Недавно команда профессора Ван Вэй из Исследовательского центра биомедицинской инженерии Чунцинского университета почт и телекоммуникаций опубликовала в журнале SCI Index Sensors статью, озаглавленную « Влияние динамического IMU на погрешность сегментного дислокации на оценку угла коленного сустава с тремя степенями свободы при ходьбе и беге».
Справочная информация
Технологии захвата в спорте играют решающую роль в таких областях, как реабилитация, спортивные состязания, взаимодействие между человеком и машиной и идентификация личности. Получение точных измерений угла сустава является важным критерием в различных приложениях.
Получение данных о положении конечности с помощью IMU включает в себя преобразование между глобальной системой координат, системой координат датчика и системой координат конечности. Точность выравнивания между системой координат IMU и системой координат конечности (IMU - сегмент, I2S) определяет точность выходных данных датчика как представления движения прикрепленного тела. Это делает процесс калибровки ключевым шагом в вычислении угла сустава человека.
В настоящее время методы выравнивания IMU с телом включают ручное выравнивание, выравнивание перед движением, дополнительное слияние данных и выравнивание моделей движения. Среди них метод динамического выравнивания, основанный на модели движения, не требует специального персонала или дополнительного оборудования для устранения ошибок во время движения.
Схема IMU и координаты тела
Содержание исследования
Основываясь на модели ограничения движения, команда представила алгоритм оптимизации дискретных групп частиц (DPSO) с перекрестными факторами для динамического выравнивания. Используя параметры динамического выравнивания, они рассчитали три степени свободы угла сустава человека на основе кватернионов.
Кроме того, преднамеренно вводя ошибки, исследователи изучили влияние неточности IMU на расчет угла сустава при ходьбе (3 км / ч), легкой пробежке (6 км / ч) и нормальном беге (9 км / ч). Они исследовали различные кинематические различия, лежащие в основе этих эффектов.
Алгоритм проверки
Чтобы проверить эффективность алгоритма вычисления угла сустава, команда использовала субмиллиметровую оптическую систему захвата движения NOKOV для получения реальной информации о положении тела. Три некомплектных маркера были помещены на ноги испытуемых, чтобы определить жесткое тело и отслеживать его с помощью оптической камеры захвата движения. Программное обеспечение NOKOV для захвата движения собирает данные о положении вращения каждого сегмента тела и использует данные захвата движения для расчета трех углов сустава свободы. Затем эти значения сравниваются с углом сустава на основе данных IMU.
Система захвата движения NOKOV используется для получения реальной информации о положении конечностей.
Результаты показали, что в трех сценариях движения средняя квадратичная погрешность (RMSE) угла сустава составляет от 1,2 до 5,2 градусов. Алгоритмы вычисления угла сустава работают хорошо, а ошибки IMU и тела в разных движениях подтверждают соответствующие кинематические различия в движениях человека.
Сравнение данных об угле сустава IMU с данными оптического захвата движения
Ссылки:
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить