可穿戴表面变形肌图 (sDMG) 系统用于识别运动模式

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 可穿戴技术可穿戴技术
• 人类运动分析分析

背景情况:

• 准确地识别人类的运动模式对于各种应用至关重要,包括医疗保健和体育科学.
• 现有的可穿戴系统通常依赖于惯性测量单元 (IMU) 或复杂的传感器设置.
• 需要使用非侵入性的方法来捕捉运动期间微妙的生理变化.

研究的目的:

• 开发和评估一种新的可穿戴传感系统,用于准确识别运动模式.
• 为了利用下肢皮肤表面曲率变形作为主要传感信号.
• 评估系统在各种机车活动中的性能及其对传感器重新定位的稳定性.

主要方法:

• 将柔性曲传感器嵌入伸缩中,以捕捉非接触性皮肤曲率变形.
• 在七种运动模式中从腿部和大腿收集七个道的变形信号.
• 采用时间域特征和线性差异分析 (LDA) 来进行分类.

主要成果:

• 该系统实现了96.5%的平均识别准确度,用于连续移动模式检测.
• 在不同的机动模式和步骤监控期间观察到一致和可辨别的信号.
• 系统保持了高精度 (95.7%),即使在移除传感器并重新应用之后.

结论:

• 开发的可穿戴传感系统有效地识别使用皮肤变形信号的运动模式.
• 这种新的平台为可穿戴人类运动检测提供了强大而准确的解决方案.
• 该系统在生物医学工程,织品和计算机图形等领域有很大的应用潜力.