研究文章|gydF4y2Ba开放获取gydF4y2Ba
Hiroki斋藤隆渡边,蓖麻小池百合子,Nitta一辉gydF4y2Ba,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba初步测试测量关节角和步幅与无线惯性传感器可穿戴步态评价体系gydF4y2Ba”,gydF4y2Ba计算智能和神经科学gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 卷。gydF4y2Ba2011年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 文章的IDgydF4y2Ba975193年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 页面gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba。gydF4y2Ba https://doi.org/10.1155/2011/975193gydF4y2Ba
初步测试测量关节角和步幅与无线惯性传感器可穿戴步态评价体系gydF4y2Ba
文摘gydF4y2Ba
本研究的目的是开发可穿戴传感器系统步态评价使用陀螺仪和加速度计应用康复,医疗等等。本文同时测量下肢的关节角和步幅与可穿戴传感器的原型系统进行了测试。系统测量关节角使用卡尔曼滤波器。信号从脚上的传感器连接使用的步幅估计检测脚自动运动。下肢的关节角与稳定和合理的精度测量相比,这些值测量光学运动与健康受试者测量系统。,预计可穿戴的步幅测量传感器系统将实际实现更稳定的测量精度。传感器连接位置建议不影响显著缓慢和正常速度运动的测量测试与刚体模型。关节角模式以10米行走与健康的话题是类似于常见的模式。关节角一些特征点之间的相关性高,脚步速度也充分发现。这些结果表明,无线可穿戴惯性传感器系统可以检测的步态特征。gydF4y2Ba
1。介绍gydF4y2Ba
运动测量系统将进入广泛使用评价康复训练的运动机能。运动功能的康复治疗师通常评估基于视觉信息的运动运动功能,手动测量角度,等等。测量的时间和计算步骤在10米行走步态功能的评价方法。另一方面,三维运动测量系统使用相机、电动测角仪,盘子,等等一直常用的研究工作。康复与这些测量系统将有效提高康复训练,因为适当的指令可以实现基于客观、定量评价。这些系统可以准确评估运动但有缺点,例如,测量条件是有限的,和系统的成本是非常高的。gydF4y2Ba
近年来,惯性加速度计和陀螺仪等传感器用于测量和分析人类的动作,因为他们的规模缩小,成本低、设置和从容,适合临床应用。许多研究使用惯性传感器已经在检测步态独立阶段执行(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba3gydF4y2Ba),测量关节角或段倾角gydF4y2Ba4gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba8gydF4y2Ba,估计步幅(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba
本研究旨在实现一个简化的可穿戴的步态分析系统使用惯性传感器运动功能的康复,为医疗、日常锻炼等等。为此,我们专注于下肢关节角测量和步幅同时在步态。gydF4y2Ba
重大问题与陀螺仪测量关节角误差累积的积分值由抵消漂移引起的。为了减少抵消陀螺漂移问题,提出了几种方法:自动重置和高通滤波(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba),应用卡尔曼滤波来纠正柄倾向(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba),并应用神经网络(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。在这项研究中,考虑到实际应用,卡尔曼滤波基于过滤器的下肢关节角估计没有校准,并重置期间提出了测量和测试(gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。虽然加速度信号可以用于倾角测量,它是用于态势估计或缓慢运动,因为运动加速度。gydF4y2Ba
步幅通常估计加速度前进的脚(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。方法,如heel-off和步态事件紧贴必须检测,以确定集成计算期限的前进运动速度和位移。脚踏开关或力敏寄存器有时用惯性传感器用于更精确的估计。其他方法的步幅估计使用下肢关节角的数学模型或加速身体的不同部分(gydF4y2Ba12gydF4y2Ba,gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。在这项研究中,提出加速的脚是用来估计步幅。估算的可行性步幅每一步测试在我们之前的研究gydF4y2Ba14gydF4y2Ba),集成时期是由使用加速度计检测脚的静止状态。gydF4y2Ba
