人体运动稳定性的试验研究

人体运动稳定性的试验研究

在最初的研究中，人类稳定性的评价指标是确保物质和心脏位于受影响区域内。这种静态稳定性评价指标对于静态站立和速度较低的情况是适合的,但对于质心位移较大或速度较大时是不适合的。为此,Pai等人提出了一种同时考虑质心速度和位移的稳定性指标,可使人体稳定性得到较准确度量。但该方法需多次积分,计算比较复杂且未能给出人体稳定程度的定量评价指标。为此,本文作者从能量角度提出了一种定量描述稳定性的评价方法,定义动力学稳定裕量S来描述人体运动的稳定性,当S>0,人体是稳定的,不需跨步保持平衡。反之当S<0,人体是不稳定的,需要向前/向后跨步来实现平衡恢复。当S=0,人体稳定性达到临界值。为验证这种动力学评价指标度量人体运动稳定性的有效性和正确性,本文以人体双足站立受向前扰动平衡实验为例,对该方法进行了实验验证。1实验方法1.1平均年龄及体重4个健康男性志愿者参加了实验。在实验进行之前,告诉其实验目的和整个实验过程并获得其同意。受试者的平均年龄为26.8(S.D.4.3)岁,平均身高为170.0(S.D.5.1)cm,平均体重为64.5(S.D.11.8)kg。所有受试对象身体健康,无上下肢神经及肌肉骨骼病史。1.2人体运动学参数测量实验中,将白色塑料半球标志点(直径35mm)在受试者正面加贴10个,两侧面各加贴8个。侧面标志点分别粘贴于肩、腰、髂骨外侧、大转子、股骨外侧髁、外踝、脚后跟、第5个趾骨头部,正面的标志点分别贴于胸部、腰部、髌骨、踝部和脚尖。实验中人体运动学参数测量采用了由清华大学康复工程研究中心研制的基于CCD的人体步态分析系统。该系统由3个三维力台采集系统、3个彩色CCD(SANYOVCC-3912P)和4台PIII计算机组成。图像采样频率为50帧/s,空间分辨率小于2×10-3。力台的采样频率为260Hz,3台摄像机间及其与3个力台间的同步由测试系统自动完成,同步误差小于0.02s。3个三维力台嵌入步道之中。1.3扰动平衡实验实验开始时,受试者以其舒适的姿态双足对称静止站立,由实验者在其背部上半部分施加向前的扰动载荷。扰动载荷的大小随机变化,以减小姿态预调整对平衡策略的影响。要求受试者尽量利用身体的摆动实现平衡恢复。实验中,每个受试者完成6次不同强度的扰动平衡实验。为避免手臂的摆动对标志点的遮挡,双手交叉放在身后,4个受试者共完成24组不同扰动强度的平衡实验数据,其中有效数据23组。1.4低通滤波电路各标志点位移数据利用MATLAB5.3四阶Butterworth零时滞滤波器进行低通滤波,截至6Hz的频率。各关节角速度和角位移的计算利用MATLAB函数来完成。2人体双足站受扰后的平衡策略图1所示为典型个体受到较大扰动后质心变化相图(Vx是质心速度,Dx是质心的支持区前边界的距离,质心的投影落在脚尖以外的部分未在图中表示出)。图中两倾斜曲线分别为利用模型仿真所获得的稳定区域的前后边界,两曲线中间阴影部分为稳定区域。前边界以上部分和后边界以下部分为不稳定区域。如图所示,质心在外界扰动力作用下从其初始位置开始运动,由于扰动强度较大,在扰动结束后,质心在惯性作用下继续向前运动,在质心投影到达支撑区域前边界,即Dx=0时,其向前速度仍大于0,质心将继续向前运动,人体需要跨步恢复平衡。按照动力学稳定性评价指标,扰动后质心的位移和速度落在稳定区域前边界之外,即稳定裕量Sa<0。可见,此时人体是不稳定的,利用身体的摆动无法实现平衡恢复,需向前跨步恢复平衡。模型预测与实验结果一致。图2所示为人体受到小扰动后的(无跨步)质心变化相图。由图可见,受扰后人体质心从起始位置开始移动,在惯性作用下质心向前的速度幅值逐渐增大,其位移逐渐减小。由于扰动强度较小,在质心位移减小到0之前,其向前速度已减小为0(图中A点)。