王 鵬，韓 穎

（1、成都工業(yè)學(xué)院,四川成都611730；2、四川旅游學(xué)院，四川成都，610100）

1 電動(dòng)跑步機(jī)設(shè)計(jì)的人機(jī)工程要點(diǎn)

1.1 人機(jī)工程學(xué)

步態(tài)特征的獲取屬于人機(jī)工程學(xué)的范疇，在進(jìn)行人體步態(tài)特征獲取的之前，我們需要了解一下人機(jī)工程。

人機(jī)工程學(xué)主要的研究對(duì)象是生物，涉及人體科學(xué)、生物科學(xué)、工程技術(shù)和環(huán)境科學(xué)等。其中人是最重要的研究對(duì)象。進(jìn)入21世紀(jì)后，人機(jī)工程學(xué)的研究和應(yīng)用越來(lái)越廣泛，電動(dòng)跑步機(jī)就是其中之一。

1.2 對(duì)于跑步的相關(guān)研究

跑步時(shí)人的一種本能運(yùn)動(dòng)，在和大自然斗爭(zhēng)的幾千年時(shí)間里，跑步對(duì)于推動(dòng)人類(lèi)歷史文明的發(fā)展具有極大的促進(jìn)意義。跑是支撐相與擺動(dòng)相交替、蹬與擺相配合的周期性運(yùn)動(dòng)。跑步運(yùn)動(dòng)可以改善脂質(zhì)代謝，降低過(guò)高的血清膽固醇、甘油三酯的水平，同時(shí)可以加強(qiáng)心臟搏動(dòng)能力，促進(jìn)呼吸系統(tǒng)的工作能力增強(qiáng)，從而改善組織代謝。同時(shí)，跑步還可以調(diào)節(jié)人體內(nèi)部平衡，調(diào)劑情緒，振作精神。概括起來(lái)說(shuō)，跑步可以促進(jìn)新陳代謝，增強(qiáng)人體體質(zhì)，延年益壽。

1.3 跑步機(jī)上人體步態(tài)特征獲取要點(diǎn)

跑步機(jī)在設(shè)計(jì)上需要注重跑步機(jī)速度和人體運(yùn)動(dòng)速度上的協(xié)調(diào)。本文將設(shè)計(jì)出一套解決方案，通過(guò)相應(yīng)的傳感器，獲得鞋底的壓力和人體的心率等等一系列的參數(shù)，從而獲取人們?cè)谂懿綑C(jī)上運(yùn)動(dòng)時(shí)的步態(tài)信息。同時(shí)獲取的數(shù)據(jù)將會(huì)用來(lái)進(jìn)一步研究如何在電動(dòng)跑步機(jī)上實(shí)現(xiàn)更好的舒適度，確保人們運(yùn)動(dòng)的健康。

由于步態(tài)識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)中的新興領(lǐng)域，較以往的指紋識(shí)別以及其他的生物識(shí)別方式，步態(tài)識(shí)別主要針對(duì)人體步行運(yùn)動(dòng)圖像序列進(jìn)行分析處理,通常包括人體輪廓分割、步態(tài)特征提取與識(shí)別,以及身份認(rèn)證。其中,步態(tài)識(shí)別的關(guān)鍵是如何尋找合適的步態(tài)特征以及有效的分類(lèi)方法。

2 人體步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)和誤差分析

2.1 步態(tài)測(cè)量系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)組成

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)包括一臺(tái)跑步機(jī)、心率測(cè)量模塊、數(shù)據(jù)采集部分等等。一般而言，通過(guò)測(cè)量獲得數(shù)據(jù)上傳到電腦中，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。電動(dòng)跑步機(jī)是通過(guò)驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，通過(guò)自身的程序進(jìn)行速度的調(diào)節(jié)，通過(guò)調(diào)節(jié)不同的運(yùn)動(dòng)速率，最終測(cè)試不同速率下人體運(yùn)動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集模塊壓力傳感器以及心率測(cè)量?jī)x，獲得電子數(shù)據(jù)后通過(guò)與儀器的電腦進(jìn)行處理和儲(chǔ)存，最后通過(guò)相關(guān)的軟件分析計(jì)算步態(tài)參數(shù)。

