基于輕量化外骨骼的便攜式步態數據采集系統設計與驗證
基于輕量化外骨骼的便攜式步態數據采集系統設計與驗證
可穿戴下肢輔助設備的運動意圖識別與關節控制依賴人體步態的定量認知，但傳統標記點式光學運動捕捉系統雖為步態測量金標準，卻受限于實驗室場景，且存在設備昂貴、準備繁瑣等問題；無標記光學捕捉精度不足且易受環境干擾，慣性捕捉有誤差累積和固定不穩的弊端，傳統關節測角儀也因綁帶移位影響數據可靠性。
近日，阿拉巴馬大學等機構的研究團隊研發出一款基于輕型外骨骼的便攜式步態數據采集系統，為可穿戴下肢輔助設備的運動意圖識別與關節控制提供了精準的步態數據支撐。研究成果發表于《Sensors》，題為《A Lightweight Exoskeleton-Based Portable Gait Data Collection System》。該團隊設計了一款集成多模態傳感器的輕型外骨骼，并比較了該外骨骼在多種動作中收集的膝、踝關節角度，與同步測量的Vicon光學運動捕捉系統的基準數據，結果顯示，外骨骼測量的膝、踝關節角度與基準數據高度吻合，相關系數分別達0.98和0.96，且能精準識別足跟觸地、腳尖離地等關鍵步態事件。這一系統突破了傳統步態采集的場景限制，兼具高精度與便攜性，為可穿戴輔助設備控制器研發及臨床步態評估提供了重要技術工具。
研究方法
該研究為解決傳統步態數據采集手段的場景局限與精度缺陷，首先開展了輕型外骨骼的機械結構設計，其外骨骼分為大腿、小腿、足部三段，通過創新的2-DOF關節連接，該關節集成了搭載絕對磁編碼器的主測量自由度和保障自然關節活動的被動自由度，同時采用5mm厚可塑形鋁桿連接關節，配備約7.6cm范圍的高度調節結構及大腿、小腿鋁制綁帶與織帶扣具，還將踝關節與碳纖維足部段相連固定于鞋底，實現不同身高人群適配與傳感器穩定貼合。
圖1. (a) 測量外骨骼系統 2-DOF關節的分解圖（為右腿開發）(b) 高度調節結構的詳細視圖
隨后搭建了多模態傳感器與數據采集系統，在2-DOF關節內置AS5145旋轉磁編碼器測量膝、踝關節角度，鞋底嵌入FS406力敏電阻監測足跟與前腳掌壓力，大腿和小腿段各安裝1個MPU-9250型9-DOF慣性測量單元獲取肢體三維運動數據，并以STM32L476RG型ARM處理器為核心，搭配300mAh鋰聚合物電池、16GB微型SD卡及微型USB接口，構建了支持1kHz采樣率的多設備時間同步數據采集模塊。
為驗證系統性能，研究選取3名無生理和認知異常的健康志愿者，在8鏡頭Vicon光學運動捕捉系統實驗室中，讓志愿者先適應設備5-10分鐘，再依次完成5次坐站/站坐轉換、自選步速平地行走、0.5-1.25m/s梯度及漸進加速跑步機行走等動作。全程同步錄像并標記動作時間節點，實驗后收集志愿者穿戴反饋。
數據處理階段，對Vicon采集數據采用10Hz截止頻率的四階零相位滯后巴特沃斯低通濾波，對外骨骼傳感器數據先通過MATLAB腳本去噪，再用10Hz截止頻率的二階巴特沃斯低通濾波，以此完成系統性能的驗證與數據校準。
實驗結果
本研究的結果部分圍繞外骨骼步態數據采集系統的關節角度測量精度、步態事件檢測能力和三維運動信息采集效果三個核心維度展開驗證，具體如下：
