人体运动能力评价方法、装置及系统与流程
本发明实施例涉及人体运动检测技术领域，尤其涉及一种人体运动能力评价方法、装置及系统。
背景技术：
目前，我国老龄化问题日益严重，中风偏瘫是老年人群中的高发病，因此针对老年人偏瘫后的康复治疗显得尤为重要。由于神经系统的损伤，偏瘫患者缺乏肌肉运动控制能力，尤其是运动协调能力，因此，偏瘫患者的康复需要一个长期而且综合的训练。
传统康复训练大多依靠治疗师手工操作，且患者康复状态及训练参数调整需依靠康复治疗师的主观判断，缺乏统一的量化标准，从而影响诊断的准确性。针对这一问题，国内外研究者提出，针对康复训练建立定量化评价系统。运动检测系统是建立运动能力评价系统的关键组成部分。目前常用的人体运动检测技术主要包含：机械跟踪、光学感应、声波追踪、电磁跟踪和惯性传感等。
机械跟踪系统是最原始的运动跟踪技术，可用于人体运动跟踪、远程操作、康复医学和虚拟现实仿真。然而由于人之间的差异，机械跟踪系统必须为每个患者重新校准，校准复杂且耗时长。使用者难以以自然的方式与物理对象进行良好交互，且由于机械系统的蓬松性，很难准确采集患者的运动信息。
光学感应是目前主要流行的运动检测方式，尤其是基于摄像机的运动跟踪系统。该系统通过摄像机追踪人体或固定于人体上的标记点，进而运算获得人体运动轨迹。通常情况下，大多数基于光学传感技术的运动跟踪都存在如下缺陷：所需光路被阻断会出现图像阻塞，其他光源的干扰。因此这些系统仅可用于在校准室，并不适用于室外。由于运动跟踪的标记应始终由多台摄像机观测到，在利用康复机器人对患者进行康复时使用光学感应系统，会受到机器人或康复治疗师的干扰，且需要对象始终在摄像机视线内。这些缺点限制了光学感应系统在康复训练中的应用。
惯性传感是相对较新的运动跟踪系统，如xsens公司的mvnbiomech运动捕捉系统通过莱卡西服将惯性传感器连接到身体，提供六自由度跟踪，但该传感器体积过大，穿戴过程中传感器易发生连线松动，影响信息采集。
目前针对康复训练的众多运动检测与评价系统，无法满足复杂康复环境条件下的运动检测需求，例如，光学检测易受到康复机器人或治疗师的干扰，检测的运动信息不够全面也不够准确，导致运动检测和评价结果无法满足临床康复需求。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种人体运动能力评价方法、装置及系统，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求，且不受人体行走方向的限制。
第一方面，本发明实施例提供了一种人体运动能力评价方法，包括：通过多个惯性传感器获取患者待测部位的运动姿态数据，其中，所述待测部位包括至少一个关节，所述多个惯性传感器按照预设的人体运动模型固定于与所述关节相连的肢体上；根据所述运动姿态数据分别计算所述至少一个关节的运动角度；根据所述至少一个关节的运动角度确定所述待测部位的运动能力。
进一步，根据所述运动姿态数据分别计算所述至少一个关节的运动角度，包括：针对每个关节，根据与该关节相连的两肢体的运动姿态数据的相对变化计算该关节在相应自由度的运动角度。
进一步，采用以下公式计算关节的运动角度：
其中，tm表示x、y、z轴；
进一步，采用以下公式计算vjcu′：
vjcu′＝qjc×vjcu×qjc-1，
其中，
进一步，根据所述至少一个关节的运动角度确定所述待测部位的运动能力，包括：针对所述待测部位涉及的每个自由度，根据对应关节在该自由度的运动角度与相同步速下处于健康状态的该关节在该自由度的运动角度计算该自由度的康复程度；根据每个自由度的康复程度计算所述待测部位的康复程度。
进一步，采用以下公式计算所述自由度的康复程度：
其中，ri表示第i个自由度的康复程度；di表示对应关节在第i个自由度的运动角度；hi表示相同步速下处于健康状态的所述对应关节在第i个自由度的运动角度；
进一步，采用以下公式计算所述待测部位的康复程度：
其中，rg表示所述待测部位的康复程度；n表示所述待测部位涉及的自由度个数；ri表示第i个自由度的康复程度；ωi表示ri的加权系数。
进一步，根据所述至少一个关节的运动角度确定所述待测部位的运动能力，包括：针对每个关节，根据所述关节的运动角度计算所述关节的角速度；计算所述关节的角速度与相同步速下处于健康状态的该关节的角速度的比值；根据所述比值确定所述关节的康复状态。