2.2 較以往輪廓步態(tài)測(cè)量的優(yōu)越性

傳統(tǒng)的輪廓提取參數(shù)容易受到諸如環(huán)境變量、背影變量、攝像機(jī)和前景目標(biāo)之間的相對(duì)位置、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)復(fù)雜化等等問(wèn)題影響。同時(shí)對(duì)于單一的步態(tài)參數(shù)提取對(duì)象而言，傳統(tǒng)跑步機(jī)基于輪廓的整體模型便于進(jìn)行快速直觀(guān)的識(shí)別, 但和步態(tài)之間屬于間接聯(lián)系,很容易受到人體背景因素的干擾(如衣著厚度等變化的影響)。有時(shí)候雖然對(duì)于測(cè)量目標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)的簡(jiǎn)化測(cè)量，但是簡(jiǎn)化處理后難免丟失有用的特征信息(如體寬等)。與以往的的步態(tài)特征參數(shù)提取相比，我們?cè)O(shè)計(jì)的步態(tài)參數(shù)提取系統(tǒng)作了相應(yīng)的改善，使之在提取步態(tài)特征參數(shù)的準(zhǔn)確性上具有相應(yīng)優(yōu)勢(shì),較以往的輪廓步態(tài)測(cè)量有很大的改進(jìn)。

2.3 本系統(tǒng)存在的相關(guān)問(wèn)題

與傳統(tǒng)大多數(shù)的電腦數(shù)據(jù)處理情況一樣，首先是傳感器的靈敏度是影響測(cè)量精度的主要原因，雖然可以進(jìn)行算法上的修正，但是同樣存在一些問(wèn)題。也就是說(shuō)，在現(xiàn)階段提出一種能夠較好處理各種情況的通用算法是很困難的。在實(shí)際應(yīng)用中，研究者往往是針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)合設(shè)計(jì)不同的算法，并且還要在算法的精度、復(fù)雜度和可靠性等方面進(jìn)行折衷考慮。這樣，就導(dǎo)致了本系統(tǒng)必須取最大的測(cè)量范圍，可以采取多次測(cè)量來(lái)降低誤差，但這涉及到更多的數(shù)據(jù)處理。

2.4 系統(tǒng)使用過(guò)程中需要注意的細(xì)節(jié)

運(yùn)動(dòng)過(guò)程中需要涉及到人體骨骼學(xué)相關(guān)的知識(shí)，而我們對(duì)于這個(gè)方面的設(shè)計(jì)沒(méi)有涉及到對(duì)于人體骨骼測(cè)量的問(wèn)題。為此，我們對(duì)于骨骼學(xué)的相關(guān)部分可以參考以往的研究，即在一定程度上忽略人體骨骼對(duì)于整體測(cè)量精度的影響。

3 相關(guān)數(shù)據(jù)的采集和處理

3.1 數(shù)據(jù)采集工具分析

數(shù)據(jù)采集方面，我們利用柔性陣列壓力傳感器，將多個(gè)傳感器以密布的方式進(jìn)行排列組合，其中，測(cè)量的面積為1.2m X 0.5m的長(zhǎng)方形格式進(jìn)行排列，因此，本系統(tǒng)靈敏度影響最大的是兩腳之間來(lái)回踏步過(guò)程中的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題。基于此，我們選擇運(yùn)用腦。我們選用電腦而不是以往處理效率低的單片機(jī)的原因是數(shù)據(jù)的傳輸是基于TCP /IP協(xié)議。這樣處理后，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。同時(shí)還能保證接收到的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

3.2 心率測(cè)量工具的分析

由于人體在運(yùn)動(dòng)一段時(shí)間后，其心跳的心率會(huì)出現(xiàn)不同程度的變化，這時(shí)心率的參數(shù)對(duì)于電動(dòng)跑步機(jī)上的步態(tài)會(huì)產(chǎn)生很大的影響。為此，我們需要測(cè)量運(yùn)動(dòng)者心率的變化。為了將數(shù)據(jù)整合到一起，對(duì)以往的心率測(cè)量?jī)x器進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，最終促進(jìn)數(shù)據(jù)能夠被計(jì)算機(jī)讀取。

3.3 傾斜角度的測(cè)量

對(duì)于傾斜角度的測(cè)量，我們主要采用水平陀螺儀，我們可以根據(jù)測(cè)量不同傾斜角度下人體最適宜的跑步角度，最終反作用于跑步機(jī)的設(shè)計(jì)。應(yīng)該說(shuō)，對(duì)于傾斜角度的測(cè)量沒(méi)有什么需要注意的，其最主要的原因是沒(méi)有什么干擾因素，較容易獲得準(zhǔn)確的測(cè)量數(shù)據(jù)。

3.4 干擾因素的濾除

跑步機(jī)上跑的過(guò)程中，由于震動(dòng)和其他的因素會(huì)造成運(yùn)動(dòng)者在進(jìn)行步態(tài)測(cè)量時(shí)的誤差，同時(shí)，傳感器回彈速度不夠快也有可能產(chǎn)生干擾信號(hào)。因此，在進(jìn)行步態(tài)特征提取前需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪?？梢越梃b視頻和圖像數(shù)據(jù)處理中的去噪算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪預(yù)處理，我們采用一種簡(jiǎn)便的算法，該算法的基本原理是依次掃描某一個(gè)時(shí)間戳下的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，如果圍繞某一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的3×3 的數(shù)據(jù)窗口中有效數(shù)據(jù)點(diǎn)(指壓力值＞0)的個(gè)數(shù)少于某一個(gè)值，那么就認(rèn)為該數(shù)據(jù)點(diǎn)是雜點(diǎn)，予以剔除。

