基于Kinect的自主康复系统的设计与实现

　　在系统中利用余弦定理计算如图 3所示的相关联的3个关节点连线的角度值 ，计算方法为：

(4)

　　通过(4)式，系统在Kinect检测到骷髅关节点的运动时可获取相关联的节点间在任意时刻的相对角度，继而求得在Δt时段内活动关节点相对于转动圆心关节点的角度变化值Δθ，并设该活动关节点对应角度阈值为θt ，并设BOOL型变量K，K通过(5)式确定：

(5)

　　在每一采样周期，系统计算此时刻与前Δt时刻的角度差Δθ，得到K的结果并判断，当K为假时继续采样追踪活动关节点位置，当K为真时给出对应语音和文字提示并结束追踪关节运动。

3 测试结果

　　对系统进行性能测试验证，为减少系统负担提高运算效率，对系统进行优化设计，当追踪某一关节活动时，系统只计算该关节与系统预先设定的关联关节活动轨迹，对其他关节点的动作不进行跟踪和建立轨迹。而且由于系统传感器使用了激光散斑原理，即激光在散射体表面发生漫反射的时候在附近光场中可看到无规则分布的亮暗光点，这就要求系统使用过程中使用者和背景环境有较为明显的区分度，而且Kinect传感器的有效探测区间是[0.8米，3.5米]，因此在测试时测试者身着深色服装、背靠白色墙壁、距Kinect传感器2.5米进行测试。图 4 系统界面所示为系统界面，用户登录系统后将进入到此界面，左侧为提示框和操作区，其中上方显示了当前动作的动作概念、锻炼部位和小贴示，下方为系统控制区，可进行重做、下一动作、寻求帮助、系统风格等操作，其中显示风格为系统右侧规定动作和展示使用者动作展示的显示风格，目前已完成钢铁机甲、与子偕老、夕阳红等三种风格;右侧为动作展示区和进行提示区，分别展示系统规定动作和使用者动作，并在下方提示用户完成进度。

　　为了测试系统的实时性和准确性，分别选取举手上伸、握拳抬小臂、击掌、小腿划圈、头部转圈等五个动作，前四个动作左右肢各进行50次，头部转圈动作进行100次，通过读取系统时戳以获取系统反应时间，并根据系统显示结果判断系统识别动作是否正确，测试结果如表1所示。

　　从表1数据可以看出，系统对举手上伸、握拳抬小臂、击掌等三个动作的识别率达到100%，而小腿划圈、头部转圈两个动作有不识别情况，不识别主要发生在测试者划圈速度较快的情况下，系统使用三关联点测角的方法发生误判，但考虑到康复患者普遍动作较慢，不识别的情况在系统实际使用中发生的可能性较小，系统的平均反应时间随着动作复杂度提升也会小幅增长，但都小于0.2秒的设计要求，因此本系统的准确性和实时性满足实际使用需求。

4 结束语

　　本文的系统使用Kinect开发完成，可实现对患者康复动作的引导教学和完成情况判定，并将最终的康复情况存入数据库中，医生可根据数据库中数据判断患者自主康复效果并更新训练计划提供给患者，在良好的人机交互的基础上实现了医生和患者远程良性互动，对患者自主进行康复具有积极促进作用，系统测试结果表明系统的实时性和准确性达到设计要求，因此系统具有一定的应用价值。但是系统也存在一定的不足，对用户的使用环境有一定的要求，同时软件使用方面还有较大的优化空间，而且对于老人来说系统操作还不够简洁，这些都将是下一步工作中重点进行改进的地方。

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