地上での走行中のブレーキと推進力を推定する

科学分野:

• バイオメカニクス
• スポーツ科学
• ウェアラブル テクノロジー

背景:

• ブレーキや推進力などの 走行運動指標を推定することは 性能や疲労や怪我を理解するために 極めて重要です
• 機械学習と組み合わせたウェアラブル慣性測定装置 (IMU) は,現実世界の運動分析のための有望な方法を提供します.
• 現在のIMUモデルは,トレッドミルでのトレーニングのみであり,様々な地上の条件で検証されていないため,しばしば転送性が欠けている.

研究 の 目的:

• 地上走行時のブレーキと推進力を推定するためのIMUベースの汎用モデルを開発し評価する.
• モデルの精度に対する個々のデータの微調整の影響を調査する.
• 実験室と屋外での動作環境の両方でモデルの性能と適用性を評価する.

主な方法:

• 15人のレクリエーションランナーからのトレードミルの走行データで訓練された.
• モデルの性能は,地上での走行 (実験室内および実験室外) の間,交叉検証で評価された.
• 個々の地上のデータとの微調整は,力の推定精度を改善するために調査されました.

主要な成果:

• 一般化されたモデルは,地上の力に対して,体重4.3 ± 1.1%の平均二乗誤差を達成した.
• わずか8ステップの微調整により,誤差は2.6 ±0.5%BWに減少しました.
• 精密調整されたモデルは,屋外走行中に速度に依存する力の傾向に改善された.

結論:

• IMUベースのモデルは,地上の条件下で走行力を正確に推定することができます.
• 個別化はこれらの運動推定の精度を大幅に高めます.
• これらの発見は ランナーにおける実用的な生体力学的分析のための 実践的なウェアラブルツールの開発を支援します