第二方面，本发明实施例还提供了一种人体运动能力评价装置，包括：数据获取模块，用于通过多个惯性传感器获取患者待测部位的运动姿态数据，其中，所述待测部位包括至少一个关节，所述多个惯性传感器按照预设的人体运动模型固定于与所述关节相连的肢体上；运动角度计算模块，用于根据所述运动姿态数据分别计算所述至少一个关节的运动角度；运动能力确定模块，用于根据所述至少一个关节的运动角度确定所述待测部位的运动能力。
第三方面，本发明实施例还提供了一种人体运动能力评价系统，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；通信接口，用于与惯性传感器进行通信；惯性传感器，用于采集患者待测部位的运动姿态数据；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的人体运动能力评价方法。
本发明实施例人体运动能力评价方法、装置及系统，基于临床需求和简化的人体运动模型，通过惯性传感器获取人体运动姿态数据，针对不同关节的各自由度对人体运动进行分解分析，计算关节运动角度，对运动能力或运动状态进行评价，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求。另外本发明的算法不受人体行走方向的限制，即人体可以沿任意方向行走，也不限制人体行走方向必须是直线，检测起来比较灵活。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的人体运动能力评价方法的流程图；
图2是本发明实施例一提供的预设人体运动模型的示意图；
图3是本发明实施例一提供的惯性传感器的坐标轴示意图；
图4是本发明实施例一的固定传感器坐标系与全局参考坐标系关系图；
图5是本发明实施例一的传感器安装位置示意图；
图6是本发明实施例四提供的人体运动能力评价装置的结构框图；
图7是本发明实施例五提供的人体运动能力评价系统的结构框图；
图8a至图8g是本发明实施例六的受试者不同关节各自由度的运动角度-步相周期曲线示意图；
图9a至图9g是本发明实施例六的受试者不同关节各自由度的运动角速度-角度曲线示意图；
图10a至图10g是本发明实施例六的受试者不同关节各自由度的运动角加速度-步相周期曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的人体运动能力评价方法的流程图，本实施例可适用于人体运动检测和评价的情况，该方法可以由人体运动能力评价装置来执行，具体的，该装置可以是计算机或者具有通信和计算功能的其他设备。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤110，通过多个惯性传感器获取患者待测部位的运动姿态数据，其中，待测部位包括至少一个关节，多个惯性传感器按照预设的人体运动模型固定于与关节相连的肢体上。
由于康复训练环境的特殊性，患者的步态检测要求传感器具有精度高、易穿戴、重量轻、抗干扰、稳定性好等特点，因此本实施例中的惯性传感器采用体积较小、穿戴方便、抗干扰的传感器对患者步态信息进行采集，具体的，可以采用早稻田大学高西淳夫研究室开发的wb传感器，该传感器可以通过上半身使用12个惯性测量单元(imu)、下半身使用8个惯性测量单元(imu)进行整个身体运动的测量，在安装上十分便利，可快速建立测量环境，测量范围大，并且imu与其他设备之间可以通过蓝牙进行无线通信。例如，可以使用lp-researsh运动传感器蓝牙版本(lpms-b)，该传感器是一种微型无线惯性测量单元(imu)/航姿参考系统(ahrs)，具有通用性，执行准确，高速定向和位移测量，通过使用三个不同的mems(微机电系统，microelectromechanicalsystems)传感器(3轴陀螺仪、3轴加速度计和3轴磁力计)，实现了围绕所有三个轴的无漂移、高速定向数据的采集。
运动姿态数据是惯性传感器输出的数据，即姿态四元数。四元数是简单的超复数，四元数由实数加上三个虚数单位i、j、k组成，每个四元数都是1、i、j和k的线性组合，四元数可表示为a+bk+cj+di，其中a、b、c、d是实数。四元数属于数学上的概念，其可以用矩阵形式表示，本实施例对四元数不进行详细说明。
待测部位可以是具体的某个关节(如手腕、膝盖等)，也可以是上肢、下肢、全身等涉及多个关节的部位。待测部位可以根据检测评价需求确定，确定待测部位之后，结合预设的人体运动模型可以确定惯性传感器的具体安装位置，将惯性传感器固定于肢体上，则可以获取该肢体的姿态四元数。具体的，可以通过捆绑、粘贴(如魔术贴)、卡扣等方式将惯性传感器固定到对应肢体上。不同的待测部位包括不同的关节，一般每个关节均与两肢体相连。待测部位的运动姿态数据就是在一段时间内利用多个惯性传感器持续采集的相关肢体的运动姿态数据。
