1.一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波方法具体包括如下步骤：S1：根据步行过程中人腿的受力特征，建立动力学控制方程；

S2：根据所述动力学控制方程，构建地面测试反应力方程；

S3：将所述地面测试反应力方程进行离散化，并根据噪声影响，建立卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程；

S4：根据所述卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程对测试数据进行滤波处理，得到所述滤波处理后的测试数据；

在所述步骤S1中，建立所述动力学控制方程，具体如下：

S1.1：根据步行过程中人腿的受力特征，获取足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力，具体为：其中：F为足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力，Fx为足底在空间纵向的作用力，Fy为足底在空间侧向的作用力，Fz为足底在空间竖向的作用力；

S1.2：通过所述足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力、足底在空间竖向的作用力，获取人腿和重力方向之间的夹角，具体为：其中：θ为人腿和重力方向之间的夹角，Fz为足底在空间竖向的作用力，F为足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力；

S1.3：根据所述人腿和重力方向之间的夹角，建立所述动力学控制方程，具体为：其中：θ为人腿和重力方向之间的夹角，t为时间变量，m为人体重量，c为阻尼，k为弹簧刚度，为腿的轴向加速度，为腿的速度，u为腿的位移，g为重力加速度。

2.根据权利要求1所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，在所述步骤S2中，构建所述地面测试反应力方程，具体如下：S2.1：将所述动力学控制方程进行简化，获得地面反应力关系，具体为

其中：c为阻尼，k为弹簧刚度，为腿的速度，u为腿的位移，F为足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力；

S2.2：设置空间变量，将所述地面反应力关系获取公式进行转换，获得所述地面测试反应力方程，具体为：Z＝HX

其中：Z为无量纲化测试地面反应量，H为测量矩阵，X为空间变量。

3.根据权利要求2所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述无量纲化测试地面反应量和测量矩阵的获取公式，具体为：其中：Z为无量纲化测试地面反应量，H为测量矩阵，F为足底在空间纵向、侧向和竖向作用力的合成力，m为人体重量，g为重力加速度，ω为人腿自振角频率，ξ为人腿自振阻尼比。

4.根据权利要求2所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，在所述步骤S3中，建立所述卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程，具体如下：S3.1：将所述人腿和重力方向之间夹角的获取公式代入动力学控制方程中，获得空间状态方程，具体为：其中： 为空间状态下的速度变量，A为状态矩阵，X为空间变量，B为状态向量；

S3.2：将恒等式代入所述空间状态方程，对所述空间状态方程进行转化，得到转化后的空间状态方程，具体为：其中：X为空间变量，A为状态矩阵，B为状态向量，t为时间变量，e为自然对数底数，t0为初始时刻；

S3.3：将所述转化后的空间状态方程从第ti时刻积分到第ti+1时刻，获得第ti+1时刻的空间变量，具体为：AΔt AΔt ‑1

Xi+1＝e Xi+(e ‑I)A B

其中：Xi+1为第ti+1时刻的空间变量，A为状态矩阵，B为状态向量，e为自然对数底数，I为单位矩阵，Xi为第ti时刻的空间变量，Δt为离散状态下两个连续时间点之间的时间间隔；

S3.4：将所述地面测试反应力方程进行离散化，同时根据所述第ti+1时刻的空间变量和噪声影响，建立所述卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程，具体为：其中：Xi+1为第ti+1时刻的空间变量，Zi+1为第ti+1时刻的无量纲化测试地面反应量，Ci为第ti时刻的系统矩阵，Hi+1为第ti+1时刻的测量矩阵，Di为第ti时刻的系统向量，vi+1为第ti+1时刻的测量误差噪声向量，wi为第ti时刻的系统误差，Xi为第ti时刻的空间变量。

5.根据权利要求4所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，在所述步骤S3.2中，代入所述空间状态方程中的恒等式，具体为：其中：e为自然对数底数，X为空间变量，A为状态矩阵，t为时间变量， 为空间状态下的速度变量。