1. 踝關節角度測量
在跑步機上行走時，外骨骼測得的踝關節角度與Vicon光學運動捕捉系統基準數據的相關系數達0.96，誤差可忽略。
平地行走、不同跑步機速度下行走等情況，3名受試者的測量數據與基準數據相關系數均在0.95-0.97區間，平均為0.96；在站坐、坐站轉換動作中，二者相關系數更是高達0.98-0.99，匹配度極佳，充分證明了踝關節角度測量的準確性。
2.膝關節角度測量
在跑步機上行走時，外骨骼膝關節角度測量與基準數據的相關系數為0.98，尤其在步態支撐初期偏差極小。
在平地行走、梯度/漸進加速跑步機行走等場景中，3名受試者的相關系數穩定在0.95-0.97，平均為0.96；在站坐、坐站轉換動作中，相關系數達到0.98-0.99，整體測量精度與踝關節相當。
3. 步態事件檢測
圖9上圖和下圖分別展示了足跟傳感器與足趾傳感器的響應情況，和對應的踝關節和膝關節運動軌跡。通常，一個步態周期可劃分為兩個階段：支撐相（stance phase）和擺動相（swing phase）。支撐相是足部與地面保持接觸的階段，約占步態周期的 60%；而剩余 40% 則為擺動相。通過足跟和足底嵌入的力敏電阻（FSR），可有效識別出4個關鍵步態事件：（A）初始足跟觸地（步態支撐相起點）、（B）前腳掌觸地、（C）蹬地、（D）腳尖離地（支撐相與擺動相的轉換點）。同時，外骨骼的踝關節和膝關節角度也能識別出上述4個步態事件（但是沒有與力學數據做量化精度對比）。
4. 三維運動信息采集
外骨骼大腿和小腿段的慣性測量單元（IMU）可穩定輸出肢體運動過程中的三維加速度與角速度數據，無論是常規行走還是站坐/坐站轉換動作，均能有效捕捉下肢的三維運動學特征，展示了 “不同運動模式下 IMU 信號的差異特征”—— 例如行走時大腿 / 小腿的加速度與角速度呈現周期性波動（契合步態周期的重復性），而坐站轉換時信號呈現非周期性的峰值變化（對應動作的過渡性），間接驗證了 IMU 能捕捉運動模式的本質差異（同樣沒有做準確性量化分析）。
本研究通過研發輕型外骨骼便攜式步態采集系統，并與金標準光學運動捕捉系統對標，確立了該系統在步態數據采集中的核心價值。研究證實，系統創新的2-DOF關節可兼顧測量精度與穿戴舒適性，其測得的膝關節、踝關節角度與基準數據相關系數分別達0.98和0.96，還能精準識別足跟觸地、腳尖離地等關鍵步態事件，同時實現關節角度、三維運動、足底壓力多模態數據同步采集，性能顯著優于傳統單一傳感器方案。
這項工作不僅驗證了外骨骼作為便攜步態測量工具的可行性，還構建了從機械結構設計到多源數據同步的完整技術框架。隨著可穿戴設備小型化與算法迭代，該研究打破了傳統步態采集的實驗室場景局限，為其向真實生活場景拓展奠定基礎，也為可穿戴下肢輔助設備研發和臨床步態評估邁向精準化、個性化新階段提供了關鍵技術支撐。
原文信息鏈接
Haque M R, Imtiaz M H, Kwak S T, et al. A lightweight exoskeleton-based portable gait data collection system[J]. Sensors, 2021, 21(3): 781.