为了实现实际的步态评价体系,我们开发了一个原型下肢关节角度测量系统的使用可穿戴无线惯性传感器(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。然而,使用无线传感器的一个主要问题是无线通信的传输延迟。本文开发的无线传感器系统在初步检查测试同步量测的关节角和步长。首先,测量关节角和步幅与开发的系统进行了测试比较与光学运动与健康受试者测量系统。然后,走10米测量进行不同行走速度条件下为了讨论的有效性测量关节角和步长之间的关系用一个健康的话题。最后,膝关节角度测量测试使用刚体模型,变化的关节角误差传感器附件位置进行了讨论。gydF4y2Ba
2。步态轮廓测量系统gydF4y2Ba
2.1。关节角估计gydF4y2Ba
联合角度计算积分的区别从两个陀螺仪角速度测量,陀螺仪的连接相邻的部分。计算方法的一个例子是图所示gydF4y2Ba1(一)gydF4y2Ba对膝关节角测量。也就是说,gydF4y2Ba 测量角速度的大腿和小腿都显示gydF4y2Ba和gydF4y2Ba;分别。gydF4y2Ba显示了初始关节角加速度计可以测量。也就是说,gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba显示了大腿和小腿的倾斜角度,分别可测量重力加速度如图的倾向gydF4y2Ba1 (b)gydF4y2Ba。例如,gydF4y2Ba
(一)gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba
图gydF4y2Ba2gydF4y2Ba显示关节角测量系统的框图使用卡尔曼滤波器。gydF4y2Ba和gydF4y2Ba分别关节角与陀螺仪和加速度计测量。最初的关节角的集成角速度是由加速度计。gydF4y2Ba计算不同的倾斜角度的重力加速度段所示(gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。加速度计的输出过滤和巴特沃斯低通滤波器截止频率为0.5赫兹为了减少运动的加速度。在发达系统,卡尔曼滤波器估计陀螺仪的关节角测量误差gydF4y2Ba从不同的角度通过陀螺仪和加速度计gydF4y2Ba。然后,估计关节角的价值gydF4y2Ba计算。gydF4y2Ba
系统的状态表现为关节角的误差与陀螺仪测量gydF4y2Ba抵消一个采样周期和增量的偏见gydF4y2Ba。也就是说,所表现出的状态方程是:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2Ba与陀螺仪测量的误差。gydF4y2Ba
观测方程是:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2Ba与加速度计测量的误差。卡尔曼滤波器重复修正(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)和预测(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)如下:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2Ba和gydF4y2Ba卡尔曼增益的吗gydF4y2Ba和gydF4y2Ba,分别。这顶帽子在一个角色上标-代表估计价值和预测价值,分别。为初始状态,gydF4y2Ba被设定为零,gydF4y2Ba是在最后的测量值。gydF4y2Ba
2.2。步幅估计gydF4y2Ba
每一步的步幅估计传感器连接在脚(图gydF4y2Ba3(一个)gydF4y2Ba)。矢状面倾角的脚,gydF4y2Ba计算从陀螺仪输出:gydF4y2Ba
(一)gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba
在这里,初始倾角gydF4y2Ba是由6个样本的平均值的倾斜角度获得的加速度计:gydF4y2Ba 计算水平速度的情况下gydF4y2BaxgydF4y2Ba和gydF4y2BazgydF4y2Ba轴在矢状面:gydF4y2Ba 初始值,gydF4y2Ba,被设定为零,因为传感器信号的积分计算在脚运动不包括脚的静止状态的立场阶段。在这篇文章中,加速度计检测到的静止状态。即开始的一步是加速度信号的绝对值的总和的3轴大于0.15克连续3样本。的最后一步是发现当加速度信号的绝对值的总和的3轴小于0.15克3样品在10连续样本。此外,步态相位等鞋跟,脚趾,脚跟接触,和脚趾接触也检查期间自动检测(gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。然后,计算速度的脚被纠正,是0米/秒结束的时候用线性近似积分。运动速度被认为是0 m / s的开始和结束时计算。gydF4y2Ba
在前面的计算,传感器应附在确切的方向向前运动的方向。实际使用,传感器轴的偏差旅游方向如图gydF4y2Ba3 (b)gydF4y2Ba在计算步长修正gydF4y2Ba使用的加速度信号gydF4y2BaygydF4y2Ba设在:gydF4y2Ba
