本技术介绍了一种创新的下肢姿态监测系统,该系统利用柔性传感器技术,集成了阵列式柔性压阻传感器模块、数据采集与处理模块、特征选择模块、压力数据颜色映射模块以及小波神经网络模块,旨在提供一种高效、精确的人体下肢姿态监测解决方案。
背景技术
人体下肢姿态监测系统在康复医学、运动科学、虚拟现实、增强现实以及人体工程学等领域具有重要意义,不仅能够帮助医生评估和制定康复计划,还能为运动员和教练提供优化训练的反馈。与此同时,在虚拟现实和增强现实应用中,该系统能够提升用户的沉浸感和互动体验。在人体工程学中,有助于设计更符合人体需求的产品和环境。
目前,传统的人体姿态监测系统面临着多方面的技术挑战:
第一,现有的光学运动捕捉系统虽然能够提供高精度的人体下肢姿态运动数据,但是,其高成本和对环境的严格要求限制了应用范围。此类系统设备昂贵,通常只能在专业实验室或特定受控环境下运行,限制了设备在日常生活中的普及。同时,由于系统容易受到遮挡影响,导致数据丢失或误差,其便携性不足,难以满足动态和移动环境中的应用需求。
第二,惯性测量单元(IMU)作为传统运动姿态监测工具,面临漂移、误差积累以及环境敏感性等问题。IMU传感器在长时间使用过程中容易产生漂移和误差积累,导致数据不准确。此外,IMU受环境磁场的影响较大,需要复杂的校准过程来确保测量的准确性。这种对环境的高度敏感性,增加了数据处理和融合算法的复杂性,提高了系统的实施和维护难度。
第三,电阻应变计作为一种常用的传感器技术,其在快速动态运动的监测中,存在灵敏度和动态范围不足等问题。对于大幅度和快速变化的运动,该传感器可能无法提供足够的灵敏度和响应速度。此外,电阻应变计需要紧密贴合在特定部位,这对用户的舒适度造成了影响,限制了其在可穿戴设备等的应用。
实现思路