CN117257284B - 摔倒风险处理方法、装置、智能假肢、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了摔倒风险处理方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，所述方法包括：获取用户身体的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据；基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息；基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。本发明可基于用户身体的旋转运动数据以及膝关节中转轴的转动运动数据来对用户的摔倒风险信息进行判定，然后根据确定的摔倒风险信息来对阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力，从而保证用户使用智能假肢的安全性与稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及假肢技术领域，尤其涉及一种摔倒风险处理方法、装置、智能假肢、终端及存储介质。
背景技术
随着社会的发展，交通的便利，工业化水平的不断提高，机器创伤车祸等造成截肢的患者越来越多，截肢给患者带来很多不便，失去了基本生活能力。因此研发一款能帮助截肢者实现基本生活能力的智能假肢也越来越紧迫。智能假肢需要具有帮助患者行走、跑步等功能，智能假肢要实现行走、跑步等功能，就必须具有识别行走、跑步等不同运动模式的能力，并且还需要针对不同状态下的用户来对智能假肢进行个性化的控制。
而现有技术中对智能假肢的控制并不智能，且无法对用户的摔倒风险进行分析，因此无法保证智能假肢的使用安全性与稳定性。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种摔倒风险处理方法、装置、智能假肢、终端及存储介质，旨在解决现有技术中对智能假肢的控制并不智能，且无法对用户的摔倒风险进行分析，因此无法保证智能假肢的使用安全性与稳定性的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种摔倒风险处理方法，其中，所述摔倒风险处理方法应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力，所述摔倒风险处理方法包括：
获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据；
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息；
基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。
在一种实现方式中，所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息，包括：
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息，包括：
获取预设的第一阈值范围与第二阈值范围，其中，所述第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间；
将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；
将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间；
基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息，包括：
获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率；
基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率；
基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率，包括：
将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率进行比较；
将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率中较大者作为所述目标摔倒概率。
在一种实现方式中，所述基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，包括：
基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
在一种实现方式中，所述基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，包括：
获取所述阻尼调整方案中的调整速度和阻尼最大值；
按照所述调整速度对所述阻尼装置的阻尼数据逐步增加，直至将所述阻尼数据增加至所述阻尼最大值。
第二方面，本发明实施例还提供一种摔倒风险处理装置，其中，所述摔倒风险处理装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力，所述摔倒风险处理装置包括：
数据获取模块，用于获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据；
风险确定模块，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息；
阻尼调整模块，用于基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。
在一种实现方式中，所述风险确定模块包括：
加速度确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
摔倒风险确定单元，用于基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述摔倒风险确定单元包括：
阈值范围获取子单元，用于获取预设的第一阈值范围与第二阈值范围，其中，所述第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间；
第一阈值匹配子单元，用于将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；
第二阈值匹配子单元，用于将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间；
档位区间分析子单元，用于基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述档位区间分析子单元包括：
概率数据获取子单元，用于获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率；
摔倒概率确定子单元，用于基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率；
风险档位确定子单元，用于基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块包括：
调整方案获取单元，用于基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
阻尼数据调整单元，用于基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