2.3。测量系统gydF4y2Ba
可穿戴传感器系统包括七个无线传感器(长大一点点- 006,无线技术)和一个便携式PC(图gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。无线传感器包括一个使用硬件加速计,两轴陀螺仪,1-axis陀螺仪。脚上的传感器相连,两腿,小腿和大腿和腰部。每个传感器测量加速度和角速度信号的采样频率为100赫兹和个人电脑通过蓝牙传输网络。在PC上,脚踝,膝盖和臀部关节角的两条腿计算并显示在线。测量数据和计算角度可以保存在电脑的要求。测量、记录和关节角计算是实现虚拟仪器(国家仪器)。步幅测量方法还没有实现在可穿戴传感器系统。在本文中,为了测试步幅与惯性传感器系统测量方法,使用Visual Basic步幅计算离线。gydF4y2Ba
3所示。评估测量参数gydF4y2Ba
3.1。实验方法gydF4y2Ba
测量的臀部、膝盖和脚踝关节角和步幅检查在短途步行3健康受试者(男,22日至23日有着)。关节角还测量了在跑步机上行走。鞋子上的无线传感器连接胶带和小腿,大腿和腰部可伸缩。光学运动测量系统(OPTOTRAK北部数字Inc .)是用来测量参考数据评估计算关节角和步长。为了测量角度之间的2段,标记为参考数据附加在左边,如图gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。参考数据为关节角计算向量的部分由标记在矢状面。参考数据的步幅计算通过使用标记的位置(M8)。传感器信号和由个人电脑制造商头寸同时测量采样频率为100赫兹。gydF4y2Ba
首先,受试者在短途行走路径(大约5.5米,测量面积约为3.5米)的速度3(慢速,中速和快速)。步行速度是由对象本身。然后,受试者为90年代在跑步机上走1千米/时的速度(缓慢),3公里/小时(正常),和5公里/小时(快)。五个试验进行每个步行速度行走的条件。步行从左侧开始介入短线走在地板上。卡尔曼滤波器的参数值设置的值决定在我们之前的研究gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba
3.2。结果gydF4y2Ba
均方误差(RMSE)和相关系数(CC)关节角和参考测量值之间是如图gydF4y2Ba6gydF4y2Ba。RMSE值降低,CCs增加与卡尔曼滤波方法对测量条件。关节角测量平均约4度,5度的RMSE水平地板和跑步机上行走,分别。CC的平均值大于0.97的膝盖和髋关节角度和脚踝关节角大于0.82。踝关节的CC小于其他关节和显示大的变化在两个行走的条件。gydF4y2Ba
(一)短途gydF4y2Ba
(b)跑步机gydF4y2Ba
图gydF4y2Ba7gydF4y2Ba显示了步幅估计的评价结果。在每个试验中,2 ~ 4步测量光学运动测量系统。在某些进步;然而,年底步不是由加速度信号自动检测。大步大步的misdetection后从分析中删除。错误的第一大步行走缓慢比其他步行条件。在平均不到10%的错误虽然更大的错误发生在某些情况下,除了第一大步的缓慢行走。gydF4y2Ba
参考步伐速度,定义的参考步幅除以检测步时间,总结在表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。虽然步伐速度相同的步行速度条件不同主题之间,所有受试者进行正确测量三种不同的速度行走。gydF4y2Ba
| (一)gydF4y2Ba第1步gydF4y2Ba | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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| (b)gydF4y2Ba2 nd-4th进步gydF4y2Ba | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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4所示。测量在10米步行gydF4y2Ba
4.1。实验方法gydF4y2Ba
开发系统在测量测试10米步行与健康的话题(男,23岁)。无线传感器连接在两条腿上以同样的方式,如前一节所示。主题以3种不同的速度走10米(慢、正常、快速)所管理的主题。进行了三个试验为每个步行速度从左侧开始的一步。gydF4y2Ba
4.2。结果gydF4y2Ba
步骤的数量由两条腿是19日,16日和12步骤缓慢,正常,分别和快速的速度行走。测量关节角的一个例子是图所示gydF4y2Ba8gydF4y2Ba。关节角模式类似于常见模式。所有的进步都是由加速度信号自动检测。gydF4y2Ba
