32、非侵入式人体步态分析与模块化人体跟踪框架

非侵入式人体步态分析与模块化人体跟踪框架

非侵入式人体步态分析

在人体步态分析中，采用了非侵入式方法，通过移动机器人和Vicon系统来获取相关数据。

定位任务表现

在定位任务中，对移动机器人和Vicon系统的信号进行了比较，具体数据如下表所示：
| POSITIONING TASK | Mobile Robot | Vicon | Absolute Error (m) | Upper Adjacent (m) | Mean(m) | Lower Adjacent (m) | Pearson Correlation (r) | RMSE (m) |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| | 3.0639 | 3.0105 | 0.0534 | | 2.6505 | 2.161 | 0.9994 | 0.0428 |
| | | | | | 2.6097 | 2.1311 | | |
| | | | | | 0.0408 | 0.0299 | | |

从这些数据可以看出，移动机器人和Vicon系统在定位任务中的测量误差相对较小，Pearson相关性高达0.9994，说明两者的信号具有很强的相似性。

步态参数分析

对步态参数的分析主要包括时空参数和关节活动范围（ROM）。
- 时空参数 ：通过比较移动机器人和Vicon系统在评估时空参数时的数据，如左右步长和左右步幅长度，结果显示误差极小，与认证系统具有很高的相似性。具体数据如下表：
| | Mobile Robot |