第三方面，本发明实施例还提供一种智能假肢，其特征在于，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述方案中所述的摔倒风险处理装置。
第四方面，本发明实施例还提供一种终端，其中，所述终端包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的摔倒风险处理程序，处理器执行摔倒风险处理程序时，实现上述方案中任一项的摔倒风险处理方法的步骤。
第五方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有摔倒风险处理程序，所述摔倒风险处理程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的摔倒风险处理方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种摔倒风险处理方法，本发明首先获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据。然后，基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息。最后，基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。本发明可基于用户小腿部的旋转运动数据以及膝关节中转轴的转动运动数据来对用户的摔倒风险信息进行判定，然后根据确定的摔倒风险信息来对阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力，从而保证用户使用智能假肢的安全性与稳定性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的摔倒风险处理方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的智能假肢的结构示意图。
图3为本发明实施例提供的摔倒风险处理装置的功能原理图。
图4为本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种摔倒风险处理方法，通过本实施例的方法可基于用户小腿部的旋转运动数据以及膝关节中转轴的转动运动数据来对用户的摔倒风险信息进行判定，然后根据确定的摔倒风险信息来对阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力，从而保证用户使用智能假肢的安全性与稳定性。具体应用时，本实施例首先获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据。然后，基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息。最后，基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。
本实施例的摔倒风险处理方法可应用于智能假肢，该智能假肢中包括智能控制器，用于实现该摔倒风险处理方法。此外，本实施例的摔倒风险处理方法还可应用于终端中，该终端可设置在智能假肢中，以通过所述终端来实现摔倒风险处理方法。所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于为所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力。具体地，如图1所示，本实施例的摔倒风险处理方法包括如下步骤：
步骤S100、获取用户身体的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据。
如图2中所示，本实施例的智能假肢包括小腿部11以及与小腿部11之间通过转轴转动连接的膝关节12，转轴设置在膝关节12上，用于带动小腿部转动，实现膝关节12的灵活运动，膝关节12位于小腿部11的顶部，智能假肢还包括接收腔3，接收腔3与膝关节12固定连接，接收腔3用于安装在用户的大腿上。本实施例中的小腿部11内设置有阻尼装置2，阻尼装置2可为液压缸，该阻尼装置可用于为所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力，以使得膝关节12保持稳定。
当用户的大腿上安装了智能假肢后，用户就可以使用该智能假肢应用于各种场景下，为了保证智能假肢的使用安全性，并且也帮助智能假肢可以更好地被用户使用，本实施例可实时获取用户小腿部11的旋转运动数据以及所述膝关节12的转动运动数据，该转动运动数据可用于反映膝关节12中转轴的转动角度。在本实施例中，本实施例可基于预设的惯性传感器来对旋转运动数据以及转动运动数据进行采集，该惯性传感器可设置在用户的穿戴设备上以及智能假肢上，并且无论是用户是处于站立还是处于行走的状态下，都可以实时获取用户小腿部1的旋转运动数据以及所述膝关节12的转动运动数据。
步骤S200、基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息。
当终端采集到旋转运动数据和转动运动数据后，终端开始对旋转运动数据和转动运动数据进行综合分析，确定出用户的摔倒风险信息，该摔倒风险信息反映的是用户是否会发生摔倒以及发生摔倒的风险有多大。
在一种实现方式中，本实施例在确定摔倒风险信息时包括如下步骤：
步骤S201、基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
步骤S202、基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息。
具体地，终端可将实时采集到用户小腿部11的旋转运动数据进行比较分析，分析出旋转运动数据的变化，得到旋转角变化数据，进而基于该旋转角变化数据，确定出旋转角加速度，该旋转角加速度可用于反映用户小腿部11的旋转角变化的快慢，这样基于旋转角加速度就可以确定出用户是否是突然发生倾斜/旋转以及是否是快速发生倾斜/旋转。同样地，终端还可将实时采集到的膝关节12的转动运动数据进行比较分析，分析转动运动数据的变化，得到转动角变化数据，进而基于该转动角变化数据，确定出转动角加速度，该转动角加速度可用于反映出智能假肢的膝关节12转动的快慢，即反映小腿部11摆动的快慢，进而分析出膝关节12是否是突然发生转动以及是否是快速转动。在本实施例中，小腿部11的旋转可用于反映用户身体整体的旋转，比如左转或者右转。膝关节12的转动可用于反映小腿部11的前后摆动。因此，当终端得到旋转角加速度以及转动角加速度后，本实施例可进一步分析，得到用户的摔倒风险信息。
在一种实现方式中，本实施例预先设置第一阈值范围，该第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间。比如，第一阈值范围中包括三个旋转角加速度阈值，这样就可以形成四个档位区间。同样地，本实施例还预先设置第二阈值范围，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间。接着，终端将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间。该第一目标档位区间和第二目标档位区间可分别用于反映旋转角加速度和转动角加速度的大小。