在应用程序康复或日常锻炼,它需要显示测量数据简单的物理治疗师,病人,或用户。本文接下来的十关节角的特征点见图gydF4y2Ba8gydF4y2Ba分析:gydF4y2Ba(1)gydF4y2Ba最大踝关节跖屈在立场阶段,gydF4y2Ba(2)gydF4y2Ba最大踝关节背屈在立场阶段,gydF4y2Ba(3)gydF4y2Ba最大踝关节跖屈在摇摆不定的阶段,gydF4y2Ba(4)gydF4y2Ba在摆动阶段最大踝关节背屈,gydF4y2Ba(5)gydF4y2Ba最大的膝盖周围扩展脚跟罢工,gydF4y2Ba(6)gydF4y2Ba膝关节角度双膝动作,gydF4y2Ba(7)gydF4y2Ba最大的膝盖周围扩展中期的立场,gydF4y2Ba(8)gydF4y2Ba最大的膝盖弯曲摆动阶段,gydF4y2Ba(9)gydF4y2Ba最大的髋关节屈曲,gydF4y2Ba(10)gydF4y2Ba最大的扩展。gydF4y2Ba
特征点的关节角与估计的步伐速度估计,计算步长和时间步。在这个分析中,第一个和最后一个进步的左腿和右腿的最后一个被移除,因为他们是不同于那些在稳态步态。关节角显示高度相关的步伐速度图所示gydF4y2Ba9gydF4y2Ba。图gydF4y2Ba9 (f)gydF4y2Ba显示步速度和步长之间的关系。结果表明它们之间高度相关。在图gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,关节角和步长之间的关系。像预期的那样从图gydF4y2Ba9 (f)gydF4y2Ba他们之间有较高的相关性。gydF4y2Ba
(一)gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba
(c)gydF4y2Ba
(d)gydF4y2Ba
(e)gydF4y2Ba
(f)gydF4y2Ba
(一)gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba
(c)gydF4y2Ba
(d)gydF4y2Ba
(e)gydF4y2Ba
5。关节角测量刚体模型gydF4y2Ba
5.1。方法gydF4y2Ba
关节角测量稳定和合理的RMSE值见图gydF4y2Ba6gydF4y2Ba。然而,它认为可能影响测量误差传感器附件位置。因此,关节角测量刚体模型进行了测试。gydF4y2Ba
一个刚体模型的双摆了,如图gydF4y2Ba(11日)gydF4y2Ba与钢支撑身体gydF4y2BalgydF4y2Ba铝材料类型对应于大腿和小腿。两个关节,这意味着髋关节和膝关节可以平稳地在一个平面上。三个传感器(长大一点点- 006,无线技术)是附加在每个gydF4y2BaL -gydF4y2Ba型材料,如图gydF4y2Ba11 (b)gydF4y2Ba中,传感器的位置。2,没有。5代表约附件位置测量相关科目。标记为光学运动测量系统(OPTOTRAK北部数字Inc .)也附加上gydF4y2BaL -gydF4y2Ba类型的材料。传感器测量信号和标志位置同时采样频率为100赫兹。gydF4y2Ba
(一)gydF4y2Ba
(b)gydF4y2Ba
考虑的结果图gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,膝关节角度下的刚体模型测量3测量条件:慢,正常,动作快。见数据gydF4y2Ba9 (d)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba9 (e)gydF4y2Ba,髋关节角范围的35度(约25度弯曲和10度扩展)的速度最慢的步伐和80度(约50度弯曲和30度扩展)最快的速度。因此,大腿段感动的测量角度范围的30到40度缓慢,50至60度正常,70 - 80度快速运动的条件。移动速度调节是90 BPM(每分钟节拍)与节拍器的运动条件。5试验测量每个动作,每个审判是60年代。gydF4y2Ba
5.2。结果gydF4y2Ba
执行动作的一个例子是图所示gydF4y2Ba12gydF4y2Ba参考的角度来衡量。而大腿角运动的范围是60度(正常速度运动),柄角很大程度上改变了约110度的范围,因为自由流动产生的柄大腿运动。gydF4y2Ba
RMSE和CC之间角度测量传感器和光学运动测量系统如图gydF4y2Ba13gydF4y2Ba。RMSE值之间的不同动作。慢运动,平均RMSE值小于2度,和附件之间的rms的差异小于1度。为正常速度运动,rms是小于3.5度,小于1.5度的差异。对于这些移动速度条件下,关节角测量稳定的小错误。然而,对于快速运动,附件位置之间的差异是3.5度,因为更大的RMSE值在某些附件位置。使用传感器没有。2和5,RMSE小于大约4度测量条件。CC的平均值在0.991和0.998之间为所有移动速度条件(图gydF4y2Ba13gydF4y2Ba(b))。没有大的不同传感器之间的CC附件位置。gydF4y2Ba
6。讨论gydF4y2Ba
关节角测量精度与稳定。没有大的平均均方根值差关节。均方根误差的标准差小于2度。在我们之前的研究中使用有线传感器(gydF4y2Ba11gydF4y2Ba),平均均方根值gydF4y2Ba对踝关节角度和度gydF4y2Ba度的膝关节角短途行走,和他们gydF4y2Ba度和gydF4y2Ba度在跑步机上行走。与无线传感器系统的RMSE值是1度大于有线系统的短距离步行和跑步机上行走。使用无线传感器的情况下,采样间隔是由计时器在每个传感器,而有线系统测量传感器信号为模拟信号的采样间隔相同的运动测量系统的参考信号。采样间隔的小差异可能会增加RMSE和降低CC。gydF4y2Ba