预设的人体运动模型是对运动过程人体模型的简化。人体骨骼构造十分复杂，为了实现实时对人体运动的分析，必须对人体骨骼结构进行简化。根据人体模型以及人体运动时的自由度分析，本实施例中将人体模型简化为如图2所示，简化的人体运动模型包括：头、上躯干、两个大臂、两个小臂、两个手掌、腰部、两个大腿、两个小腿和两个脚，在图2中，人体各个部分用直线表示，头部用圆圈表示，关节部分用代表自由度的符号表示。人体的关节包括：颈关节、肩关节、肘关节、腕关节、指关节、腰椎、髋关节、膝关节、踝关节、足趾关节等，关节一般可分为屈曲/伸展、内旋/外旋、内收/外展等自由度，其中内旋/外旋为一个自由度的不同方向，内收/外展、屈曲/伸展同理。在不同的关节上，自由度有不同的称呼，例如，踝关节对应的自由度有内旋/外旋、内翻/外翻、趾屈/背屈，髋关节对应的自由度有屈曲/伸展、内收/外展、内旋/外旋，膝关节对应的自由度是屈曲/伸展。
例如，待测部位是上肢，包括肩关节、肘关节和腕关节，其中，肩关节的运动能力是由大臂相于肩部的运动姿态来进行评定的，肘关节的运动能力是由小臂相对于大臂的运动姿态来进行评定的，腕关节的运动能力是由手掌相对于小臂的运动姿态来进行评定的。因此，可以将惯性传感器固定于肩部、大臂、小臂和手掌，以获得这些肢体的姿态四元数。腰椎的运动能力是由腰部相对于上身的运动姿态进行评定的，髋关节的运动能力是由大腿相于腰部的运动姿态来进行评定的，膝关节的运动能力是由小腿相对于大腿的运动姿态来进行评定的，踝关节的运动能力是由足部相对于小腿的运动姿态来进行评定的。
步骤120，根据运动姿态数据分别计算所述至少一个关节的运动角度。
本步骤中，针对每个关节，根据与该关节相连的两肢体的运动姿态数据的相对变化计算该关节在相应自由度的运动角度。也就是说，将肢体的相对变化转换为空间角度。例如，根据腰部相对于上身的运动姿态变化可以得到腰椎的运动角度。
自由度与坐标轴存在对应关系，根据传感器安装位置可知传感器坐标轴与人体的相对位置关系，由此可知关节的自由度与坐标轴的对应关系。例如，大腿和小腿上固定的传感器，x轴朝人体右侧，y轴朝下，z朝人体前方，由此可知，膝盖的自由度(屈曲/伸展)是绕x轴旋转，即膝关节在屈曲/伸展自由度的运动角度是该关节绕x轴的旋转角度。
步骤130，根据所述至少一个关节的运动角度确定待测部位的运动能力。
本步骤中，根据待测部位所包括的各关节在其对应自由度的运动角度，以及相同条件下处于健康状态的该关节的运动角度，能够得到待测部位的运动能力，其中运动能力可以是康复程度、康复状态等。
本实施例的人体运动能力评价方法，基于临床需求和简化的人体运动模型，通过惯性传感器获取人体运动姿态数据，针对不同关节的各自由度对人体运动进行分解分析，计算运动角度，对运动能力或运动状态进行评价，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求。另外本发明的算法不受人体行走方向的限制，即人体可以沿任意方向行走，也不限制人体行走方向必须是直线，检测起来比较灵活。
惯性传感器采集肢体的运动姿态数据后，需要根据固定传感器坐标系与全局参考坐标系之间的方位差，计算并输出可供后续使用的姿态四元数。具体的，可以使用式(1)进行计算。
qsensor＝qdifferenceqglobalqdifference-1(1)
其中，qsensor表示传感器坐标系下的数据(即惯性传感器输出的姿态四元数)，qglobal表示全局参考坐标系下的数据，qdifference表示固定传感器坐标系和全局参考坐标系之间的方位差，qdifference-1表示该方位差的逆。
以lpms-b传感器为例，其坐标轴示意图如图3所示，固定传感器坐标系与全局参考坐标系的关系如图4所示，其中，roll表示围绕z轴旋转，pitch表示围绕x轴旋转，yaw表示围绕y轴线旋转。基于简化的人体运动模型，传感器安装位置如图5所示，15个惯性传感器可以分别安装到人体不同部位，从而进行各肢体姿态四元数的获取。需要说明的是，肩部也可以安装传感器，肩关节为浮动结构，有一个上浮下浮自由度(如耸肩)，但在步行过程中，肩关节的浮动自由度基本没有运动，因此减少了这两个自由度，传感器的安装位置也减少了左右肩部这两个部位。