当确定出第一目标档位区间和第二目标档位区间后，本实施例分别获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率。在本实施例中，第一阈值范围和第二阈值范围中分别设置有每个档位区间所对应的摔倒概率，该第一摔倒概率可用于反映用户处于当前的旋转角加速度时发生摔跤的概率，该第二摔倒概率可用于反映智能假肢膝关节12处于当前的转动角加速度时发生摔跤的概率。接着，终端基于该第一摔跤概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率。
具体地，本实施例可将第一摔倒概率与所述第二摔倒概率进行比较。然后，将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率中较大者作为所述目标摔倒概率。接着，终端基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。本实施例中预先设置摔倒概率与摔倒风险档位之间的对应关系，该摔倒风险档位可分为一档、二档等。当确定出目标摔倒概率，就可以基于该对应关系确定出目标摔倒概率所对应的摔倒风险档位，因此也就确定出了用户发生摔倒的风险有多大。本实施例在分析用户是否发生摔倒时，分别考虑了用户小腿部11的旋转角加速度以及膝关节12的转动角加速度，从两个维度来分析用户发生摔倒的风险，风险分析更为准确。并且，本实施例还将斜角度加速度与转动角加速度对应的摔倒概率中较大的作为目标摔倒概率，可以更为准确地确定出用户摔倒的可能性，进而更好地的规避摔倒风险，保证用户安全。
在另一种实现方式中，本实施例在对采集到的旋转运动数据与转动运动数据进行分析时，可分别分析出旋转运动数据呈规律性的周期性变化数据，以及转动运动数据呈规律性的周期性变化数据。这些周期性变化数据属于智能假肢在正常行走时对应的旋转运动数据与转动运动数据的变化情况，因此这些周期性变化数据可在分析摔倒风险信息时可筛除，减少后续步骤中在分析摔倒风险的数据量，减少计算量，并且有利于保证后续步骤中分析摔倒风险信息的准确性。只有当分析出的旋转角加速度处于第一阈值范围或者所述转动角加速度处于第二阈值范围中时，才会对进行下一步的摔倒风险信息分析的步骤。
步骤S300、基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。
当确定出摔倒风险信息后，由于该摔倒风险信息反映的是摔倒风险档位，因此既可以知晓此时用户摔倒的可能性有多大，为了保证用户的安全，终端就可以基于确定出摔倒风险信息来调整阻尼装置2的阻尼数据，以便增大所述膝关节12的弯曲阻力，使得用户使用智能假肢时更加安全稳定。
在一种实现方式中，本实施例在调整阻尼数据时，包括如下步骤：
步骤S301、基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
步骤S302、基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
具体地，本实施例可首先基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案。该阻尼调整方案中包括有此时的摔倒风险档位所对应的调整速度以及调整后的阻尼最大值。因此，在得到阻尼调整方案后，终端就可以将所述阻尼装置2的阻尼数据按照所述调整速度对所述阻尼装置2的阻尼数据逐步增加，直至将所述阻尼数据增加至所述阻尼最大值。在本实施例中，当确定的摔倒风险档位越高，则说明此时用户发生摔倒的风险也越大，此时就需要增大阻尼数据。而由于此时用户摔倒的风险很大，就需要更大弯曲阻力，这样阻尼装置2就可以提供更好的弹性支撑力来支撑用户，并且智能假肢上的阻尼装置2也需要快速提高阻尼数据，以便更快地提供弹性支撑力来支撑用户。因此，当摔倒风险档位越高，对应的调整速度越大，阻尼最大值也越大，这样才能更有效地避免用户摔倒。
综上，本实施例可基于用户小腿部的旋转运动数据以及膝关节中转轴的转动运动数据来对用户的摔倒风险信息进行判定，然后根据确定的摔倒风险信息来对阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力，从而保证用户使用智能假肢的安全性与稳定性。
基于上述实施例，本发明还提供一种摔倒风险处理装置，该摔倒风险处理装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供弯曲阻力或伸展阻力。具体地，如图3中所示，所述摔倒风险处理装置包括：数据获取模块10、风险确定模块20以及阻尼调整模块30。具体地，所述数据获取模块10，用于获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据。所述风险确定模块20，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息。所述阻尼调整模块30，用于基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力。
在一种实现方式中，所述风险确定模块包括：
加速度确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
摔倒风险确定单元，用于基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述摔倒风险确定单元包括：
阈值范围获取子单元，用于获取预设的第一阈值范围与第二阈值范围，其中，所述第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间；
第一阈值匹配子单元，用于将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；
第二阈值匹配子单元，用于将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间；
档位区间分析子单元，用于基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述档位区间分析子单元包括：
概率数据获取子单元，用于获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率；
摔倒概率确定子单元，用于基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率；
风险档位确定子单元，用于基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。
在一种实现方式中，所述摔倒概率确定子单元包括：
概率比较子单元，用于将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率进行比较；
概率筛选子单元，用于将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率中较大者作为所述目标摔倒概率。
在一种实现方式中，所述阻尼调整模块包括：
调整方案获取单元，用于基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
阻尼数据调整单元，用于基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
在一种实现方式中，所述阻尼数据调整单元包括：
阻尼获取子单元，用于获取所述阻尼调整方案中的调整速度和阻尼最大值；
阻尼增加子单元，用于按照所述调整速度对所述阻尼装置的阻尼数据逐步增加，直至将所述阻尼数据增加至所述阻尼最大值。
