在非标准化双任务条件下收集的多传感器步行数据集
Yuanyuan Liao1, Junjie Cao1, Lisha Yu2
1Sun Yat-sen University, School of Public Health(Shenzhen), Shenzhen, 518107, China.
Scientific data
|July 1, 2025
概括
这项研究引入了NONSD-Gait数据集,其中包括23名成年人使用多个传感器的非标准化双重任务行走数据. 该数据集支持用于康复研究的步态分析和传感器比较.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 人类运动科学科学 人类运动科学
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 非标准化的双重任务在步态分析中越来越重要.
- 多传感器,非标准化双任务步行数据集的稀缺性存在.
- 这限制了对现实世界步行场景的研究.
研究的目的:
- 引入NONSD-Gait数据集,这是一个在非标准化双重任务条件下新的步态数据集合.
- 为步态分析研究提供公开可用的资源.
- 为了促进交叉传感器的比较,并探索低成本的传感器替代品.
主要方法:
- 收集了23名健康成年人的数据,他们在三个非标准化的双重任务条件下 (短信,浏览网络,拿杯子) 进行700万次步行.
- 利用来自光学运动捕捉 (MOCAP) 系统,深度摄像头和惯性测量单元 (IMU) 的同时数据采集.
- 提取了10个时空和168个运动步态参数.
主要成果:
- 数据集包括在现实的双重任务条件下全面的步行数据.
- 数据包括3D标记轨迹 (MOCAP),3D关节轨迹 (深度摄像头) 和IMU数据 (加速,角速度).
- 提取的参数为详细的步态分析提供了丰富的信息.
结论:
- 这一数据集填补了行走分析研究中的一个关键缺口.
- 它支持对非标准化双重任务下的步态研究,有利于认知和运动障碍康复.
- 该数据集可以验证用于步态监测的不同传感器技术.