应用神经网络的方法实现很好的在下肢关节角度测量精度(1.69 - -2.30度的平均绝对偏差,CC的0.93 - -0.99)(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。的方法,然而,需要训练神经网络的个人设置,在不规则的步态可能不保证准确性。另一方面,方法不需要任何特殊的设备校准和耗时的设置过程表明,RMSE 6 - 9度,和CC在0.88和0.93之间gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。这个研究的目的是简化的方法步态评价如后者方法。下肢关节角的测量精度所示的摘要被认为是可接受的虽然精度高是可取的。gydF4y2Ba
在前面的工作使用类似的步幅和惯性传感器测量法(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba),“平均误差”gydF4y2Ba%。结果摘要如下:“平均绝对误差”gydF4y2Ba%,“平均误差”gydF4y2Ba%,比那些在前面类似的方法。步幅的测量,发现70.5%的进步绝对误差小于10%,绝对错误的第一大步缓慢行走的大。数量的进步绝对误差小于10%增加到75.7%的检测除第一大步大步的缓慢行走。建议步幅测量可以用本文的方法实际使用的嵌入式无线传感器实现更稳定的测量精度。步幅估计的gydF4y2Bax -gydF4y2Ba和gydF4y2Baz -gydF4y2Ba轴被认为是在矢状面。积分区间自动检测使用的加速度信号。这些被认为影响估计精度。本文分析了步幅离线,因为本研究的目的是明确步测量方法是否可行与否与无线系统。有必要开发一个统一的系统来测量关节角,步幅,脚步速度,实现可穿戴步态评价体系等等。gydF4y2Ba
从测量与刚体模型的结果,附件的位置传感器是建议不显著影响测量精度,正常速度缓慢运动,如果没有旋转传感器是一致的。在应用程序开发系统的康复治疗,这被认为是移动速度不是很高。因此,简单的连线方法,附件位置并不完全监管,但他们额平面大致是一致的,将是有用的。这个简单的附件的传感器对临床应用很重要。然而,有区别的刚体模型和人体。因此,运动肌肉或肌腱运动造成的传感器,传感器的偏差等等必须检查关节角的影响估计精度和步幅与更多的科目。gydF4y2Ba
如测量与刚体模型所示,RMSE值快速运动比慢,正常速度运动。图gydF4y2Ba14gydF4y2Ba显示了每个的RMSE移动速度与健康受试者从测量获得。在测量条件下,关节角的RMSE值依赖步行速度的条件。然而,在短途步行(在水平地板走),RMSE行走速度之间的差异小于2度。虽然在跑步机上行走差异大,认为有步行模式之间的差异水平地板上走路和跑步机上行走。测量精度的变化在不同的运动必须详细研究。gydF4y2Ba
(一)短的距离gydF4y2Ba
(b)跑步机gydF4y2Ba
走10米的测量数据显示,关节角模式类似于常见的模式和关节角之间有较高的相关性特征点和步伐速度。相关性是似乎是一样的关系,通常在步态正常的受试者。关节角变化随着行走速度的增加是在一项研究报告(gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。在以前的报告,快走,踝关节的跖屈脚趾头之前,和臀部弯曲角增加为了增加步长。两腿膝盖弯曲角度增加了快走脚下的联系,以减少影响。这些变化的关节角也发现数据gydF4y2Ba9gydF4y2Ba和gydF4y2Ba10gydF4y2Ba。如上所述,RMSE行走速度之间的差异小于2度水平地板上行走。2度的不同对应不同的不到10%的关节角变化的数据gydF4y2Ba9gydF4y2Ba和gydF4y2Ba10gydF4y2Ba。步幅测量误差小于10%的进步。因此,开发的系统建议能够检测的步态特征。然而,改善测量精度是必需的,因为其他特征点用于康复也很重要。例如,最大踝关节背屈在摆动相可以是一个实际指数评估偏瘫步态。gydF4y2Ba
7所示。结论gydF4y2Ba
无线可穿戴传感器原型系统在同时评估测量关节角和步长。该系统可以测量下肢的关节角健康受试者与稳定和合理的准确性。,预计可穿戴的步幅测量传感器系统将实际实现更稳定的测量精度。测量步态模式是类似于常见的模式,和高相关性特征点关节角和步速度也充分发现与健康的话题。提出使用刚体模型,传感器连接位置不影响明显缓慢,正常速度的动作。开发系统建议能够检测的步态特征。一个统一的系统来测量关节角,步幅,脚步速度等等将会发达,定量评价将有更多的科目。测量步态motor-disabled患者也将在下一步。gydF4y2Ba
确认gydF4y2Ba
这部分工作是支持在仙台宫城县政府先进的预防保健服务集群和教育部、日本文化、体育、科学和技术科学研究补助金(B)。gydF4y2Ba
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