專利名稱：蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及康復(fù)訓(xùn)練領(lǐng)域，尤其是步行器受載力的測量，具體涉及蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置。

背景技術(shù)：
隨著科技進步和人民生活水平的提高，當(dāng)今社會趨于老齡化。在老年人群中大量的心腦血管或神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者，其后遺癥多數(shù)伴有偏癱癥狀。另外交通事故的頻發(fā)和自然災(zāi)害的發(fā)生都會導(dǎo)致越來越多的人患有不同程度的功能性障礙。這類患者除了早期的手術(shù)治療和必要的藥物外，正確、科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練對于肢體運動功能的恢復(fù)和提高起到非常重要的作用。步行器便是幫助這些患者進行輔助步態(tài)和康復(fù)訓(xùn)練的簡單裝置，它具有保持平衡、支持體重和增強肌力的作用。步行器測力系統(tǒng)主要測量分析步行器助行過程中的動力學(xué)參數(shù)，用來實時鑒別使用者在其步態(tài)周期不同階段的力學(xué)需求，驗證和疲勞有關(guān)的失穩(wěn)危險區(qū)間，量化行走質(zhì)量，在步態(tài)訓(xùn)練和日常生活中有效減少步行器使用風(fēng)險。步行器精密測力系統(tǒng)一般采用安裝在標(biāo)準(zhǔn)步行器框架上的多導(dǎo)聯(lián)應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)來間接提取助行動力學(xué)信息。
柄反作用矢量(handle reactions vector，HRV)是根據(jù)步行器幫助下的站立及行走的過程中，步行器提供給患者的效用實際上可以分為明確獨立的3個部分前后向的力推進，左右向的力平衡和上下向的力支持，這其實也可理解為患者為維持自身正常站立行走對外界所需的附加力學(xué)訴求提出的新概念，即是患者在站立行走過程中對步行器的作用合成簡化為集中載荷，分別用手柄中點橫截面形心處的兩個力學(xué)矢量來表示，矢量在x，y，z軸上的方向分量合力大小可以分別表征患者借助步行器所獲得的力推進，力平衡和力支持水平。其中，定義坐標(biāo)系所設(shè)定的x軸正向為患者的右向，y軸正向為患者的前向，z軸正向為患者的上向。這樣，HRV的定義公式也可以寫為 [HRV]＝[HRVl，HRVr]T＝[Flx，F(xiàn)ly，F(xiàn)lz，F(xiàn)rx，F(xiàn)ry，F(xiàn)rz]T(1)

發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種可用于步行器精密測力系統(tǒng)標(biāo)定的新裝置，與傳統(tǒng)的線性標(biāo)定方法相比，能夠有效降低交叉干擾誤差，提高步行器受載力的測量精度，未來有望為步行器助行康復(fù)訓(xùn)練效果的準(zhǔn)確監(jiān)控和評估提供幫助。為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置，包括 步行器支架，用于支撐步行器使用者； 應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)，由通用型應(yīng)變片組成，固定在步行器支架上，用于測量步行器每只手柄各x，y，z三個方向受力分量； 線性儀用放大器，用于對應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)信號進行放大，然后輸入到二階低通濾波器； 單片機，用于對放大濾波后的信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換，單片機組合無線收發(fā)芯片完成信號的無線發(fā)射； 另一單片機與另一無線收發(fā)芯片組合完成無線信號的接受，并將接收到的信號傳輸?shù)接嬎銠C； 