最近、重慶郵電大学生物医学工学研究センターのWei Wang教授のチームは、「Effects of Dynamic IMU-to-Segment Misalignment Error on 3-DOF KneeAngle Estimation in Walking and Running」と題する論文をSCIインデックスのあるジャーナルSENSORSに発表した。本論文は、「Effects of Dynamic IMU-to-Segment Misalignment Error on 3-DOF KneeAngle Estimation in Walking and Running」と題し、慣性計測装置（IMU）の四肢セグメントへの動的アライメントのための新しいアルゴリズムを提案しています。
論文検索ページ
研究背景
ヒューマンモーションキャプチャ技術は、リハビリテーション、スポーツ、ヒューマンコンピュータインタラクションおよび識別の分野におて重要な役割を果たしている。 様々な応用シーンにおいて、より正確な関節角度を得ることは重要な判断基準である。
四肢の姿勢データを取得するために慣性計測ユニット（IMU）を使用する場合、慣性はグローバル座標系、センサー座標系、四肢座標系間の変換を含み、IMU座標系と四肢座標系間のアライメント（IMU-to-Segment、I2S）は、センサーの出力データが取り付けられた四肢の動きを表現できるかどうかを決め、人体の関節角度を解算する重要な一環となる。
現在のIMU-to-limbアライメントの方法は、主にマニュアルアライメント、プリモーションアライメント、追加データフュージョン、モーションモデルアライメントの種類に分けられます。中には、モーションモデルに基づく動的アライメント法は、専門的な人材や追加設備を必要とせず、モーションプロセスにおける誤差を排除することができる。
IMUと四肢座標のアライメントの模式図
研究内容
研研究チームは、モーション制約モデルに基づいて、クロスファクタを用いたDPSOアルゴリズムを導入し、動的アライメントプロセスを完成させ、動的アライメントパラメータを使用することで、クォータニオンに基づく3自由度の人体関節角度解法を完成した。
さらに、人為的に誤差を加えることで、歩行時（3km/h）、ジョギング時（6km/h）、通常走行時（9km/h）の関節角度解法に対するIMUと四肢のミスアライメント誤差の影響と、様々な影響の背後にある人間の運動学的差異を調査した。
アルゴリズム検証
関節解法アルゴリズムの効果を検証するため、研究チームはNOKOVメトリックサブミリメートル光学モーションキャプチャシステムを使用し、実際の四肢のポーズ情報を取得した。 光学式モーションキャプチャカメラを配備し、被験者の脚の大腿部とふくらはぎに3個の非平面マーカーを設置し、取り付けた剛体を定義した。 NOKOV Metricsモーションキャプチャソフトウェアを介して各肢節の回転姿勢データを出力し、さらに光学式モーションキャプチャ装置に基づく3自由度の関節角度を実測値として算出し、IMUに基づく関節角度と比較した。
NOKOV計測モーションキャプチャシステムによる実肢の姿勢情報の取得
その結果、関節角度の二乗平均平方根誤差(RMSE)は3つの動作シナリオで1.2～5.2°の範囲であり、関節角度解決アルゴリズムはうまく機能し、異なる動作におけるIMUと四肢の間のミスアライメント誤差は、関連する人間の運動学的差異を裏付けることがわかった。
ここでごニーズを出ること
-
もっと多い情報に関して、メッセージをしたりしてください。
-
- 確認