实时步行事件检测与自适应频率振荡器从一个单头安装IMU的实时步行事件检测
Matej Tomc1,2, Zlatko Matjačić1,2
1University Rehabilitation Institute Republic of Slovenia Soča, Linhartova 51, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 8, 2023
概括
本研究介绍了一种适应频率振荡器 (AFO) 算法,用于使用单个头戴式惯性测量单元 (IMU) 实时检测步行事件. 对于健康的受试者来说,AFO方法显示了准确的步行阶段估计,特别有利于虚拟现实应用.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 可穿戴技术可穿戴技术
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 准确的实时步行事件检测对于推进步行康复至关重要,特别是机器人和虚拟现实 (VR).
- 价格实惠的可穿戴惯性测量单元 (IMU) 已经启用了新的步态分析方法.
- 传统的步态事件检测算法有其局限性.
研究的目的:
- 突出适应频率振荡器 (AFO) 对于步态事件检测的优点.
- 实施和验证基于AFO的实时算法,使用单个头部安装IMU进行步行阶段估计.
- 评估该方法在VR应用中的实用性.
主要方法:
- 开发了一个基于自适应频率振荡器 (AFOs) 的实时步行阶段估计算法.
- 使用单个头部上的惯性测量单元 (IMU) 来获取数据.
- 在不同步行速度的健康受试者上验证了算法.
主要成果:
- 基于AFO的步行事件检测在两个不同的步行速度上是准确的.
- 该方法在对称的步态模式上证明了可靠性.
- 该算法的性能对于不对称的步态模式是不可靠的.
结论:
- 基于AFO的方法为实时步行事件检测提供了准确和高效的方法.
- 这种技术对于集成到虚拟现实 (VR) 系统尤其有前途,因为常用的是头部装载的IMU.
- 可能需要进一步的研究来解决不对称的步态模式的可靠性.