計算機包括基于蟻群算法的步行器測力系統(tǒng)的靜態(tài)標(biāo)定模塊，用于采用二進制蟻群算法，對柄反作用矢量和應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)輸出電壓間的的關(guān)系矩陣即靈敏度系數(shù)矩陣進行標(biāo)定，具體為 設(shè)[HRV]＝[C]×[U](2) 其中C為靈敏度系數(shù)矩陣，是一個6×l的矩陣，HRV是柄反作用矢量，U是通用型應(yīng)變片的輸出電壓，l是應(yīng)變片電橋的路數(shù)，對靈敏度系數(shù)矩陣C中的每個元素用n位二進制表示，二進制編碼的位數(shù)n可由下式計算 n＝log2(|b-a|)+m 其中，b為靈敏度系數(shù)矩陣C中元素取值范圍的最大值，a為取值范圍的最小值，b和a均由傳統(tǒng)線性標(biāo)定的結(jié)果估計得到，且b＝-a，m是保留小數(shù)點的位數(shù)，n的第一位是符號位，符號位為1，則為負(fù)；符號位為0，則為正； 假設(shè)靈敏度系數(shù)矩陣C中某一元素x的二進制表示為x＝{bnbn-1…b2b1}，其中，bj∈{0，1}，j＝1，2，…，n.那么，x的解碼公式如下 靈敏度系數(shù)矩陣有6行，每1個元素，對應(yīng)1路應(yīng)變片電橋的輸出，每循環(huán)一次標(biāo)定一行，每行共有l(wèi)×n個城市，第i(i∈{1，2，…，6})行標(biāo)定結(jié)束，根據(jù)解碼公式將靈敏度系數(shù)矩陣標(biāo)定完的該行還原成l個數(shù)，解碼完的行向量再與l路應(yīng)變片電橋輸出的電壓值組成的列向量相乘，即得到HRV列向量第i個力的大小，計算結(jié)果與實際測量值的差，作為更新信息素的目標(biāo)函數(shù)，如此循環(huán)，直到該行誤差在理想范圍內(nèi)，進行下一行標(biāo)定； 得到最終的靈敏度系數(shù)矩陣。
所述應(yīng)變片電橋的路數(shù)l為12路。
所述基于蟻群算法的步行器測力系統(tǒng)的靜態(tài)標(biāo)定模塊，采用二進制蟻群算法，對柄反作用矢量和應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)輸出電壓間的的關(guān)系矩陣即靈敏度系數(shù)矩陣進行標(biāo)定，進一步細化為所述靈敏度系數(shù)矩陣中元素的取值范圍定為-25到25，結(jié)果保留3位小數(shù)，則二進制編碼的位數(shù) n＝log2(|25-(-25)|)+3≈9 假設(shè)x的二進制表示為x＝{b9b8…b2b1}，其中，bj∈{0，1}，j＝1，2，…，9.那么，解碼公式如下 每行l(wèi)個數(shù)，每循環(huán)一次標(biāo)定一行，即走過l×n個城市，在標(biāo)定過程中，每走過一個城市，按式τij(t+l×n)＝(1-ξ)·τij(t)+ξ·τ0進行信息素局部更新，由二進制蟻群算法中的每座城市分為0和1兩類，則i，j∈{0，1}，因為l×n個城市間共有l(wèi)×n-1段路徑上分布著信息素，所以t∈{2，3，..，1×n}，τij(t+l×n)是第t-1座城市i到第t座城市j的信息素，τij(t)是上一次循環(huán)中第t-1座城市i到第t座城市j的路徑上留下的信息素，當(dāng)螞蟻走到第t座城市，對走過的路徑進行信息素局部更新，在標(biāo)定靈敏度系數(shù)矩陣的第i行時，當(dāng)螞蟻走完l×n座城市，根據(jù)解碼公式將靈敏度系數(shù)矩陣的該行還原成l個數(shù)，即得到靈敏度系數(shù)矩陣C的第i行Ci，將Ci與l路應(yīng)變片電橋輸出電壓值組成的列向量相乘，得HRV中力Fi的計算值Fi′，計算結(jié)果與實際測量值的差e＝|Fi-Fi′|，帶入公式

再由公式

ρ∈(0，1)為信息素蒸發(fā)系數(shù)，對該循環(huán)中走過的路徑進行全局信息素更新，如此迭代，直到該行誤差e在理想范圍內(nèi)，進行下一行標(biāo)定，其中ηij——由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的啟發(fā)因子，τ0為常數(shù)，即初始信息素濃度，ξ∈(0，1)為可調(diào)參數(shù)。
