專利名稱：步行器測力系統(tǒng)中的蟻群遺傳融合標定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及輔具標定技術(shù)、生物信息提取，具體講涉及步行器測力系統(tǒng)中的蟻群遺傳融合標定方法及裝置。
背景技術(shù)：
由于自然災(zāi)害、交通事故的頻發(fā)，以及社會老齡化的加劇，神經(jīng)功能障礙或肢體損傷的范圍逐年擴大?？祻?fù)輔具如步行器、拐杖等的使用也越來越普遍。隨之而來的就是康復(fù)輔具使用的安全性問題。據(jù)調(diào)查顯示，從2001年到2006年，美國每年約有47000人(不小于65歲)因為
步行器和拐杖使用不當而摔傷。其中，87%是由步行器的使用不當造成的?？梢姡叫衅?， 作為輔助患者運動的一種重要工具，卻因為使用不當造成了患者的二次損傷，給患者心理和生理上造成了不良的影響。對步行器力學參數(shù)的獲取，可以實時監(jiān)控使用者的運動狀態(tài)，有效防止患者在使用步行器過程中的摔傷。鑒于此，很多學者為獲取步行器的力學參數(shù)提出了不同的方法研Adrezin等人的研究小組將應(yīng)變片粘貼在步行器的四條腿上，測量軸向力、前后向力、以及中間向兩側(cè)的彎曲，借此研究在一個步態(tài)步行器和人體下肢承擔力的相互作用。 Deathe等人用安裝在步行器上的應(yīng)變片測量地反作用力。1996 年，英國 University College London 的 Donalson 和 Yu 首次提出了柄反作用矢量(Handle Reaction Vector,HRV)的概念，將患者在站立行走過程中對輔具的作用合成簡化為集中載荷，分別用位于左右手柄中點橫截面形心處的兩個力學矢量來表示。HRV在三個軸上的分量就可以來表征輔具提供給患者的力平衡、力推進和力支持水平。其中，在手柄處定義坐標系中X，1，ζ軸的正向分別為患者的右向，前向，上向。HRV的具體公式如下HRV= [Flx，F(xiàn)ly，F(xiàn)lz，F(xiàn)rx，F(xiàn)ry，F(xiàn)rJτ (1)以往對HRV的測量，都是采用直接測量方法，即將應(yīng)變片貼在步行器的手柄處，可以準確獲取人體上肢力學信息。但是由于患者的手直接與應(yīng)變片接觸，應(yīng)變片的輸出會受到患者體溫和濕度的影響，準確度降低；同時，應(yīng)變片也會給患者帶來不適，影響正常步態(tài)。為了避免直接測量對結(jié)果的影響，可采用間接測量的方法，通過粘貼在步行器框架上的12路應(yīng)變片傳感器，測量患者施加在步行器手柄上的HRV。為得到這個六維力信息， 需要建立一個轉(zhuǎn)換矩陣或數(shù)學模型，即將由傳感器得到的12路電壓信號U= [U1, U2, Λ， U12]τ轉(zhuǎn)換成HRV。轉(zhuǎn)換矩陣C是一個6 X 12的矩陣，定義如下HRV = CXU，(2)前面已有人利用傳統(tǒng)線性方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法對步行器進行靜態(tài)標定。 其中，傳統(tǒng)線性方法簡單，且能夠得到一個轉(zhuǎn)換矩陣，便于實時轉(zhuǎn)換監(jiān)測；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果更為精確，但不適于實時監(jiān)測，因為其建立的是一個復(fù)雜模型，而無法得到轉(zhuǎn)換矩陣； 利用蟻群算法也可得到標定矩陣，而且結(jié)果要優(yōu)于傳統(tǒng)線性標定的方法。
但前述方法存在速度低，精度不高，不適于實時監(jiān)測等缺點。

發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，對已有方法進行改進，提供具備搜索效率高、收斂速度快的優(yōu)點，能有效加快算法的運算速度，以獲得更適用的標定結(jié)果的標定方法，為達上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，步行器測力系統(tǒng)中的蟻群遺傳融合標定方法，通過粘貼在步行器框架上的12路應(yīng)變片傳感器，由傳感器得到的12路電壓信號U = [U1, U2，A, U12Jt,以及對應(yīng)的HRV六維力信息，為建立二者的關(guān)系，即確定標定矩陣C，初期用遺傳算法得到蟻群算法的初始信息素，后期在已知初始信息素的基礎(chǔ)上，利用蟻群算法迅速求得最優(yōu)解，即最優(yōu)的標定矩陣。