优选的，传感器与人体运动能力评价装置(如计算机)之间的通信方式可以是无线方式，例如，红外、蓝牙、nfc等。以蓝牙为例，计算机的通信接口或收发器(例如，通用异步收发传输器uart)通过蓝牙与传感器通信，并获得传感器代码密钥和mac地址，然后将传感器的mac地址转换为ip地址和端口。然后人体运动能力评价装置(如计算机)与传感器可以进行通信，获取固定在人体上的传感器发送的姿态四元数。
实施例二
在实施例一的基础上，本实施例提供了根据运动姿态数据计算关节运动角度以及确定待测部位运动能力的一种实现方式。
具体的，可以采用式(2)计算关节的运动角度：
其中，tm表示x、y、z轴；
一般进行运动检测和评价的关节包括：颈关节、左右肩关节、左右肘关节、左右腕关节、腰椎、左右髋关节、左右膝关节和左右踝关节。关节自由度的运动角度通过关节绕x、y、z轴的旋转角度表现。获取与关节j相连的肢体skn和skn+1的姿态四元数后，根据姿态四元数计算上述两肢体的相对变化，可以得到关节j对应于其自由度的运动角度。下面对关节j绕x、y、z轴的旋转角度的计算过程进行说明。
其中，
初始时刻的姿态四元数是惯性传感器检测得到的肢体初始姿态所对应的数据，初始姿态为特定姿态，检测初始时人体处于站立姿态且双脚并拢。
其中，qjc表示与关节j相连的两肢体相对姿态差异的四元数。
vjcu′＝qjc×vjcu×qjc-1(6)
其中，
其中，tm表示x、y、z轴，
计算得到
关节运动角度是反映关节运动能力的基本参数，步骤130可以包括：针对待测部位涉及的每个自由度，根据对应关节在该自由度的运动角度与相同步速下处于健康状态的该关节在该自由度的运动角度计算该自由度的康复程度；根据每个自由度的康复程度计算待测部位的康复程度。
优选的，可以采用式(8)计算第i个自由度的康复程度：
其中，ri表示第i个自由度的康复程度；di表示对应关节在第i个自由度的运动角度；hi表示相同步速下处于健康状态的所述对应关节在第i个自由度的运动角度；
优选的，可以采用式(9)计算待测部位的康复程度：
其中，rg表示待测部位的康复程度；n表示待测部位涉及的自由度个数；ri表示第i个自由度的康复程度；ωi表示ri的加权系数。
上述各公式针对不同关节的各自由度对人体运动进行分解分析，计算各关节的运动角度，进而对运动能力或运动状态进行评价，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求，且计算方式简单可靠。
实施例三
患者的关节运动速度与健康者的关节运动速度有很大差别，因此，关节运动速度也是反映关节运动能力的关键参数，可以借助角度-角速度变化对关节运动能力进行判断。在上述实施例一和实施例二的基础上，本实施例提供了基于运动速度评价患者关节康复状态的方法。
本实施例中，步骤130可以包括：针对每个关节，根据关节的运动角度计算关节的角速度；计算关节的角速度与相同步速下处于健康状态的该关节的角速度的比值；根据比值确定关节的康复状态。根据相同情况下患者关节的角速度与健康关节的角速度的比值，可以确定患者关节的康复状态。
具体的，可以采用式(10)计算关节的角速度：
其中，tm表示x、y、z轴；
优选的，还可以根据关节运动角度和角速度数据绘制该关节的角速度-角度曲线，计算曲线包络面积。优选的，可以采用式(11)评价患者关节康复状态：
其中，eα表示患者关节α康复状态的判定参数，eα越接近1，患者关节状态越好；α表示关节名称，例如，a代表踝关节、k代表膝关节、h代表髋关节等；adα表示患者关节的角速度-角度曲线包络面积；ahα是相同步速下健康关节的角速度-角度曲线包络面积。
本实施例中根据患者关节与健康关节的角速度-角度曲线包络面积得到关节康复状态，方法简单易于实现。
另外，还可以计算关节的角加速度，角加速度可以用于计算肌肉瞬时发挥力等评价因素，计算患者肌肉功能的健康程度和康复程度。具体可以通过式(12)计算关节的角加速度。
其中，tm表示x、y、z轴；
实施例四
本实施例提供了一种人体运动能力评价装置，可以用于实现上述人体运动能力评价方法。如图6所示，该装置包括：数据获取模块61、运动角度计算模块62和运动能力确定模块63。
其中，数据获取模块61，用于通过多个惯性传感器获取患者待测部位的运动姿态数据，其中，待测部位包括至少一个关节，多个惯性传感器按照预设的人体运动模型固定于与关节相连的肢体上；运动角度计算模块62，用于根据运动姿态数据分别计算所述至少一个关节的运动角度；运动能力确定模块63，用于根据所述至少一个关节的运动角度确定待测部位的运动能力。
