从地板振动来估计节奏和步行速度的概率学估计
Yohanna MejiaCruz1, Juan M Caicedo1, Zhaoshuo Jiang2
1Department of Civil and Environmental EngineeringUniversity of South Carolina Columbia SC 29208 USA.
概括
这项研究使用地板振动来准确估计人类步行参数,如步行速度和节奏. 这种非侵入性方法提供了一种新的方式来监测流动性和检测潜在的健康问题.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 人与计算机的交互
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 人类步行分析对于理解移动性和检测神经疾病至关重要.
- 当前的方法往往需要专门的设备或受控的环境.
- 对步行参数的非侵入性监测,如节奏和步行速度是非常理想的.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于从地板振动中提取人类步行参数的新方法.
- 建立一种创新的方法来监控建筑环境中的居住者活动.
- 为了应对行走分析中缺少或不完整数据的挑战.
主要方法:
- 一个多层次的概率模型被开发出来,用地板振动来估计节奏和步行速度.
- 该模型使用27个行走实验进行评估,将地板振动数据与门诊帕金森病监测 (APDM) 可穿戴传感器进行比较.
- 实时实施涉及十个人以自己选择的步伐行走.
主要成果:
- 概率模型证明了估计和目标步态参数之间的满意对齐.
- 超过90%的95%高后部密度 (HPD) 属于实际等效 (ROPE) 区域.
- 估计显示了与APDM传感器和视频记录的概率对齐.
结论:
- 概率多层模型有效地估计了地板振动的节奏和步行速度.
- 该方法与APDM传感器和视频录制等既定技术具有令人满意的可比性.
- 这种方法提供了一个非侵入性的,连续的步态监测解决方案,具有潜在的临床应用.


