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毕设开题报告_郝鸣_20160301.pptx

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毕设开题报告_郝鸣_20160301.pptx

  1. 1. 老年人日常步态监测与 跌倒风险评估 机械24 郝鸣 指导老师:陈 恳 教授 付成龙 副教授 2016年3月3日 1
  2. 2. CONTENT 目录 2 • 社会背景 • 研究意义 • 研究现状综述 • 原理分析 • 研究方案 • 工作计划 • 参考文献
  3. 3. 社会背景 • 跌倒是老龄化社会面临的一项主要公共卫生问题 65 岁以上的老年人每年约有1/3 会发生跌倒 • 在我国,每年至少有2000万老年人发生约2500万次跌 倒 直接医疗费用在50 亿元人民币以上 社会代价约为160亿~800亿元人民币 • 预防老年人跌倒 准确的预测这部分高危人群 对这部分人群进行预防和干预 • 步态分析是一种非常有效的预测手段 可以有效预测慢性行走疾病 3
  4. 4. 研究意义 • 传统步态分析工具存在不足 动作捕捉设备 —— 数据量小、精度高、成本高 医生现场进行观测 —— 依赖经验、无法横向对比 • 测量结果不准确 测试环境与生活环境相差甚远——测试时用“更好的”步态 存在实验者效应(意识到自己正在被别人观察的个人具有改变自 己行为的倾向) 4 动作捕捉:红外传感器+计算机视觉 计时起立-走测试:需要医生现场观测
  5. 5. 研究意义 IMU应用于步态分析 • 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU) 三轴陀螺仪+三轴加速度计+(三轴磁强计) 固定于身体各个部分,测量运动信息 具有可携带——应用于实验室外,监测日常生活 低功耗——长期监测 5 荷兰Xsens:MTx 美国YEI:YEI-BT 英国BAE: SiIMU01
  6. 6. 医学领域 • 步态参数: 空间参数(步长、步宽、步高等) 时间参数(单足支撑时间、双足支撑时间等) • 主要方法 实验设计:传统手段测量步态参数 问卷/观察:标定高危人群 统计方法:建立高危人群与步态参数的关系 • 研究表明,步宽与双足支撑时间与行走稳定性的关 系更明显 • 步长、步宽的变异系数( 标准偏差 / 平均值)可以 作为评估行走稳定性的重要指标(400步以上) 6 研究现状
  7. 7. 室内定位 • 2005年,美国Foxlin制作出的导航鞋(NavShoe),IMU+GPS • 2007年,美国密歇根大学的Lauro Ojeda等人使用了SiIMU01制 作了无GPS的个人导航推算系统 (No-GPS Personal Dead-reckoning System) 7 研究现状
  8. 8. 步态测量 • 2008年,美国的Bamberg等人制作了步态鞋 (GaitShoe),用于帕金森综合症患者 只考虑了侧视平面内的运动,长度误差达到10cm量级 提出了长期监测概念 8 研究现状
  9. 9. • 2010年,瑞士的Mariani等人使用了小型的S- Sense 测量步长、步高、转交、触地时间 测量了U形、8形轨迹的实验,动捕设备对比结果 与动捕设备相比,步长相差1.5±6.8 cm 9 研究现状
  10. 10. • 2012年,美国密歇根大学的John Rebula等人, 应用了更小的nIMU 测量步长、步宽 与动捕输数据对比 1±4% 10 研究现状
  11. 11. IMU固定于腰上 • 可以只通过一个IMU同时测量两只脚的行走参数 • 监测跌倒:国内学者Ge Wu,Guoru Zhao等人 11 研究现状
  12. 12. 将脚作为刚体运动处理 • 步态划分 摆动相、支撑相 • 姿态求解 对角速度积分 求解旋转矩阵 • 速度估计 加速度坐标变换 积分求解速度 • 求解轨迹 对速度积分求解位移 12 原理分析
  13. 13. • 惯性元件漂移——直接积分误差随时间无限增大 • 匀速行走最大加速度3g~5g,姿态求解不宜使用加速度计+卡尔 曼滤波校正 • 脚在支撑相期间的速度为零 • ZUPT(Zero Velocity Update Technology,零速率校正)  将积分区间控制在每一步内,从而遏制误差的无限增长  利用边界条件,校正速度曲线 13 原理分析
  14. 14. • 目标1:提高精度: 改变固定位置  影响步态划分  减小晃动  减少积分区间 利用ZUPT算法修正 在腰部增加一个IMU  利用人的模型特点  接近质心,反映人的质心运动 14 研究方案
  15. 15. • 目标2:识别运动状态 识别生活中主要的运动状态:行走、跑步、走斜坡、 上下楼梯等等 去除不需要的信息:坐着、开车、骑自行车等 实现对日常生活的监测 15 研究方案
  16. 16. 16 研究方案 系统设计 上传至云端
  17. 17. • 目前进展 完成IMU的接口程序编写 做了一些简单实验 • 工作计划表 17 工作计划 时间 任务 3月 测量数据,观察数据特点; 初步编写计算算法。 4月 进行简单测试,优化算法; 设计实验。 5月 进行试验,对算法进行完善; 开始撰写论文。 6月 论文完善
  18. 18. [1] 杨波, 付成龙. 惯性测量单元在老年人跌倒风险评估中的应用进展[J]. 中国康复理论与实践, 2015(7):780-784. [2] Allet L, Armand S, Bie R ,A D, et al. Gait alterations of diabetic patients while walking on different surfaces.[J]. Gait & Posture, 2009, 29(9):488–493 [3] Brach J S, Berlin J E, Vanswearingen J M, et al. Too much or too little step width variability is associated with a fall history in older persons who walk at or near normal gait speed[J]. Journal of Neuroengineering & Rehabilitation, 2005, 2(1):1-8. [4] Barak Y, Wagenaar R C, Holt K G. Gait characteristics of elderly people with a history of falls: a dynamic approach.