使用基于IMU传感器的神经网络模型预测运行的垂直地面反应力
Shangxiao Li1, Jiahui Pan1, Dongmei Wang2
1Research Center for Sports Psychology and Biomechanics, China Institute of Sport Science, Beijing 100061, China.
这项研究开发了一种同步方法和人工神经网络 (ANN) 模型,用于使用惯性测量单元 (IMU) 数据在运行时预测垂直地面反应力 (vGRF). 这些模型准确地预测了vGRF,为个性化的下肢负荷监测提供了潜力.
科学领域:
- 跑步的生物力学
- 运动伤害预防 运动伤害预防
- 可穿戴式传感器技术的技术.
背景情况:
- 垂直地面反应力 (vGRF) 对于理解与跑步相关的伤害 (RRI) 至关重要.
- 准确的vGRF测量通常需要仪器化跑步机或强力板.
- 惯性测量单元 (IMU) 提供了一个便携式替代方案,但需要与vGRF数据同步.
研究的目的:
- 在运行过程中开发和验证IMU和vGRF数据的同步方法 (STWS).
- 创建和评估人工神经网络 (ANN) 模型 (WNN和FFNN) 来从IMU加速数据中预测vGRF.
- 评估预测峰值vGRF和整体vGRF曲线的准确性.
主要方法:
- 十五名跑步者 (后脚和前脚攻击者) 以每小时12,14和16公里的速度跑.
- 一个单一的IMU和一个仪器化跑步机收集了加速和vGRF数据.
- 滑动时间窗同步 (STWS) 算法用于调整IMU和vGRF数据. 波形神经网络 (WNN) 和前神经网络 (FFNN) 模型使用立场阶段的加速数据预测了vGRF.
主要成果:
- 该STWS算法实现了步伐时间同步,平均绝对误差<11.2 ms.
- ANN模型显示测量和预测的vGRF曲线之间存在很高的相关性 (r > 0.97) 和一致性 (NRMSE 4.69.2%,R2 0.930.99).
- 峰值vGRF预测的NRMSEs为1.68.2%,斜轴加速数据显示出良好的准确性和减少的输入.
结论:
- 在运行过程中,STWS算法有效地同步IMU和力板数据.
- 无论是WNN和FFNN模型都准确地预测了vGRF,并且有可能仅仅使用 sagittal轴加速.
- 这项研究为开发个性化ANN模型的基础,用于监测跑步者的下肢负荷.
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