摘要

行走是人类最平常的运动之一。虽然看起来显得微不足道，但是行走是一个非常复杂的重复性过程，它需要协调下肢的运动 来向前移动，同时又必须在始终有一只脚与地面接触的条件下保持身体的平衡。这样的一个重复性过程 通常被称为步行周期，其中步态是表示人的行走模式。如果 下肢遭受了严重的外伤，可能会破坏这个过程，造成步态异常。在脚跟着地过程，支撑期和摆动期中，正常的步态和异常的步态有着非常明显的区别。为了量化这些参数，我们开发了一个基于无线陀螺仪的步态测量系统。

步态测量系统

步行是一个重复的过程。从一只脚的脚跟着地开始到同一只脚的脚跟再次着地结 束。一个步行周期包 括两个最重要的阶 段，支撑期和摆动 期。支撑期是脚与地 面接触的阶段，它从一只脚的脚跟着地开 始到同一脚的脚趾离地结束。摆动期是脚腾空摆动的时期，从一只脚的脚趾离地开 始到同一只脚的脚跟着地结束。对于接受 药物治疗或手术治疗 的患者以及使用假肢或功能性电刺激系统（Functional Electrical Stimulation，FES）的患者来 说，一个步行同期，包括支撑期和摆动期，对康复过程的病 情诊断和跟踪是非常重要的。

作为解决的方法，我们提出了一种使用无线陀螺仪的步态测量系统（图1）。该 系统有两个最主要的目的：第一，它必须可以实时测量下肢运动时的角速度并将测量数据记录到电子表格中；第二，它必须可以分辨一个步行周期中左右下肢的脚跟着地和脚趾离地事件。有一点需要注意，从小腿的角速度 数据中我们就可以分辨出脚跟着地和脚趾离地。

为了实现这些目标，我们选择了LabVIEW作为系统的开发平台。LabVIEW不仅帮助我们开发了友好的图形化用户界面，还让我们可以从 两台无线陀螺仪中同步地采集实时测量数据并结果传送到工作台中。另外，通过使用LabVIEW高级信号处理工具包提供的大量信号处理工具和算法，我们节省了系统开发时间，减小了程序开发的工作量。

系统架构

步态测量系统使用了两台无线陀螺仪来测量小腿的角速度。当一个人行走的时候，陀螺仪可以测量该角 速度并将数据实时传送到工作站。一旦工作站接收到测量数据，可以将该数据显示到一个实时变化的图表中。同时，数据被存入临时的缓存，测量数据将会保存5秒种。每5秒钟系统会使用LabVIEW高级信号工具包提供的算法来处理小腿的角速度数据，并识别脚跟着地和脚趾离地事件。找到这些事件以后，就可以估算步行周期的持续时间以及 对应的支撑期和摆动期。

该系统提供了几个附加的功能。其中之一是报表生成。实验完成后，用户可以生成基于HTML的报表，报表中可以包括实验的细节，被测对象的细节以及实验结果。如果用户希望保存实验数据以备下次使用，可以将实验的数据、被测对象和实验的细节保存到一个电子表格文件(*. csv)中。其它附加功能包括无线收发器与工作站之间的连接检测以及无线收发器与对应陀螺仪之间的连接检测。

实验研究

为了验证我们提出的系统的性能。我们通过在被测量者的小腿 绑上2.5公斤的负 重来模拟了一个不正常的步态。在一条腿上加上负重改变了这条腿的惯性，因此，它的步行时空参数都发生了改变。图3展示了实验中的一组测量数据。虽然使用跑 步机和地面行走的实 验波型略有不同，但步态事件识别算法还是成功地识别出脚跟着地和脚趾离地事件。更重要的，它并没有中断实时的数据采集。陀螺仪的测量数据还是会持续地传 送给工作站并不断地刷新工作站显示控件中的数据，如图1所示。

结论

我们使用LabVIEW开发了这个系统中的所有功能。它可以实时地将测量数据从陀螺仪传送给工作站，同时提供了一个直观友好的图形化用户界面，让那些即使没有太多使用经验的操作者也可以得到行走模式相关的必要参数。更重要的是，LabVIEW高级信号处理工具包简化了该系统的设计和开发难度，节省了时间。实验研究已经验证了该系统可以识别不同行走模式中的脚跟着地和脚趾离地事件。同时，该系统也进一步展示了LabVIEW作为一个可靠的开发平台，在开发实时数据采集并进行周期处理类型的系统上所具有的能力。