技术领域
本发明涉及重心测量技术领域，尤其涉及一种平衡仪重心坐标测量方法。
背景技术：
目前，平衡功能检测训练系统主要是使用4个压力传感器来检测人体站立或者坐
立时受力面前后左右的压力值，然后通过算法将压力值转换为重心坐标，进而测量人体重
心坐标移动的过程，通过观察人体重心坐标移动的过程来针对性地进行训练。在测量过程
中，硬件和算法都会形成误差，这些误差经过叠加后会使最终的误差非常大。
因此，目前在重心测量技术领域内亟需设计一种新的重心测量方法来提高重心坐
标的准确性，提升训练效率。
技术实现要素：
本发明的目的是为了提供一种新的平衡仪重心坐标测量方法来克服现在平衡仪
重心坐标测量误差大的缺陷。
本发明提出了一种平衡仪重心坐标测量方法，包括以下步骤：
步骤一：将压力传感器测量的压力值通过平衡信号处理器由模拟电压值转换为数
字电压值，并上传至上位机中进行计算；
步骤二：所述上位机将所述数字电压值转换为实际压力值；
步骤三：所述上位机将所述实际压力值转换为重心坐标并输出。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，所述平衡信号处理器输出的数字
电压值为12位数字电压值。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，步骤二中，所述上位机通过数据
解析算法将所述12位数字电压值转换为实际电压值。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，所述数据解析算法以如下式(1)
所示：
V＝Convert.ToUInt32(readCache[i])*256+Convert.ToUInt32(readCache[i+1])；(1)
式(1)中，V表示采集的电压数字值，Convert.ToUInt32(readCache[i])*256表示
高八位16进制转换为无符号整型数据，Convert.ToUInt32(readCache[i+1])表示低八位16
进制转换为无符号整型数据，i表示数组中的序号。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，步骤二中，通过程序算法转换获
得所述实际压力值(0～70kg)，所述程序算法以如下式(2)表示：
F＝(V/a)*b；(2)；
式(2)中，F表示实际压力值(0～70kg)，V表示采集的电压数字值，a表示最大电压
数字值；b表示最大压力值(kg)。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，步骤三中，通过重心坐标算法转
换获得所述重心坐标，所述重心坐标算法以如下式(3)表示：
Xw=Fx/F=(f1x1+f2x2+f3x3+f4x4)/(f1+f2+f3+f4);Yw=Fy/F=(f1y1+f2y2+f3y3+f4y4)/(f1+f2+f3+f4);---(3)]]>式(3)，x1、x2、x3、x4为压力传感器横坐标；y1、y2、y3、y4为压力传感器纵坐标；f1、f2、
f3、f4为所述压力传感器测得的压力值；XW为重心坐标的横坐标；YW为重心坐标的纵坐标。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，进一步包括步骤四，将所述重心
坐标通过坐标转换公式由世界坐标转换为像素坐标后输出。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，所述坐标转换公式以如下式(4)
表示：
Xp=P*pix*Xwtanα*H;Yp=P*pix*Ywtanα*H;---(4)]]>式(4)中，pix为屏幕上每毫米的像素个数；P为像素坐标中标准重心坐标到稳定极
限控制线的像素距离；L为世界坐标中标准重心坐标与稳定极限控制线的距离；H
为重心高度；XP为像素坐标的横坐标；YP为像素坐标的纵坐标；XW为重心坐标的横坐标；YW为
重心坐标的纵坐标。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，所述平衡信号处理器包括：模数
转换模块，其用于将采集的电压转换为12位数字信号；及微控制单元模块，用于将所述数字
信号传送给所述上位机。
本发明提出的所述平衡仪重心坐标测量方法中，进一步包括，对所述重心坐标进
行误差分析；所述误差分析包括以下步骤：
步骤a：将所述重心坐标与所述理论值进行比较，得出误差；
步骤b：若所述误差符合正态分布，则输出所述重心坐标；
步骤c：若所述误差不符合正态分布，则调试所述上位机程序，检查参数置换后重
新测量。
本发明提出的平衡仪重心坐标测量方法，具有精度高，误差小等优点，使人体平衡
训练效果大大提升。
附图说明
图1为本发明平衡仪重心坐标测量方法的流程图。
图2为本发明平衡仪重心坐标测量方法中像素坐标系的示意图。
具体实施方式