通過所得的標定矩陣，由傳感器輸出的12路電壓信號直接得到HRV。算法的具體實現(xiàn)步驟Stepl 初始化遺傳算法控制參數(shù)，包括種群規(guī)模N，雜交概率P。，變異概率Pm ；Step2 設(shè)置遺傳算法結(jié)束條件，即最大遺傳代數(shù)G ；Step3 隨機生成種群R(g)，R(g)中的N行代表N個由二進制碼表示的個體標定矩陣共有6X12 = 72個元素，每個元素由11個二進制數(shù)表示，將標定矩陣的所有元素按列從小到大，行從小到大排列成一行，即該行的第12X (1-1)+1 12Xi個元素是標定矩陣的第i行的元素，其中i = 1，2，3，4，5，6，然后將每個元素由η個二進制數(shù)表示，具體編碼由遺傳算法和蟻群算法完成，其中，在遺傳算法中，這組二進制數(shù)作為染色體， 在蟻群算法中，這組二進制數(shù)作為螞蟻所走的路徑，通過算法的尋優(yōu)，可獲得最優(yōu)的用一組二進制數(shù)表示的標定矩陣，η決定了二進制編碼的精度，η= 11；由算法可得到用來表示標定矩陣的二進制數(shù)，按順序，每11個二進制數(shù)表示一個元素，需按下面的公式解碼為標定矩陣中的元素
權(quán)利要求
1.一種步行器測力系統(tǒng)中的蟻群遺傳融合標定方法，其特征是，通過粘貼在步行器框架上的12路應(yīng)變片傳感器，由傳感器得到的12路電壓信號U = [U1,U2，A,U12Jt,以及對應(yīng)的HRV六維力信息，為建立二者的關(guān)系，即確定標定矩陣C，初期用遺傳算法得到蟻群算法的初始信息素，后期在已知初始信息素的基礎(chǔ)上，利用蟻群算法迅速求得最優(yōu)解，即最優(yōu)的標定矩陣。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，算法的具體實現(xiàn)步驟Stepl 初始化遺傳算法控制參數(shù)，包括種群規(guī)模N，雜交概率P。，變異概率Pm ； Step2 設(shè)置遺傳算法結(jié)束條件，即最大遺傳代數(shù)G ；Step3 隨機生成種群R(g)，R(g)中的N行代表N個由二進制碼表示的個體 標定矩陣共有6X12 = 72個元素，每個元素由11個二進制數(shù)表示，將標定矩陣的所有元素按列從小到大，行從小到大排列成一行，即該行的第12X (i-l)+l 12Xi個元素是標定矩陣的第i行的元素，其中i = 1，2，3，4，5，6，然后將每個元素由η個二進制數(shù)表示，具體編碼由遺傳算法和蟻群算法完成，其中，在遺傳算法中，這組二進制數(shù)作為染色體，在蟻群算法中，這組二進制數(shù)作為螞蟻所走的路徑，通過算法的尋優(yōu)，可獲得最優(yōu)的用一組二進制數(shù)表示的標定矩陣，η決定了二進制編碼的精度，η = 11；由算法可得到用來表示標定矩陣的二進制數(shù)，按順序，每11個二進制數(shù)表示一個元素，需按下面的公式解碼為標定矩陣中的元素
全文摘要
本發(fā)明涉及輔具標定技術(shù)、生物信息提取。為提供具備搜索效率高、收斂速度快的優(yōu)點，能有效加快算法的運算速度，以獲得更適用的標定結(jié)果的標定方法，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，步行器測力系統(tǒng)中的蟻群遺傳融合標定方法，通過粘貼在步行器框架上的12路應(yīng)變片傳感器，由傳感器得到的12路電壓信號U＝[U1，U2，Λ，U12]T，對電壓信號U＝[U1，U2，Λ，U12]T初期用遺傳算法得到蟻群算法的初始信息素，后期在已知初始信息素的基礎(chǔ)上，利用蟻群算法迅速求得最優(yōu)解，轉(zhuǎn)化為施加在步行器手柄上的HRV六維力信息。本發(fā)明主要應(yīng)用于步行器測力的場合。
文檔編號G01L5/16GK102279072SQ201110122830
公開日2011年12月14日 申請日期2011年5月12日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月12日
發(fā)明者萬柏坤, 徐瑞, 明東, 王璐, 綦宏志, 邱爽 申請人:天津大學