4 相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用和處理

由于在步態(tài)測(cè)量中，步長(zhǎng)、步頻和騰空時(shí)間是主要的測(cè)量指標(biāo)，所以這個(gè)系統(tǒng)最主要的特點(diǎn)是在獲取了以往的測(cè)量參數(shù)之后能夠自行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。因此，我們需要在此處講一下軟件編程的邏輯順序問(wèn)題。

將每只腳支撐期間所有幀的數(shù)據(jù)區(qū)域疊加，計(jì)算出整個(gè)支撐期間的區(qū)域范圍，然后把最后一幀的時(shí)間戳(IDend)減去第一幀的時(shí)間戳(IDstart)乘以采樣時(shí)間即為支撐時(shí)間Ton(ms)，即：Ton=（IDend—IDstart).1/ Fs

在跑步機(jī)上，步長(zhǎng)SL定義每步之間的時(shí)間間隔和間隔內(nèi)的平均速度再加上兩步之間的步差，這樣我們得到步差的計(jì)算公式：前腳著地時(shí)刻減去前一只腳離地時(shí)刻乘以這段時(shí)間內(nèi)的速度V(km/h)，所得結(jié)果減去當(dāng)前腳、前一只腳腳跟著地點(diǎn)的距離之差即

總體而言，只要確定了公式之后，我們可以將以上的公式進(jìn)行編程，在此我們就不在贅述。

5 跑步機(jī)跑步帶的長(zhǎng)度（測(cè)量數(shù)據(jù)的運(yùn)用）

進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之后，我們可以看到，無(wú)論哪個(gè)步態(tài)處理方法，其最終獲得數(shù)據(jù)都必須運(yùn)用到其它方面，我們?cè)谂懿綑C(jī)上的正常健身活動(dòng)包括散步、慢跑、中跑和快跑幾種形式。我們對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取可以用于電動(dòng)跑步機(jī)的設(shè)計(jì)，比如跑步帶長(zhǎng)度的設(shè)計(jì)上。

不同的年齡，不同的體質(zhì)，不同的骨骼構(gòu)架都導(dǎo)致了在運(yùn)動(dòng)時(shí)每個(gè)人步幅的不同。一般而言，年輕人由于身體發(fā)育較好，處于身體整體極佳的狀態(tài)，因此，年輕人的步幅較大。因?yàn)槿藗兊慕∩砘顒?dòng)以快跑步幅最大，所以在設(shè)計(jì)時(shí)，優(yōu)先考慮年輕人的步幅大小。

其次，受到人體骨骼構(gòu)架的影響，在設(shè)計(jì)時(shí)需要優(yōu)先考慮骨骼構(gòu)架高大人群的步幅長(zhǎng)度。這兩者是最主要的因素。同時(shí)，由于人們?cè)谂懿竭^(guò)程都會(huì)穿著運(yùn)動(dòng)鞋，需要考慮到鞋對(duì)于跑步帶長(zhǎng)度的影響，以及考慮對(duì)環(huán)境的影響和家居空間的容納尺寸，跑步帶長(zhǎng)度可在1425—1540cm之間。這就是人機(jī)工程學(xué)帶來(lái)設(shè)計(jì)上的便利。

6 結(jié)語(yǔ)

我們從傳統(tǒng)跑步機(jī)上采用新的設(shè)計(jì)原理，將傳統(tǒng)的跑步機(jī)進(jìn)行了相應(yīng)的改造，從步長(zhǎng)、步頻、騰空時(shí)間及支撐時(shí)間這四個(gè)指標(biāo)來(lái)分析訓(xùn)練者在跑步機(jī)上跑步的步態(tài)特?？傮w而言，數(shù)據(jù)的獲取較以往的步態(tài)獲取方法上帶來(lái)很大簡(jiǎn)易性，能夠有效的降低測(cè)量量。但是，由于是初步的改裝，其中仍有很多不足之處，需要通過(guò)后續(xù)的處理加以修正。該研究的測(cè)量結(jié)果和數(shù)據(jù)參數(shù)必將為今后在電動(dòng)跑步機(jī)上實(shí)現(xiàn)速度自適應(yīng)控制提供了很好的參考。

[1] 李鴻江.田徑[M].2版,高等教育出版社,2008.

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[3] 田光見(jiàn). 步態(tài)特征提取與識(shí)別技術(shù)研究[D].西北工業(yè)大學(xué),2006.

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