本發(fā)明其特點在于通過蟻群算法來確定動力學(xué)參數(shù)與步行器輸出電壓信號的關(guān)系，提高步行器受載力的測量精度，因而，發(fā)明可有效地對步行器測力系統(tǒng)進行標(biāo)定校準(zhǔn)，對步行器助行康復(fù)訓(xùn)練效果的準(zhǔn)確監(jiān)控和評估提供幫助，并獲得可觀的社會效益和經(jīng)濟效益。



圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2步行器測力系統(tǒng)。
圖3單片機與無線模塊接口示意圖。
圖4蟻群算法構(gòu)造示意圖。
圖5信息素局部更新示意圖。

具體實施例方式 為了通過步行器測力系統(tǒng)輸出的電壓信號得出患者上肢對于步行器的力學(xué)訴求，提出了蟻群算法對系統(tǒng)進行標(biāo)定的新思路。蟻群算法模擬生物世界中的螞蟻在沒有任何提示下尋找由蟻穴至食物源的最短路徑的覓食行為提出基于種群的模擬進化算法，具有較強的適應(yīng)性，分布式并行計算，易于其他算法集成的優(yōu)點。利用該算法可以完成系統(tǒng)輸入和輸出之間的關(guān)系的確定，對步行器測力系統(tǒng)的完善起到一定的幫助作用。另外，考慮到有線傳輸?shù)膸淼姆N種不變，例如導(dǎo)線不夠長、容易絆倒受試者等缺點，本發(fā)明采用了無線傳輸和無線接收模塊，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無線傳輸，減小了受試者的使用風(fēng)險。
本系統(tǒng)采用的傳感器件是12導(dǎo)聯(lián)的KFG-2-120-C1應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)。其中“KFG”表示通用型應(yīng)變片，“2”表示其柵長是2毫米，“120”表示每一片的應(yīng)變片阻值是120歐姆，C1表示單軸應(yīng)變片。出于長期穩(wěn)定性考慮，應(yīng)變片粘貼采用專門用于該公司生產(chǎn)的應(yīng)變片粘接劑，而非氰基丙烯酸鹽類粘合劑。在測量中，應(yīng)變片采用的是彎曲模式。測量采用的是應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)，對于每一路信號而言，其中兩根線用于信號輸出，另外兩根用于與電源相連。步行器測力系統(tǒng)在測量過程中，要求系統(tǒng)測得總共六個力學(xué)未知量，即步行器每只手柄各x，y，z三個方向分量，因此需要在一架標(biāo)準(zhǔn)兩輪步行器兩側(cè)框架梁各安裝六套應(yīng)力應(yīng)變片電橋。根據(jù)對步行器結(jié)構(gòu)進行的相關(guān)有限元分析(finite element analysis，F(xiàn)EA)，在考察完不同方向分量力作用下的步行器框架梁變形效果與內(nèi)力分布之后，最終得出標(biāo)準(zhǔn)步行器的相對輸出位置，如圖2所示。其中，C1和C2對應(yīng)的是Flz，C3和C10對應(yīng)的是Flx，C4和C9對應(yīng)的是Frx，C5和C6對應(yīng)的是Fly，C7和C8對應(yīng)的是Frz，C11和C12對應(yīng)的是Fry。另外，根據(jù)彎矩方向的不同，粘貼位置需對應(yīng)在梁管的不同側(cè)面。
本發(fā)明中放大濾波部分選用低噪聲、低漂移、高共模抑制比的線性儀用放大器AD620以及其他部分對12路應(yīng)變電橋網(wǎng)絡(luò)信號一共放大1000倍?？紤]系統(tǒng)輸出的信號的頻率，后續(xù)采用二階低通濾波器，濾波截止頻率為12Hz。
基于ATmega16單片機及nRF2401的很多優(yōu)點，結(jié)合本研究中信號自身特點及步行器用于康復(fù)訓(xùn)練的行走距離要求，故采用ATmega16單片機對放大濾波后的信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換，然后利用ATmega16和CRM2400及其外圍電路完成信號的無線發(fā)射。無線接收部分是利用CRM2400接收信號至單片機，然后通過RS-232串口總線將信號送入計算機。其中，單片機與CRM2400的接口設(shè)計與無線發(fā)射相同。圖3為單片機與CRM2400接口原理圖。