DOI: 10.3390/s21030781
研究團隊介紹
本文作者為Md Rejwanul Haque、Masudul H. Imtiaz等，均來自阿拉巴馬大學。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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可穿戴下肢輔助設備的運動意圖識別與關節控制依賴人體步態的定量認知，但傳統標記點式光學運動捕捉系統雖為步態測量金標準，卻受限于實驗室場景，且存在設備昂貴、準備繁瑣等問題；無標記光學捕捉精度不足且易受環境干擾，慣性捕捉有誤差累積和固定不穩的弊端，傳統關節測角儀也因綁帶移位影響數據可靠性。
近日，阿拉巴馬大學等機構的研究團隊研發出一款基于輕型外骨骼的便攜式步態數據采集系統，為可穿戴下肢輔助設備的運動意圖識別與關節控制提供了精準的步態數據支撐。研究成果發表于《Sensors》，題為《A Lightweight Exoskeleton-Based Portable Gait Data Collection System》。該團隊設計了一款集成多模態傳感器的輕型外骨骼，并比較了該外骨骼在多種動作中收集的膝、踝關節角度，與同步測量的Vicon光學運動捕捉系統的基準數據，結果顯示，外骨骼測量的膝、踝關節角度與基準數據高度吻合，相關系數分別達0.98和0.96，且能精準識別足跟觸地、腳尖離地等關鍵步態事件。這一系統突破了傳統步態采集的場景限制，兼具高精度與便攜性，為可穿戴輔助設備控制器研發及臨床步態評估提供了重要技術工具。
文章信息
研究方法
該研究為解決傳統步態數據采集手段的場景局限與精度缺陷，首先開展了輕型外骨骼的機械結構設計，其外骨骼分為大腿、小腿、足部三段，通過創新的2-DOF關節連接，該關節集成了搭載絕對磁編碼器的主測量自由度和保障自然關節活動的被動自由度，同時采用5mm厚可塑形鋁桿連接關節，配備約7.6cm范圍的高度調節結構及大腿、小腿鋁制綁帶與織帶扣具，還將踝關節與碳纖維足部段相連固定于鞋底，實現不同身高人群適配與傳感器穩定貼合。
圖1. (a) 測量外骨骼系統 2-DOF關節的分解圖（為右腿開發）(b) 高度調節結構的詳細視圖
隨后搭建了多模態傳感器與數據采集系統，在2-DOF關節內置AS5145旋轉磁編碼器測量膝、踝關節角度，鞋底嵌入FS406力敏電阻監測足跟與前腳掌壓力，大腿和小腿段各安裝1個MPU-9250型9-DOF慣性測量單元獲取肢體三維運動數據，并以STM32L476RG型ARM處理器為核心，搭配300mAh鋰聚合物電池、16GB微型SD卡及微型USB接口，構建了支持1kHz采樣率的多設備時間同步數據采集模塊。
圖2. 傳感器和數據采集板的放置
圖3. 傳感器接口和數據采集電子設備
為驗證系統性能，研究選取3名無生理和認知異常的健康志愿者，在8鏡頭Vicon光學運動捕捉系統實驗室中，讓志愿者先適應設備5-10分鐘，再依次完成5次坐站/站坐轉換、自選步速平地行走、0.5-1.25m/s梯度及漸進加速跑步機行走等動作。全程同步錄像并標記動作時間節點，實驗后收集志愿者穿戴反饋。
表1. 志愿者的詳細信息
圖4. 測量外骨骼原型
數據處理階段，對Vicon采集數據采用10Hz截止頻率的四階零相位滯后巴特沃斯低通濾波，對外骨骼傳感器數據先通過MATLAB腳本去噪，再用10Hz截止頻率的二階巴特沃斯低通濾波，以此完成系統性能的驗證與數據校準。
實驗結果
本研究的結果部分圍繞外骨骼步態數據采集系統的關節角度測量精度、步態事件檢測能力和三維運動信息采集效果三個核心維度展開驗證，具體如下：
1. 踝關節角度測量
在跑步機上行走時，外骨骼測得的踝關節角度與Vicon光學運動捕捉系統基準數據的相關系數達0.96，誤差可忽略。
圖5. 步行時外骨骼踝關節角度測量與參考動作捕捉的比較
平地行走、不同跑步機速度下行走等情況，3名受試者的測量數據與基準數據相關系數均在0.95-0.97區間，平均為0.96；在站坐、坐站轉換動作中，二者相關系數更是高達0.98-0.99，匹配度極佳，充分證明了踝關節角度測量的準確性。
