完全に統合されたAI強化の柔軟なウェアラブルセンサーで,リアルタイムで動きを評価し,卓球トレーニングを行う

科学分野:

• バイオメディカルエンジニアリング
• ウェアラブル・テクノロジー ウェアラブル・テクノロジー
• 人とコンピュータの相互作用です.

背景:

• ウェアラブル・エレクトロニクスは,健康モニタリングに不可欠ですが,バイオメカニカル分析の統合,柔軟性,正確性において課題に直面しています.
• 既存のソリューションには,包括的な動きの評価に必要な精度と適応性が欠けていることが多い.

研究 の 目的:

• 高精度モーションキャプチャと時空運動評価のための薄い,皮膚適合の柔軟な慣性センサープラットフォームを開発し,評価する.
• 動作品質の正確な分析のための枠組みを作成し,リアルタイムでフィードバックを提供します.

主な方法:

• 高精度マイクロ電気機械システム (MEMS) の慣性センサーを,医療用粘着パッチ内の柔軟な印刷回路に統合する.
• 低電力消費で加速,角速度,方向の無線データ伝送.
• 限られたダイナミック・タイム・ウォーピング (LDTW) と複数のシーケンス・アラインメント (MAFFT) を用いた時空空間評価フレームワークの実装.

主要な成果:

• 静的角度誤差は0.14°以下で,動的漂移は連続運動で6.21°に達した.
• センサーネットワークは,光学モーションキャプチャと比較して高い精度 (RMSE 11.54 ± 8.46°) を示しました.
• 初心者は,専門家コーチングと比較して,センサーベースの指導で運動品質の有意な改善 (41.67%) を示しました.

結論:

• 開発された柔軟な慣性感知プラットフォームは,正確なリアルタイム運動キャプチャと時空運動評価を提供します.
• この技術は,詳細な運動分析を通じて,スポーツトレーニング,体育リハビリテーション,およびパーソナライズされたヘルスケアを強化する大きな可能性を示しています.
• 高精度なアクション認識と軌道の推定は,さまざまな人間の動き分析シナリオでのアプリケーションをサポートします.