随后,质心从最前位置又返回到其起始位置附近,人体没有向前跨步。按照动力学指标,扰动后质心位移和速度仍落在稳定区域前边界以内,此时Sa>0,即人体是稳定的,无须跨步即可实现平衡恢复,模型预测与实验结果一致。表1所示为4个受试者在受到23次不同强度的扰动时平衡策略的动力学模型预测及实验结果比较。为便于比较,表中受扰后的位移和速度分别按受试者脚的长度和身高进行了规一化处理。并将其代入文式(6)可得其向前的动力学稳定裕量Sa>0。当Sa>0时,按动力学模型预测受试者是稳定的,无需向前跨步。反之,受试者是不稳定的,需要向前跨步才能恢复平衡。稳定裕值越大,其稳定程度越高,反之则越低。当准确度为“1”时表示模型预测结果和实验结果一致,当为“0”时表示模型结果和实验结果不一致。如表1所示,23次实验中,有16次模型预测与实验结果一致,有7次不一致。可见,基于能量的动力学稳定性评价指标,对于人体双足站立受扰平衡策略预测总准确率为70%。其中,对于发生跨步即Sa<0时的情况,模型预测发生跨步为6次,实验实测结果为5次发生跨步,预测准确率为83%。对于无须跨步即Sa>0的情况,模型预测无须跨步为17次,实验测得11次没有跨步,预测准确率为65%。实验中,受扰后实际未发生跨步共有12次,其稳定裕量均值为3.920(S.D.2.577)。实际发生跨步有11次,其稳定裕量均值为-0.031(S.D.2.502)。可见,基于能量的动力学稳定性评价指标较好地度量了人体站立受扰的稳定程度,而且对于发生跨步的预测准确率高于无须跨步的情况。即对于扰动强度较大、人体必须跨步实现平衡恢复的情况,模型结果与实验结果更为一致。其重要原因之一就是当扰动强度较小时,受试者有更多的选择,可选择跨步也可选择利用身体的摆动来实现平衡恢复。虽然实验中要求受试者尽可能不跨步实现平衡恢复,但对于这一要求的理解仍然存在较大个体差异。此外,有些受试者的跨步可能是由于对摔倒的害怕或对于危险的感知,并不是因为实际的平衡丧失。所以受试者对于无须跨步的情况表现出更多的个体差异。但对于扰动强度较大的情况,受试者除了跨步以外没有其他可选择的余地,其表现特征也更为一致。图3所示为静力学稳定性评价指标模型预测与实验结果的比较,图中阴影区域为静力学稳定区域,各个点代表质心在扰动后的状态及受试者所采取的平衡策略。由图3可见,23次实验中,受试者在受扰后其质心的位移均落在静力学稳定区域之内。按静力学评价指标预测无须跨步为23次,实测结果为12次未跨步,准确率为52%。预测发生跨步的次数为0,实测为11次,预测准确率为0。静态稳定性指标总预测准确率为52%。可见,动力学稳定性指标对于受扰后平衡策略预测的准确度明显高于静力学指标。当扰动后质心速度幅值较小时,其惯性力的影响可忽略。此时,静力学稳定区域和动力学稳定区域是重合的,用静力学和动力学指标均可得到较准确的预测结果。事实上实验中对于无须跨步的情况,静力学和动力学指标的预测结果也更为接近,分别为52%和65%。但当受扰后质心速度幅值较大时,其惯性力的影响变得明显,此时静力学指标已不再适合,需用动力学稳定性评价指标来度量其稳定程度。实验中对于必须跨步的情况,动力学和静力学指标的预测结果有明显差异,分别为83%和0。这一结果与腰部的拽拉扰动实验结果(其动力学指标预测能力为65%,静力学预测能力为5%)和脚底移动的扰动实验结果(动力学指标预测能力71%,静力学预测能力为11%)类似。由此可见,基于能量的动力学稳定性评价指标比静力学评价指标可更准确地度量人体运动的稳定性。3从稳定性的定量评价指标来描述1)人体受扰实验结果表明,基于能量的动力学稳定性指标较准确地度量了人体运动中的稳定性。其度量的准确度明显高于静力学评价指标,特别对于人体质心速度较大的情况,其准确度更高。2)以