本实施例的人体运动能力评价装置，基于临床需求和简化的人体运动模型，通过惯性传感器获取人体运动姿态数据，针对不同关节的各自由度对人体运动进行分解分析，计算运动角度，对运动能力或运动状态进行评价，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求。另外本发明的算法不受人体行走方向的限制，即人体可以沿任意方向行走，也不限制人体行走方向必须是直线，检测起来比较灵活。
运动角度计算模块62具体用于：针对每个关节，根据与该关节相连的两肢体的运动姿态数据的相对变化计算该关节在相应自由度的运动角度。
运动角度计算模块62具体用于采用以下公式计算关节的运动角度：
其中，tm表示x、y、z轴；
运动角度计算模块62具体用于采用以下公式计算vjcu′：
vjcu′＝qjc×vjcu×qjc-1，
其中，
运动能力确定模块63包括：第一康复程度计算单元，用于针对待测部位涉及的每个自由度，根据对应关节在该自由度的运动角度与相同步速下处于健康状态的该关节在该自由度的运动角度计算该自由度的康复程度；第二康复程度计算单元，用于根据每个自由度的康复程度计算待测部位的康复程度。
第一康复程度计算单元具体用于采用以下公式计算自由度的康复程度：
其中，ri表示第i个自由度的康复程度；di表示对应关节在第i个自由度的运动角度；hi表示相同步速下处于健康状态的对应关节在第i个自由度的运动角度；
第二康复程度计算单元具体用于采用以下公式计算待测部位的康复程度：
其中，rg表示待测部位的康复程度；n表示待测部位涉及的自由度个数；ri表示第i个自由度的康复程度；ωi表示ri的加权系数。
优选的，运动能力确定模块63还包括：角速度计算单元，用于针对每个关节，根据关节的运动角度计算关节的角速度；比值计算单元，用于计算关节的角速度与相同步速下处于健康状态的该关节的角速度的比值；关节康复确定单元，用于根据比值确定关节的康复状态。
上述人体运动能力评价装置可执行本发明任意实施例所提供的人体运动能力评价方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
本实施例提供了一种人体运动能力评价系统，可以用于实现上述人体运动能力评价方法。如图7所示，该系统包括：一个或多个处理器71；存储器72，用于存储一个或多个程序；通信接口73，用于与惯性传感器74进行通信；惯性传感器74，用于采集患者待测部位的运动姿态数据；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述实施例一至三中任意实施例所述的人体运动能力评价方法。惯性传感器74按照预设的人体运动模型固定于与待测部位关节相连的肢体上。其中，处理器71、存储器72和通信接口73可以集成在计算机上，实现通信和计算功能。
本实施例的人体运动能力评价系统，基于临床需求和简化的人体运动模型，通过惯性传感器获取人体运动姿态数据，针对不同关节的各自由度对人体运动进行分解分析，计算运动角度，对运动能力或运动状态进行评价，临床运动信息检测全面，能够满足临床诊断需求。另外本发明的算法不受人体行走方向的限制，即人体可以沿任意方向行走，也不限制人体行走方向必须是直线，检测起来比较灵活。
上述人体运动能力评价系统可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
本实施例以上述实施例为基础，提供了一种优选实例。本优选实例中，以待测部位为受试者的下肢为例，对髋关节、膝关节、踝关节的运动信息进行检测，并对其运动状态进行评价。
受试者将惯性传感器安装在身体上，并在步行机上进行运动。其中，腰部、大腿、小腿的传感器固定方式为：传感器x轴朝向人体自身右侧，y轴朝向受试者下方，z轴朝向人体前方，并使用绷带扎紧在人体腰部前侧中部、大腿前侧靠近膝关节处及小腿前侧靠近踝关节处；脚部的传感器固定方式为：传感器x轴朝向人体自身右侧，y轴向人体前方，z轴朝向受试者上方，并使用绷带扎紧在人体脚面上。传感器应放置在肌肉较少处，以减少肌肉运动带来的传感器姿态变化的影响。步行机的速度由专业人员进行设定，具体以受试者个人情况为准。数据采集过程中，对于存在运动障碍或其他影响运动能力的受试者，需要辅助人员在旁确保受试者的安全。
