熊毅超 ，李晓欧 ，周志勇

（1.上海健康医学院医疗器械学院，上海，201318；2.上海理工大学医疗器械与食品学院，上海，200093；3.上海电机学院设计与艺术学院，上海，200240）

引 言

盲人和视障患者作为社会的一个特殊群体，给个人、家庭、社会及医疗带来了很大的影响。为了安全出行，可通过城市设置盲道或者使用导盲犬来避免盲人和视障患者跌倒，但通常存在盲道被杂物和社会车辆占据和需要大量的精力来训练和喂养导盲犬等难以解决的问题。目前，国内外市场上的辅助行走系统主要包括穿戴式电子行进辅具、移动式机器人以及导盲杖等[1-2]。它们凭借各自的特点优势，均可以有效地辅助测障。但是实际上当盲人和视障患者处于对地迈步、静止、抖脚或者因外部因素造成振动等状态时，系统不需要启动测障。目前大部分辅助行走系统不能有效减少误报警，同时也存在跌倒后得不到及时救助等问题。

步态，即人行走时的姿态，是人体运动和神经系统结构和功能的外在体现。生活中人体的步态模式可以分为日常生活活动(Activity of daily livings，ADL)和跌倒两大类。ADL 包括行走、跑步和上下楼梯等步态模式[3]。步态检测目的是通过分析被试者的步态信息，识别出被试者的步态模式，方法主要有基于加速度传感器、基于压力传感器和基于多传感器融合等[4-7]。石欣等[8]通过在鞋垫内放置多个压力传感器，利用支持向量机(Support vector machine, SVM)算法实现对日常步态模式的识别。Young 和Omid 等[9-10]分别利用机器学习处理加速度传感器所体现的步态信息来进行步态识别，均获得了较理想的分类结果。……