1數(shù)據(jù)采集 本發(fā)明使用一套可對步行器手柄單側(cè)施加定向負(fù)載的多軸框架進行標(biāo)定。采用對步行器單手柄單方向負(fù)載，記錄應(yīng)變片全橋的輸出以便后續(xù)分析在標(biāo)定數(shù)據(jù)采集過程中，已知大小的負(fù)載沿著各力學(xué)分量的方向借助多軸框架施加到步行器的手柄上，同時記錄下與該負(fù)載對應(yīng)的12導(dǎo)聯(lián)應(yīng)變片電橋輸出電壓值作為后續(xù)標(biāo)定訓(xùn)練和誤差校驗樣本?？紤]步行器的受力情況和砝碼重量的限制，施加負(fù)載的量程選擇在x向5.25kg、y向5.25kg和z向20kg。加載過程至少重復(fù)5次，同一加載點取輸出電壓的平均值。x向和y向分別進行施加7次不同負(fù)載，而z向則是9次，這些數(shù)據(jù)點也滿足達到實驗要求。另外選擇幾組不同重量的組合力以更加貼近受試者使用場景以及豐富數(shù)據(jù)點。
在正式測量前，由于溫度、濕度、自重等外界環(huán)境的影響，系統(tǒng)的初始化測量是十分有必要的。另外，由于外界因素干擾，首先對步行器測力系統(tǒng)通電三十分鐘以滿足初始化要求。而在每次測試之前，都必須對空載時進行測量得到輸出值，以消除每次測量之間的差異。此外，為保證標(biāo)定過程中步行器的穩(wěn)定性，當(dāng)進行x向和y向標(biāo)定的時候，考慮酌情在z向施加載荷，這一部分載荷引起的輸出便通過系統(tǒng)初始化可以消除。利用加載后的測量值減去基準(zhǔn)值，便消除了環(huán)境的影響，得出了最后需要記錄的數(shù)據(jù)。
2蟻群算法 本發(fā)明利用蟻群算法來構(gòu)建應(yīng)變片電橋輸出和柄反作用矢量(HRV)之間的非線性關(guān)系。人工蟻群算法是受到人們對自然界中真實的蟻群集體行為的研究成果的啟發(fā)而提的，是一種基于種群的模擬進化算法，屬于隨機搜索算法，其算法構(gòu)造如圖4所示。
本發(fā)明中使用的是蟻群優(yōu)化算法中的蟻群系統(tǒng)(Ant Colony System，ACS)。蟻群系統(tǒng)是在基本蟻群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上改進得到的。螞蟻要走的城市即為所求靈敏度系數(shù)矩陣的編碼。在螞蟻行走過程中，通過偽隨機比率選擇規(guī)則選擇下一個要走的城市。具體公式如下
S即下式
其中，τij(t)——t時刻連接城市i和j的路徑上殘留信息的濃度，由算法本身提供的信息，ηij——由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的啟發(fā)因子，該啟發(fā)因子是根據(jù)要解決的問題確定。α——殘留信息的相對重要程度。β——期望值的相對重要程度。

——t時刻螞蟻k由i城市到j(luò)城市的概率。q是一個隨機數(shù)，q0為0～1之間的常數(shù)。當(dāng)q≤q0時，螞蟻選擇[τiu(t)]·[ηiu]β最大的一條路徑。否則，螞蟻按S求得的概率選擇下一個城市。
路徑上信息素濃度的改變有兩個過程 1)局部信息素更新 當(dāng)每只螞蟻走過某條邊時，會立即對該邊上的信息素濃度進行更新。更新策略如下 τij(t+1)＝(1-ξ)·τij(t)+ξ·τ0， 其中τ0為常數(shù)，即初始信息素濃度，ξ∈(0，1)為可調(diào)參數(shù)。
當(dāng)螞蟻經(jīng)過某條邊時，該邊上的信息素濃度下降，降低了螞蟻再次選擇已走過路徑的機會，提高了螞蟻對未知路徑的探索能力。
2)全局信息素更新 當(dāng)螞蟻走完所有的城市之后，需要對整條路徑上的信息素濃度進行更新，更新策略如下

ρ∈(0，1)，
其中Lgb為當(dāng)前最好解的長度，ρ為信息素蒸發(fā)系數(shù)。
ACS算法使用了一種十分積極的搜索方式，在算法的初始階段就把搜索區(qū)域集中到至今最優(yōu)路徑附近。也就是說，在它建立的路徑中，只有相對較少的邊與至今最優(yōu)路徑不同。這是通過在偽隨機比例規(guī)則中選用一個較大的q0值來實現(xiàn)的，使得在新構(gòu)建的路徑中有大量與至今最優(yōu)路徑相同的邊。