打开计算机的数据接收软件，通过蓝牙通信的方式，将传感器的姿态四元数接收到计算机中。按照公式(3)、(4)、(5)、(6)、(7)、(2)、(10)、(12)对获取的运动姿态四元数进行处理，分别得到受试者髋关节、膝关节、踝关节在对应自由度的运动角度、角速度、角加速度信息。
受试者不同关节各自由度的运动角度-步相周期曲线如图8a至8g所示，图中横坐标表示步相周期，以百分数形式表示，纵坐标表示旋转角度，实线表示受试者关节曲线，虚线表示健康关节曲线。髋关节绕x轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8a所示，对应于髋关节的屈曲/伸展自由度；髋关节绕y轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8b所示，对应于髋关节的内收/外展自由度；髋关节绕z轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8c所示，对应于髋关节的内旋/外旋自由度；踝关节绕x轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8d所示，对应于踝关节的趾屈/背屈自由度；踝关节绕y轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8e所示，对应于踝关节的内翻/外翻自由度；踝关节绕z轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8f所示，对应于踝关节的内旋/外旋自由度；膝关节绕x轴的旋转角度-步相周期曲线示意图如图8g所示，对应于膝关节的屈曲/伸展自由度。由图8a至8g可知，患者关节与健康关节的运动角度相差多少，可以反映出患者关节的健康程度和康复程度。
受试者不同关节各自由度的运动角速度-角度曲线如图9a至9g所示。按照公式(8)、(9)可得到待测部位的运动能力rg，按照公式(11)可得到各个关节的康复状态eα。图9a至9g中横坐标表示旋转角度，纵坐标表示角速度，实线表示受试者关节曲线，虚线表示健康关节曲线。髋关节绕x轴的角速度-角度的曲线示意图如图9a所示；髋关节绕y轴的角速度-角度的曲线示意图如图9b所示；髋关节绕z轴的角速度-角度的曲线示意图如图9c所示；踝关节绕x轴的角速度-角度的曲线示意图如图9d所示；踝关节绕y轴的角速度-角度的曲线示意图如图9e所示；踝关节绕z轴的角速度-角度的曲线示意图如图9f所示；膝关节绕x轴的角速度-角度的曲线示意图如图9g所示。由图9a至9g可得到患者关节的运动角速度-角度曲线包络面积，由图可知患者关节的运动角速度与健康关节的运动角速度的差别，可以反映出患者关节的健康程度和康复程度。
受试者不同关节各自由度的运动角加速度-步相周期曲线如图10a至10g所示。图10a至10g中横坐标表示步相周期，以百分数形式表示，纵坐标表示旋转角加速度，实线表示受试者关节曲线，虚线表示健康关节曲线。髋关节绕x轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10a所示；髋关节绕y轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10b所示；髋关节绕z轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10c所示；踝关节绕x轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10d所示；踝关节绕y轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10e所示；踝关节绕z轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10f所示；膝关节绕x轴的旋转角加速度-步相周期的曲线示意图如图10g所示。由图10a至10g可得到患者关节与健康关节的运动角加速度相差多少，可以反映出患者肌肉瞬时发挥力等评价因素，计算患者肌肉功能的健康程度和康复程度。
综上所述，上述人体运动评价方法、装置及系统可以在人体测量、工作空间设计、人机系统的设计和评价、临床康复评价、运动科学等领域具有广泛的应用。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
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