追踪可穿戴传感器信号的最佳控制模拟提供了与基于标记器的运动捕捉相比较的跑步步态动力学
Grace McConnochie1, Aaron S Fox2, Clint Bellenger3
1Centre for Orthopaedic & Trauma Research, Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia.
PeerJ
|March 10, 2025
概括
使用惯性测量单位 (IMU) 的最佳控制模拟提供了比反向动力学更准确的跑步步态分析. 这种方法增强了动态一致性,并减轻了IMU信号错误,从而改善了生物力学洞察力.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 人类运动分析 人类运动分析
- 可穿戴式传感器技术
背景情况:
- 惯性测量单元 (IMU) 允许在实验室外进行步态评估.
- 信号噪声和IMU的校准错误阻碍了在像跑步这样的动态活动中准确估计关节角度.
- 动态优化工具为使用更少或质量较差的传感器提供了改进分析的潜力.
研究的目的:
- 为了比较基于IMU的逆动力学和最佳控制模拟与基于光学标记器的运动捕捉,用于运行步态动力学重建.
- 评估不同的IMU建模方法在捕捉动态运行运动中的准确性和可靠性.
主要方法:
- 六名参与者在跑步机上以三种速度跑,同时同时记录IMU信号和标记轨迹.
- 为了进行最佳的控制模拟,使用了与地面接触球体的3D下部和干模型.
- 最佳控制模拟跟踪传感器数据与生理和生物力学约束;反向动力学最小化方向差异.
主要成果:
- 与移动捕捉相比,最佳控制模拟的绝对误差较低 (RMSE 8°±1),在各种速度上一致.
- 基于IMU的逆动力学显示出更大的差异 (RMSE 12° ± 1),特别是在更快的运行速度.
- 当不对关节运动范围进行规范化时,斜面平面角度表现出最大的不准确性.
结论:
- 最优的控制方法提供了一个更准确的关节动力学表示与传统的IMU-based反向动力学相比.
- 最佳控制可减轻IMU噪声和漂移错误,提供考虑力和扭矩的动态分析.
- 虽然在计算上更密集,需要仔细的参数选择,但最佳控制可以提高步态分析的准确性.