3靜態(tài)標(biāo)定 本課題中對使用蟻群算法進行步行器測力系統(tǒng)的標(biāo)定，即對靈敏度系數(shù)矩陣C的確定，有兩個特點分行標(biāo)定和二進制蟻群算法的應(yīng)用。
根據(jù)HRV的定義可知，每個手柄上的三個力是正交的，因而，六維力是互相獨立的。所以，可以分別標(biāo)定六個力，即對靈敏度系數(shù)矩陣的每一行單獨標(biāo)定。相對于標(biāo)定整個矩陣，分行標(biāo)定的優(yōu)勢在于程序簡單，數(shù)據(jù)量小，運行速度快，因無需考慮每一行標(biāo)定結(jié)果的配合，所以效果明顯更好。靈敏度系數(shù)矩陣的標(biāo)定，通過六次循環(huán)行標(biāo)定得到。
柄反作用矢量HRV是通過測量步行器上的12路應(yīng)變片電橋的電壓間接得到，結(jié)合公式(1)，計算公式如下 [HRV]＝[C]×[U](2) 其中C為靈敏度系數(shù)矩陣，是一個12×6的矩陣。對步行器測力系統(tǒng)的標(biāo)定，也就是確定C。由此便可根據(jù)12路電壓信號間接計算出施加在手柄上的六維力信息。
二進制蟻群算法的選擇，實際是考慮到所標(biāo)定的矩陣中的元素有正負(fù)之分，傳統(tǒng)的十進制編碼把每個城市分為0到9共十類，無法直接為正負(fù)的選擇分配城市，而二進制蟻群算法把城市分為0和1兩類，便于為正負(fù)號分配城市。除此以外，二進制編碼有別于傳統(tǒng)連續(xù)域蟻群算法的優(yōu)點有1占用的儲存空間少；2降低了算法的復(fù)雜性；3作為最經(jīng)濟有效的編碼方式，二進制編碼的遍歷搜索能力更強；4更易于與其他算法耦合。
考慮到系數(shù)矩陣中各元素的取值范圍以及所需的精度，確定了二進制編碼的位數(shù)和解碼的公式，如下 根據(jù)傳統(tǒng)線性標(biāo)定的結(jié)果，靈敏度系數(shù)矩陣中元素的取值范圍初步定為-25到25，結(jié)果保留3位小數(shù)，則二進制編碼的位數(shù) n＝log2(|25-(-25)|)+3≈9 假設(shè)x的二進制表示為x＝{b9b8...b2b1}，其中，bj∈{0，1}，j＝1，2，...，9.那么，解碼公式如下 每行12個數(shù)，每循環(huán)一次標(biāo)定一行，即走過108個城市。在標(biāo)定過程中，每走過一個城市，按式τij(t+108)＝(1-ξ)·τij(t)+ξ·τ0進行信息素局部更新。由二進制蟻群算法中的每座城市分為0和1兩類，則i，j∈{0，1}。因為108個城市間共有107段路徑上分布著信息素，所以t∈{2，3，..，108}，τij(t+108)是第t-1座城市i到第t座城市j的信息素，τij(t)是上一次循環(huán)中第t-1座城市i到第t座城市j的路徑上留下的信息素。當(dāng)螞蟻走到第t座城市，對走過的路徑進行信息素局部更新。如圖5所示 對第3座城市來說，螞蟻由第2座城市的0走到第3座城市的1后，對該路徑進行信息素更新τ01(3+108)＝(1-ξ)·τ01(3)+ξ·τ0。
在標(biāo)定靈敏度系數(shù)矩陣的第i行時，當(dāng)螞蟻走完108座城市，根據(jù)解碼公式將靈敏度系數(shù)矩陣的該行還原成12個數(shù)，即得到靈敏度系數(shù)矩陣C的第i行Ci，將Ci與12路應(yīng)變片輸出電壓值組成的列向量相乘，得HRV中力Fi的計算值Fi′。計算結(jié)果與實際測量值的差e＝|Fi-Fi′|，帶入公式

再由公式

ρ∈(0，1)對該循環(huán)中走過的路徑進行全局信息素更新。如此迭代，直到該行誤差e在理想范圍內(nèi)，進行下一行標(biāo)定。
最終可得到靈敏度系數(shù)矩陣。
有益效果 利用蟻群算法得到應(yīng)變片電橋輸出值與施加到步行器手柄力(表述為柄反作用矢量)之間的關(guān)系矩陣。為了檢驗該算法對于多維傳感器標(biāo)定的效果以及可靠性，對系統(tǒng)進行了相關(guān)的誤差檢驗。包括精度誤差檢驗和交叉干擾測試。
1交叉干擾測試 在系統(tǒng)的交叉干擾測試過程中，當(dāng)每個單方向分量力被施加到步行器手柄上時，以測得的電信號輸出值作為輸入，在其它5個分量方向上都可以計算出相應(yīng)的偽輸出力。交叉干擾誤差可以按照式(8)來計算。