本实施例的摔倒风险处理装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供一种智能假肢，其中，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述实施例中所述的摔倒风险处理装置。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端，所述终端的原理框图可以如图4所示。终端可以包括一个或多个处理器100（图4中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，摔倒风险处理程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现摔倒风险处理方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现摔倒风险处理装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，SMC），安全数字（secure digital，SD）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种摔倒风险处理方法，其特征在于，所述摔倒风险处理方法应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力，所述摔倒风险处理方法包括：
获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据；
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息；
基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力；
所述基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息，包括：
基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息；
所述基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息，包括：
获取预设的第一阈值范围与第二阈值范围，其中，所述第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间；
将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；
将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间；
基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息；
所述基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息，包括：
获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率；
基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率；
基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。
2.根据权利要求1所述的摔倒风险处理方法，其特征在于，所述基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率，包括：
将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率进行比较；
将所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率中较大者作为所述目标摔倒概率。
3.根据权利要求1所述的摔倒风险处理方法，其特征在于，所述基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，包括：
基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
4.根据权利要求3所述的摔倒风险处理方法，其特征在于，所述基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，包括：
获取所述阻尼调整方案中的调整速度和阻尼最大值；
按照所述调整速度对所述阻尼装置的阻尼数据逐步增加，直至将所述阻尼数据增加值所述阻尼最大值。
5.一种摔倒风险处理装置，其特征在于，所述摔倒风险处理装置应用于智能假肢，所述智能假肢包括膝关节以及位于膝关节下方的小腿部，所述小腿部内设置阻尼装置，所述阻尼装置用于对所述膝关节提供伸展阻力或弯曲阻力，所述摔倒风险处理装置包括：
数据获取模块，用于获取用户小腿部的旋转运动数据以及所述膝关节的转动运动数据；
风险确定模块，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定用户的摔倒风险信息；
阻尼调整模块，用于基于所述摔倒风险信息，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整，以增大对所述膝关节的弯曲阻力;
述风险确定模块包括：
加速度确定单元，用于基于所述旋转运动数据与所述转动运动数据，确定旋转角加速度以及转动角加速度；
摔倒风险确定单元，用于基于所述旋转角加速度以及所述转动角加速度，确定所述摔倒风险信息;
所述摔倒风险确定单元包括：
阈值范围获取子单元，用于获取预设的第一阈值范围与第二阈值范围，其中，所述第一阈值范围包括若干旋转角加速度阈值，相邻两个旋转角加速度阈值形成一个档位区间，所述第二阈值范围包括若干转动角加速度阈值，且相邻两个转动角加速度阈值形成一个档位区间；
第一阈值匹配子单元，用于将所述旋转角加速度与所述第一阈值范围进行匹配，得到所述旋转角加速度对应的第一目标档位区间；
第二阈值匹配子单元，用于将所述转动角加速度与所述第二阈值范围进行匹配，得到所述转动角加速度对应的第二目标档位区间；
档位区间分析子单元，用于基于所述第一目标档位区间与所述第二目标档位区间，确定所述摔倒风险信息;
所述档位区间分析子单元包括：
概率数据获取子单元，用于获取所述第一目标档位区间对应的第一摔倒概率，以及所述第二目标档位区间对应的第二摔倒概率；
摔倒概率确定子单元，用于基于所述第一摔倒概率与所述第二摔倒概率，确定目标摔倒概率；
风险档位确定子单元，用于基于所述目标摔倒概率，确定与所述目标摔倒概率对应的摔倒风险档位，并将所述摔倒风险档位作为所述摔倒风险信息。
6.根据权利要求5所述的摔倒风险处理装置，其特征在于，所述阻尼调整模块包括：
调整方案获取单元，用于基于所述摔倒风险信息对应的摔倒风险档位，获取与所述摔倒风险档位所对应的阻尼调整方案；
阻尼数据调整单元，用于基于所述阻尼调整方案，对所述阻尼装置的阻尼数据进行调整。
7.一种智能假肢，其特征在于，所述智能假肢包括接受腔、膝关节、小腿部以及上述权利要求5-6任一项所述的摔倒风险处理装置。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的摔倒风险处理程序，所述处理器执行摔倒风险处理程序时，实现如权利要求1-4任一项所述的摔倒风险处理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有摔倒风险处理程序，所述摔倒风险处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的摔倒风险处理方法的步骤。
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