최근 충칭 체신대 바이오메디컬공학연구센터 왕웨이 교수팀은 SCI 등재 저널 SENSORS에 'Effects of Dynamic IMU-to-Segment Misalignment Erroron 3-DOF KneeAngle Estimation in Walking and Running'이라는 논문을 게재하고 관성 측정 유닛(IMU)과 사지 세그먼트의 동적 정렬을 위한 새로운 알고리즘을 제안했습니다.
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연구 배경
인체 동작 포착 기술은 재활, 스포츠 경기, 인간-기계 상호 작용, 신원 식별 및 기타 분야에서 중요한 역할을 합니다.다양한 응용 시나리오에서 보다 정확한 관절각을 얻는 것은 중요한 판단 기준입니다.
관성 측정 장치(IMU)를 사용하여 사지 자세 데이터를 얻는 것은 일반적으로 전역 좌표계, 센서 좌표계 및 사지 좌표계 간의 변환을 포함하며, 이 중 IMU 좌표계와 사지 좌표계의 정렬(IMU-to-Segment, I2S)은 센서 출력 데이터가 부착된 사지의 움직임을 나타낼 수 있는지 여부를 결정하는 것으로 인체 관절각 솔루션의 중요한 부분입니다.
현재 IMU와 사지 정렬 방법은 크게 수동 정렬, 사전 동작 정렬, 추가 데이터 융합 및 모션 모델 정렬로 나뉩니다.모션 모델 기반 동적 정렬 방법은 전문가와 추가 장비가 필요하지 않으며 모션 중 오류를 제거할 수 있습니다.
IMU와 팔다리 좌표 정렬 그림
연구 내용
연구팀은 운동 제약 모델을 기반으로 교차 인자가 있는 DPSO 알고리즘을 도입하여 동적 정렬 프로세스를 완료하고 동적 정렬 매개변수를 사용하여 4차원 수를 기반으로 한 3자유도 인체 관절 각도 솔루션을 완료했습니다.
또한, 인위적으로 오차를 첨가하여 보행(3km/h), 조깅(6km/h), 정상 달리기(9km/h) 과정에서 IMU와 사지 어긋남 오차가 관절각 계산에 미치는 영향과 다양한 영향 이면의 인체 운동학적 차이를 연구했습니다.
알고리즘 검증
관절 솔루션 알고리즘의 효과를 검증하기 위해 연구팀은 NOKOV 메트릭 서브밀리미터 광학 모션 캡처 시스템을 사용하여 실제 사지 자세 정보를 얻었습니다.NOKOV 광학 모션 캡처 렌즈를 배치하고, 피험자의 양쪽 다리의 허벅지와 종아리에 3개의 비공면 마커를 설치하여 부착된 강체를 정의하고, NOKOV 메트릭 모션 캡처 소프트웨어를 통해 각 사지 섹션의 회전 자세 데이터를 출력하고, 광학 모션 캡처 장비에 기반한 3자유도 관절각을 실제 값으로 계산하여 IMU 기반 관절각과 비교합니다.
NOKOV 메트릭 동작 캡처 시스템을 사용하여 실제 몸짓 정보를 가져옵니다
그 결과 세 가지 운동 시나리오에서 관절각의 평균 제곱근 오차(RMSE)가 1.2~5.2° 사이이고 관절각 솔루션 알고리즘이 좋은 효과를 보였으며, 서로 다른 운동에서 IMU와 사지의 어긋남 오차도 관련 인체 운동학적 차이를 확인했습니다.
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