這里，F(xiàn)i是系統(tǒng)在i方向上的偽輸出，F(xiàn)j是施加在j方向上的測試分量。
表1給出了系統(tǒng)的交叉干擾誤差，具體誤差大小見表中所給數(shù)值。
表1交叉干擾誤差
2精度檢驗 在單向力作用下測得多組電壓向量作為輸入，得到相應(yīng)的輸出向量。在單向力量程范圍內(nèi)，加載力與輸出向量對應(yīng)主方向輸出值的最大差值記為dmax，單向力精度如式(9)所示。
表2給出了系統(tǒng)的單向力精度誤差數(shù)值。
表2單向力精度誤差
通過實驗測量結(jié)果和誤差檢驗，以及與其他方法的比較，可以看到蟻群算法比傳統(tǒng)線性標(biāo)定更有效的提高了力學(xué)測量精度，減小了交叉干擾。步行器測力系統(tǒng)標(biāo)定的實質(zhì)就是尋求其加載值空間到輸出值空間的關(guān)系，而本發(fā)明的結(jié)果有力的驗證了蟻群算法不僅能給出輸入和輸出之間的關(guān)系，還有望在以后的步行器助行的康復(fù)訓(xùn)練和監(jiān)測評估中提供有效幫助。
本發(fā)明的主旨是提出一種步行器測力系統(tǒng)標(biāo)定校準(zhǔn)的新方法，通過蟻群算法來確定步行器測力系統(tǒng)的輸入力與輸出電壓信號之間的關(guān)系，有效地提高了力學(xué)測量精度和減小交叉干擾，對未來步行器測力系統(tǒng)的改進提供幫助，并且可為步行器助行康復(fù)訓(xùn)練效果的準(zhǔn)確監(jiān)控和評估提供新思路。
權(quán)利要求
1.一種蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置，其特征是，包括
步行器支架，用于支撐步行器使用者；
應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)，由通用型應(yīng)變片組成，固定在步行器支架上，用于測量步行器每只手柄各x，y，z三個方向受力分量；
線性儀用放大器，用于對應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)信號進行放大，然后輸入到二階低通濾波器；
單片機，用于對放大濾波后的信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換，單片機組合無線收發(fā)芯片完成信號的無線發(fā)射；
另一單片機與另一無線收發(fā)芯片組合完成無線信號的接受，并將接收到的信號傳輸?shù)接嬎銠C；
計算機包括基于蟻群算法的步行器測力系統(tǒng)的靜態(tài)標(biāo)定模塊，用于采用二進制蟻群算法，對柄反作用矢量和應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)輸出電壓間的的關(guān)系矩陣即靈敏度系數(shù)矩陣進行標(biāo)定，具體為
設(shè)[HRV]＝[C]×[U](2)
其中C為靈敏度系數(shù)矩陣，是一個l×6的矩陣，HRV是柄反作用矢量，U是通用型應(yīng)變片的輸出電壓，l是應(yīng)變片電橋的路數(shù)，對靈敏度系數(shù)矩陣C中的每個元素用n位二進制表示，二進制編碼的位數(shù)n可由下式計算
n＝log2(|b-a|)+m
其中，b為靈敏度系數(shù)矩陣C中元素取值范圍的最大值，a為取值范圍的最小值，b和a均由傳統(tǒng)線性標(biāo)定的結(jié)果估計得到，且b＝-a，m是保留小數(shù)點的位數(shù)，n的第一位是符號位，符號位為1，則為負(fù)；符號位為0，則為正；
假設(shè)靈敏度系數(shù)矩陣C中某一元素x的二進制表示為x＝{bnbn-1...b2b1}，其中，
bj∈{0，1}，j＝1，2，...，n.那么，x的解碼公式如下
