一个新的步态事件检测算法,使用大腿穿戴的惯性测量单元和关节角度信息
Jacob A Strick1, Ryan J Farris2, Jerzy T Sawicki1
1Center for Rotating Machinery Dynamics and Control (RoMaDyC), Washkewicz College of Engineering, Cleveland State University, 2121 Euclid Avenue, Cleveland, OH 44115.
Journal of biomechanical engineering
|January 6, 2024
概括
一个使用单个大腿传感器的新算法准确地检测到关键步行事件,如脚跟撞击和脚脱落. 这一进步显示出对外骨系统实时控制的前景.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 可穿戴技术可穿戴技术
背景情况:
- 步行事件检测对于控制外骨架等辅助设备至关重要.
- 现有的方法通常需要多个传感器或复杂的设置.
- 实时应用需要一个简化,准确的检测系统.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的,基于值的步态事件检测算法.
- 使用来自单个大腿惯性测量单元 (IMU) 和关节角度的数据.
- 为了能够检测脚跟撞击 (HS) 和脚脱落 (TO) 进行潜在的外骨控制.
主要方法:
- 使用健康个体的同步IMU和地面反应力 (GRF) 数据开发算法.
- 利用3D大腿加速和角度速度.
- 使用F1-Score与GRF数据进行验证的计时准确性和量化准确性.
主要成果:
- 脚跟撞击 (HS) 检测的高精度:平均时间误差为-41±20毫秒,F1-Score为0.988.
- 脚 (TO) 检测的精确度很好:平均时刻误差为-1.4±21毫秒,F1-Score为0.991.
- 对TO的算法参数被确定为每个对象的基础.
结论:
- 开发的算法展示了一个有希望的,简化的方法,以惯性为基础的步态事件检测.
- 高的F1分数表明在检测HS和TO时的忠实度很高.
- 为了在外骨控制系统中的实际实施,需要进一步实时评估和改进.