[J]. Physical Therapy, 2006, 86(86):1501-10. [5] Gabell A ,, Nayak U S. The Effect of Age on Variability in Gait[J]. Journal of Gerontology, 1984, 39(6):662-6. [6] Owings T M, Grabiner M D. Measuring step kinematic variability on an instrumented treadmill: how many steps are enough?[J]. Journal of Biomechanics, 2003, 36(8):1215-1218. [7] Shirley S. WANG. From Athletes to the Elderly: The Science of Trips and Falls [N]. The WALL STREET JOURNAL, 2013-9-23 [8] Foxlin E. Pedestrian Tracking with shoe-mounted inertial sensors.[J]. IEEE Computer Graphics & Applications, 2005, 25(6):38-46. [9] Ojeda L, Borenstein J. Non-GPS navigation for security personnel and first responders[J]. Journal of Navigation, 2007, 60(03):391-407. [10] Bamberg S J M, Benbasat A Y, Donna Moxley S, et al. Gait analysis using a shoe-integrated wireless sensor system.[J]. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine A Publication of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society, 2008, 12(4):413 - 423. [11] Mariani B, Hoskovec C, Rochat S, et al. 3D gait assessment in young and elderly subjects using foot-worn inertial sensors.[J]. Journal of Biomechanics, 2010, 43(15):2999-3006. [12] Rebula J R, Ojeda L V, Adamczyk P G, et al. Measurement of foot placement and its variability with inertial sensors ☆[J]. Gait & Posture, 2013, 38(4):974-980. [13] Kose A, Cereatti A, Della C U. Estimation of traversed distance in level walking using a single inertial measurement unit attached to the waist.[C]// Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2011:1125-1128. [14] González R C, López A M, Rodriguez-Uría J, et al. Real-time gait event detection for normal subjects from lower trunk accelerations [J]. Gait & Posture, 2010, 31(3):322-325. [15] Ge W, Xue S. Portable preimpact fall detector with inertial sensors.[J]. IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering A Publication of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society, 2008, 16(2):178-83. [16] Zhao, Guoru, Mei, et al. Exploration and Implementation of a Pre-Impact Fall Recognition Method Based on an Inertial Body Sensor Network[J]. Sensors, 2012, 12(11):15338-15355. 18 参考文献
  19. 19. 欢迎老师同学们批评指正 19 谢谢!

Editor's Notes

  • 老师们,同学们,大家好!
    我是郝鸣,来自机械24班
    本次毕设,我的题目是xxx
    我的指导老师是xxx
  • 这是本次答辩的目录…分别从社会背景….工作计划介绍我的毕业设计
  • 动捕设备,能在短距离内得到高精度量化数据,精度达到亚毫米级,目前认为在动作分析中精度最高
    TUG,平衡测试、托马斯跌倒量表等
    因此临床上急需一种长时间、定量、可重复、稳定的步态分析方法,能够准确而测量老年人日常的步态信息。
  • 商业化的IMU,内部集成好了低通滤波器、卡尔曼滤波、姿态结算等算法
  • 这部分调研是为了搞清需要测的参数,
    步长、步宽是重要的参考量
  • 早期的测量步长、步宽的研究来源于室内定位
    使用了高精的的SiIMU,可以达到军用级别
  • 与动捕测量结果进行了对比
  • 步态划分,主要是设置阈值来判断
  • 前7篇是医学文献
    后9篇是关于IMU的文献
  • 我的展示到此结束
    谢谢大家
    欢迎老师同学们批评指正

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