靈敏度系數(shù)矩陣有6行，每1個元素，對應(yīng)1路應(yīng)變片電橋的輸出，每循環(huán)一次標(biāo)定一行，每行共有l(wèi)×n個城市，第i(i∈{1，2，...，6})行標(biāo)定結(jié)束，根據(jù)解碼公式將靈敏度系數(shù)矩陣標(biāo)定完的該行還原成l個數(shù)，解碼完的行向量再與l路應(yīng)變片電橋輸出的電壓值組成的列向量相乘，即得到HRV列向量第i個力的大小，計算結(jié)果與實際測量值的差，作為更新信息素的目標(biāo)函數(shù)，如此循環(huán)，直到該行誤差在理想范圍內(nèi)，進行下一行標(biāo)定；得到最終的靈敏度系數(shù)矩陣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置，其特征是，所述應(yīng)變片電橋的路數(shù)l為12路。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置，其特征是，所述基于蟻群算法的步行器測力系統(tǒng)的靜態(tài)標(biāo)定模塊，用于采用二進制蟻群算法，對柄反作用矢量和應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)輸出電壓間的的關(guān)系矩陣即靈敏度系數(shù)矩陣進行標(biāo)定，進一步細化為所述靈敏度系數(shù)矩陣中元素的取值范圍定為-25到25，結(jié)果保留3位小數(shù)，則二進制編碼的位數(shù)
n＝log2(|25-(-25)|)+3≈9
假設(shè)x的二進制表示為x＝{b9b8...b2b1}，其中，bj∈{0，1}，j＝1，2，...，9.那么，解碼公式如下
每行l(wèi)個數(shù)，每循環(huán)一次標(biāo)定一行，即走過l×n個城市，在標(biāo)定過程中，每走過一個城市，按式τij(t+l×n)＝(1-ξ)·τij(t)+ξ·τ0進行信息素局部更新，由二進制蟻群算法中的每座城市分為0和1兩類，則i，j∈{0，1}，因為l×n個城市間共有l(wèi)×n-1段路徑上分布著信息素，所以t∈{2，3，..，l×n}，τij(t+l×n)是第t-1座城市i到第t座城市j的信息素，τij(t)是上一次循環(huán)中第t-1座城市i到第t座城市j的路徑上留下的信息素，當(dāng)螞蟻走到第t座城市，對走過的路徑進行信息素局部更新，在標(biāo)定靈敏度系數(shù)矩陣的第i行時，當(dāng)螞蟻走完l×n座城市，根據(jù)解碼公式將靈敏度系數(shù)矩陣的該行還原成l個數(shù)，即得到靈敏度系數(shù)矩陣C的第i行Ci，將Ci與l路應(yīng)變片電橋輸出電壓值組成的列向量相乘，得HRV中力Fi的計算值F′i，計算結(jié)果與實際測量值的差e＝|Fi-F′i|，帶入公式
再由公式
ρ∈(0，1)為信息素蒸發(fā)系數(shù)，對該循環(huán)中走過的路徑進行全局信息素更新，如此迭代，直到該行誤差e在理想范圍內(nèi)，進行下一行標(biāo)定，其中ηij——由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的啟發(fā)因子，τ0為常數(shù)，即初始信息素濃度，ξ∈(0，1)為可調(diào)參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及康復(fù)訓(xùn)練領(lǐng)域。為提供一種可用于步行器精密測力系統(tǒng)標(biāo)定的裝置，與傳統(tǒng)的線性標(biāo)定方法相比，能夠有效降低交叉干擾誤差，提高步行器受載力的測量精度，為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，蟻群標(biāo)定精密測力步行助行裝置，包括步行器支架，應(yīng)變片電橋網(wǎng)絡(luò)，線性儀用放大器，二階低通濾波器，單片機，另一單片機與另一無線收發(fā)芯片組合完成無線信號的接受，并將接收到的信號傳輸?shù)接嬎銠C；計算機進行基于蟻群算法的步行器測力系統(tǒng)的靜態(tài)標(biāo)定。本發(fā)明主要應(yīng)用于數(shù)字信號處理中的線性調(diào)頻信號參數(shù)估計。
文檔編號A61H3/00GK101816613SQ201010193350
公開日2010年9月1日 申請日期2010年6月7日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月7日
發(fā)明者明東, 戴岳剛, 徐瑞, 張廣舉, 邱爽, 劉秀云 申請人:天津大學(xué)