表2. 踝關節角度測量比較總結（外骨骼與 Vicon）
圖6. 從站到坐（左）和從坐到站（右）活動期間測得的踝關節角度與參考運動捕捉系統的比較
2.膝關節角度測量
在跑步機上行走時，外骨骼膝關節角度測量與基準數據的相關系數為0.98，尤其在步態支撐初期偏差極小。
圖7. 步行時外骨骼膝關節角度測量與參考動作捕捉的比較
在平地行走、梯度/漸進加速跑步機行走等場景中，3名受試者的相關系數穩定在0.95-0.97，平均為0.96；在站坐、坐站轉換動作中，相關系數達到0.98-0.99，整體測量精度與踝關節相當。
表3. 膝關節角度測量比較總結（外骨骼與 Vicon）
圖8. 從站到坐（左）和從坐到站（右）活動期間測得的膝關節角度與參考運動捕捉系統的比較
3. 步態事件檢測
圖9上圖和下圖分別展示了足跟傳感器與足趾傳感器的響應情況，和對應的踝關節和膝關節運動軌跡。通常，一個步態周期可劃分為兩個階段：支撐相（stance phase）和擺動相（swing phase）。支撐相是足部與地面保持接觸的階段，約占步態周期的 60%；而剩余 40% 則為擺動相。通過足跟和足底嵌入的力敏電阻（FSR），可有效識別出4個關鍵步態事件：（A）初始足跟觸地（步態支撐相起點）、（B）前腳掌觸地、（C）蹬地、（D）腳尖離地（支撐相與擺動相的轉換點）。同時，外骨骼的踝關節和膝關節角度也能識別出上述4個步態事件（但是沒有與力學數據做量化精度對比）。
圖9. 力傳感電阻器在重要步態事件中的響應，以及相應的踝關節和膝關節軌跡。
(A)初始地面接觸事件，(B) 前腳接觸事件，(C) 蹬離事件和 (D) 腳趾離地事件
4. 三維運動信息采集
外骨骼大腿和小腿段的慣性測量單元（IMU）可穩定輸出肢體運動過程中的三維加速度與角速度數據，無論是常規行走還是站坐/坐站轉換動作，均能有效捕捉下肢的三維運動學特征，展示了 “不同運動模式下 IMU 信號的差異特征”—— 例如行走時大腿 / 小腿的加速度與角速度呈現周期性波動（契合步態周期的重復性），而坐站轉換時信號呈現非周期性的峰值變化（對應動作的過渡性），間接驗證了 IMU 能捕捉運動模式的本質差異（同樣沒有做準確性量化分析）。
圖10. 步行期間外骨骼慣性測量單元 (IMU) 的響應
圖11. 從坐到站/從站到坐運動期間外骨骼 IMU 響應
結論本研究通過研發輕型外骨骼便攜式步態采集系統，并與金標準光學運動捕捉系統對標，確立了該系統在步態數據采集中的核心價值。研究證實，系統創新的2-DOF關節可兼顧測量精度與穿戴舒適性，其測得的膝關節、踝關節角度與基準數據相關系數分別達0.98和0.96，還能精準識別足跟觸地、腳尖離地等關鍵步態事件，同時實現關節角度、三維運動、足底壓力多模態數據同步采集，性能顯著優于傳統單一傳感器方案。
這項工作不僅驗證了外骨骼作為便攜步態測量工具的可行性，還構建了從機械結構設計到多源數據同步的完整技術框架。隨著可穿戴設備小型化與算法迭代，該研究打破了傳統步態采集的實驗室場景局限，為其向真實生活場景拓展奠定基礎，也為可穿戴下肢輔助設備研發和臨床步態評估邁向精準化、個性化新階段提供了關鍵技術支撐。
原文信息鏈接
Haque M R, Imtiaz M H, Kwak S T, et al. A lightweight exoskeleton-based portable gait data collection system[J]. Sensors, 2021, 21(3): 781.
DOI: 10.3390/s21030781
研究團隊介紹
本文作者為Md Rejwanul Haque、Masudul H. Imtiaz等，均來自阿拉巴馬大學。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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