结合以下具体实施例和附图，对发明作进一步的详细说明。实施本发明的过程、条
件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明
没有特别限制内容。
本实施例中的平衡仪重心坐标测量方法，其包括以下步骤：
步骤一：人体站立至平衡仪上，使平衡仪受压，其内部的4个压力传感器将测量的
压力值由模拟电压值的形式输出至平衡信号处理器中；平衡信号处理器将模拟电压值转换
为12位数字电压值；
平衡信号处理器包括模数转换模块和微控制单元模块。模数转换模块将采集的电
压转换为12位数字信号，微控制单元模块将所述数字信号传送给所述上位机，上位机通过
数据解析算法将12位数字电压值转换为10位数字电压值。解析算法如以下式(1)表示：
V＝Convert.ToUInt32(readCache[i])*256+Convert.ToUInt32(readCache[i+1])；(1)
式(1)中，V表示采集的电压数字值(本例中数值范围为0～4096)，上位机采集的电
压值以16位进制字节数组形式存储，两个字节表示一个压力传感器的压力值，
Convert.ToUInt32(readCache[i])*256表示把高八位16进制转换为无符号整型数据，
Convert.ToUInt32(readCache[i+1])表示把低八位16进制转换为无符号整型数据，i表示
数组中字节的序号，转换后的数值相加就是一个压力传感器0～4096的压力数值V。
步骤二：上位机将数字电压值通过程序算法还原为压力值，通过程序算法转换获
得所述实际压力值，所述程序算法以如下式(2)表示：
F＝(V/a)*b；(2)；
式(2)中，F表示实际压力值(本例中实际压力值为0～70kg)，V表示采集的电压数
字值，a表示最大电压数字值；b表示最大压力值(kg)。本实施例中，a取值为4096.0，b取值为
70。
步骤三：上位机通过重心坐标算法将压力值转换为重心坐标并输出。其中，重心坐
标算法如以下式(3)表示：
Xw=Fx/F=(f1x1+f2x2+f3x3+f4x4)/(f1+f2+f3+f4);Yw=Fy/F=(f1y1+f2y2+f3y3+f4y4)/(f1+f2+f3+f4);---(3)]]>其中，x1、x2、x3、x4为压力传感器横坐标；y1、y2、y3、y4为压力传感器纵坐标；f1、f2、
f3、f4为压力传感器测得的压力值；XW为重心坐标的横坐标；YW为重心坐标的纵坐标。
在平衡检测训练系统中，用人体重心投影到四个传感器平面的重心移动情况来实
现对被测者的平衡功能检测。而传感器平面是基于世界坐标系的，其度量单位是实际长度
单位。当我们把重心的移动情况在电子设备中反映或显示出来时，用的是像素坐标，因此本
实施例进一步包括将两个坐标系要进行转换的步骤四：
步骤四：将世界坐标系与像素坐标系原心统一，统一公式为：
Xp0＝width/2；
Yp0＝Heigh/2；
其中，XP0为像素坐标系圆心的横坐标；YP0为像素坐标系圆心的纵坐标；width为屏
幕宽度；Heigh为屏幕高度。
如图2所示，稳定极限控制线是根据最大动摇角度计算出的人体临界跌倒状态下
偏离标准重心坐标的距离，人体前后方向的最大动摇角度为16°，左右方向的最大动摇角度
为12.5°，则控制线为椭圆形。为了提高视觉效果，本实施例采用16°作为全方位的最大动摇
角度，则有：
tanα=LH;]]>其中，L为世界坐标中标准重心坐标与稳定极限控制线的距离；H为重心高度，重心
高度一般为人体身高的55％左右，男子为56％，女子为55％；
对于不同屏幕显示分辨率下转换系数β有：
β=P*pixL;]]>其中，P为像素坐标中标准重心坐标到稳定极限控制线的像素距离，可以实际测
量；Pix为屏幕上每毫米的像素个数；W为屏幕像素宽度，H为屏
幕像素高度，size为屏幕尺寸；因此，本发明提出的平衡仪重心坐标测量方法中，坐标转换公式以如下式(4)表示：
Xp=Xw*β=P*pix*Xwtanα*H;Yp=Yw*β=P*pix*Ywtanα*H;---(4)]]>其中，pix为屏幕上每毫米的像素个数；P为像素坐标中标准重心坐标到稳定极限
控制线的像素距离；L为世界坐标中标准重心坐标与稳定极限控制线的距离；H为
重心高度；XP为像素坐标的横坐标；YP为像素坐标的纵坐标。
本实施例中，进一步包括对重心坐标进行误差分析；误差分析包括以下步骤：
步骤a：将实测重心坐标与理论重心坐标进行比较；
步骤b：若误差符合正态分布，则输出实测重心坐标；
步骤c：若误差不符合正态分布，则重新调试上位机中算法程序，检查参数置换后
重新测量。
本发明提出的平衡仪重心坐标测量方法，具有精度高，误差小等优点，使人体平衡
训练效果大大提升。
本发明的保护内容不局限于以上实施例。在不背离发明构思的精神和范围下，本
领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中，并且以所附的权利要求书为保
护范围。