面向户外步态分析的低成本可穿戴系统：集成IMU-sEMG模块与鞋垫式压力传感器的同步测量方案

《Wearable Technologies》：Wearable system for the measurement of gait cycle kinematic and kinetic signals

本文报道了一种用于步态周期运动学和动力学信号测量的可穿戴系统，该系统通过集成惯性测量单元(IMU)、表面肌电(sEMG)传感器和鞋垫式压力测量系统，解决了传统步态分析设备成本高、环境受限的问题。研究人员开发了包含五个IMU-sEMG模块和一对仪器化鞋垫的便携式系统，采用Wi-Fi通信和用户数据报协议(UDP)实现多设备同步数据采集。验证结果显示系统同步精度达576±8μs，数据传输丢失率低于0.8%，可连续工作167分钟，能够有效获取关节角度、肌肉活动和足底压力等参数，为户外步态分析提供了实用解决方案。

　　

在生物力学研究和临床康复领域，精确分析人类步态模式对于评估运动功能、诊断神经系统疾病和制定康复方案具有重要意义。传统步态分析主要依赖实验室环境下的光学运动捕捉系统、测力台和表面肌电(sEMG)设备，这些系统虽然精度较高，但存在设备昂贵、设置复杂、环境受限等局限性，难以在自然环境下进行长期监测。近年来，随着可穿戴技术的发展，基于惯性测量单元(IMU)和柔性传感器的便携式设备为户外步态分析提供了新的可能性，然而现有系统在多模态信号同步采集、系统集成度和成本效益方面仍面临挑战。

针对这一问题，墨西哥城理工学院的研究团队在《Wearable Technologies》上发表了一项创新研究，开发了一套完整的可穿戴步态分析系统。该系统创新性地整合了IMU-sEMG模块和仪器化鞋垫，通过Wi-Fi通信实现多设备同步数据采集，能够在室内外环境中同步获取运动学、动力学和肌肉活动信号，为步态分析提供了一种低成本、便携的解决方案。

本研究采用多模态传感器融合技术，包括五个IMU-sEMG模块（集成LSM6DSOX和LIS3MDL 9自由度传感器）和两个仪器化鞋垫（各含24个FSR传感器）。系统通过FireBeetle ESP-32微控制器实现数据采集和无线传输，采用用户数据报协议(UDP)确保高速数据传输（sEMG：1,500 Hz，IMU：100 Hz，足底压力：50 Hz）。软件基于Node-RED平台开发，提供实时信号可视化和数据存储功能。研究招募10名健康受试者，在跑步机（2-3 mph）和户外环境进行步态实验，验证系统性能。

系统设计与验证

研究团队开发的可穿戴系统包含两个主要子系统：IMU-sEMG模块和仪器化鞋垫压力系统。IMU-sEMG模块采用3D打印外壳，尺寸为64×36×34 mm，内部集成惯性测量单元(LSM6DSOX和LIS3MDL)和表面肌电传感器，通过FireBeetle ESP-32微控制器实现数据采集和无线传输。传感器参数经过优化配置：加速度计范围±16 g，陀螺仪范围±2,000 deg/s，磁力计范围±12 G，sEMG采样频率1,500 Hz。仪器化鞋垫包含24个FSR传感器，分布在10个足部解剖区域，采样频率50 Hz，压力测量范围150-800 kPa。

系统验证结果显示，模块间同步精度达到576±8μs，平均延迟96μs。在专用网络环境下，数据丢失率仅为0.8%，而公共网络环境下最高为2.18%。电源管理测试表明，IMU-sEMG模块配备的3.7 V、400 mAh锂聚合物电池可支持连续工作167分钟，满足长时间监测需求。

信号采集与处理算法

系统采用创新的数据预处理和传输协议确保信号质量。IMU数据经过标准化处理：加速度值乘以10并加偏移量1,600，陀螺仪数据乘以100加偏移量5,000，磁力计数据加偏移量2,000，将所有测量值转换为4字符正整数进行传输。sEMG信号通过12位模数转换器(ADC)采集，传输包结构包含起始标识符和传感器数据。

软件系统基于Node-RED平台开发，提供配置、连接和采集三个功能阶段。图形用户界面(GUI)实时显示髋关节和膝关节角度（基于加速度计数据计算）、四通道sEMG信号和10个足底压力区域的分布情况。角度计算采用简化公式α = arctan(A_i/√(A_j²+A_k²))，其中A表示加速度值，i,j,k对应不同轴向。

实验验证与结果分析

研究团队招募10名健康受试者（20±5岁，70±15 kg，165±15 cm）进行系统验证实验，包括评估测试、室内测试（跑步机2-3 mph）和户外测试（草地行走）。传感器布置遵循SENIAM项目推荐位点：阔筋膜张肌（大腿模块）和腓骨长肌（小腿模块），IMU传感器尽可能接近矢状面放置以减少角度计算误差。

评估测试结果显示，坐立动作期间sEMG信号幅度显著增加，髋关节和膝关节角度变化范围分别为79°和88°，标准差分别为2.30°和2.29°，表明系统测量稳定性良好。不同速度测试表明，随着步行速度增加（2-3 mph），sEMG信号幅度和复杂度显著增加，波形长度特征值从10,209升至13,861，斜率符号变化从687增至925，符合高速行走时肌肉活动增强的生物力学规律。

室内外环境对比分析发现，户外测试时sEMG信号功率降低（室内1.24×10^-4 V² vs 户外8.63×10^-5 V²），但信噪比提高（28.45 dB vs 31.67 dB），可能与地面不均匀性导致的肌肉协同模式改变有关。足底压力分析显示，随着步行速度增加，推离期(FC)峰值压力从183.25 kPa增至285.69 kPa，支撑相时间缩短，符合高速步态生物力学特征。

讨论与结论

本研究成功开发了一套集成IMU-sEMG模块和仪器化鞋垫的可穿戴步态分析系统，解决了传统实验室设备在户外环境应用的局限性。系统采用模块化设计和3D打印技术，显著降低了制造成本，同时通过优化的无线通信协议实现了多设备同步数据采集。实验验证表明，系统在同步精度（576μs）、数据完整性（丢失率<0.8%）和续航能力（167分钟）方面满足户外步态分析需求。

研究的创新性在于提出了完整的硬件-软件解决方案，实现了运动学（关节角度）、动力学（足底压力）和肌肉活动（sEMG）多模态信号的同步采集。与商用系统相比，本系统成本显著降低，且适用于自然环境下长期监测，为康复医学、运动科学和辅助技术开发提供了实用工具。

局限性包括FSR传感器的绝对精度低于实验室级设备，鞋垫目前仅提供单一尺寸（25.5 cm），以及关节角度计算采用简化算法可能引入误差。未来工作将包括与标准系统的对比验证、多尺寸鞋垫开发以及更复杂角度估计算法的集成。

该研究为可穿戴步态分析技术的发展提供了重要参考，通过低成本、便携的集成系统实现了室内外环境下的综合步态评估，有望在临床康复、运动训练和老年人跌倒预防等领域发挥重要作用。