6.根据权利要求4所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述第ti时刻的系统矩阵和第ti时刻的系统向量的获取公式，具体为：其中：Ci为第ti时刻的系统矩阵，Di为第ti时刻的系统向量，e为自然对数底数，A为状态矩阵，Δt为离散状态下两个连续时间点之间的时间间隔，I为单位矩阵，B为状态向量。

7.根据权利要求4所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，在所述步骤S4中，得到所述滤波处理后的测试数据，具体如下：S4.1：所述卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程根据先验状态估计，获取先验估计误差和先验估计的协方差矩阵，具体为：其中：εi+1|i为第ti+1时刻的先验估计误差，Pi+1|i为第ti+1时刻的先验估计的协方差，Xi+1为第ti+1时刻的空间变量， 为第ti+1时刻的先验状态估计，εi|i为第ti时刻的先验估计误差，Ci为第ti时刻的系统矩阵，wi为第ti时刻的系统误差，Pi|i为第ti时刻的先验估计的协方差，Qi为第ti时刻的系统噪声；

S4.2：所述卡尔曼滤波的状态更新方程和测量更新方程根据后验状态估计，获取后验估计误差和后验估计的协方差矩阵，具体为：其中：εi+1|i+1为第ti+1时刻的后验估计误差，Pi+1|i+1第ti+1时刻的后验估计的协方差矩阵，Xi+1为第ti+1时刻的空间变量， 为第ti+1时刻的后验状态估计，I为单位矩阵，Ki+1为卡尔曼增益矩阵，Hi+1为第ti+1时刻的测量矩阵，εi+1|i为第ti+1时刻的先验估计误差，vi+1为第ti+1时刻的测量误差噪声向量，Pi+1|i为第ti+1时刻的先验估计的协方差，Ri+1为第ti+1时刻测量噪声的协方差矩阵；

S4.3：对所述后验估计的协方差矩阵进行求导，并根据所述先验估计的协方差矩阵获取卡尔曼增益矩阵，具体为：其中：Ki+1为卡尔曼增益矩阵，Pi+1|i为第ti+1时刻的先验估计的协方差，Hi+1为第ti+1时刻的测量矩阵，Ri+1为第ti+1时刻测量噪声的协方差矩阵；

S4.4：将所述卡尔曼增益矩阵代入后验状态估计中，并通过所述代入了卡尔曼增益矩阵后的后验状态估计，获得滤波后信号，具体为：其中： 为第ti+1时刻对应的滤波后信号，Hi+1为第ti+1时刻的测量矩阵， 为第ti+1时刻的后验状态估计；

S4.5：根据所述滤波后信号，获取测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力，同时判断所述测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力对应的数据时间和测试数据总时间数据是否满足如下关系，若满足，则所述测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力为滤波处理后的测试数据；

若不满足，则返回至步骤S4.1，获取下一个数据时间对应的测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力，直至满足如下关系；

所述测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力对应的数据时间和测试数据总时间数据满足的关系式，具体为：i＝n‑1

其中：i为测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力对应的数据时间，n为测试数据总时间数据。

8.根据权利要求7所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述先验状态估计和后验状态估计，具体为：其中： 为第ti+1时刻的先验状态估计， 为第ti+1时刻的后验状态估计，Ci为第ti时刻的系统矩阵， 为第ti时刻的先验状态估计，Di为第ti时刻的系统向量，Ki+1为卡尔曼增益矩阵，Zi+1为第ti+1时刻的无量纲化测试地面反应量，Hi+1为第ti+1时刻的测量矩阵。

9.根据权利要求7所述的一种对人体行走足底地面反应力的卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波后的地面反应力，具体为：其中： 为第ti+1时刻的测试力在空间纵向滤波后的地面反应力， 为第ti+1时刻的测试力在空间侧向滤波后的地面反应力， 为第ti+1时刻的测试力在空间竖向滤波后的地面反应力，m为人体重量，g为重力加速度， 为第ti+1时刻的测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波力的合成力在空间纵向上的投影比值， 为第ti+1时刻的测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波力的合成力在空间侧向上的投影比值， 为第ti+1时刻的测试力在空间纵向、侧向和竖向三个方向滤波力的合成力在空间竖向上的投影比值， 为第ti+1时刻对应的滤波后信号。