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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 655 - 663 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0055
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Estimation of the joint kinetics such as joint torques based on wearable inertial sensors has received a lot of attention in biomechanics. The joint torques can be calculated via inverse dynamics when segment and joint kinematics as well as external force such as ground reaction force are available. While most of the kinematic information needed for the inverse dynamics can be provided using inertial sensor signals in real time, segment-to-joint (S2J) vectors are usually predetermined via a calibration procedure in which an S2J vector is a vector from one point on a segment to a joint center observed in a segment-attached coordinate system. Conventionally, S2J vectors are treated as constants as the human bodies are modeled as multi-link systems. However, it is obvious that they can be variated due to the effects of soft tissue artifacts. In this regard, constant S2J vectors may lead to inaccuracies of not only the position estimation but also joint torque estimation. This paper investigates the effects of applying time-variation of S2J vectors on estimation accuracy of joint torques in inertial sensor-based inverse dynamics. A method of determining the time-varying S2J vectors based on a learning procedure was applied to inverse dynamics. Experimental results showed that, for example, time-variation of S2J vectors improved the estimation accuracy of hip joint torque by more than 68.41%.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분절-관절 벡터의 시변화를 적용한 관절 토크 추정
Ⅲ. 검증실험
Ⅳ. 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
J. K. Lee and E. J. Park, “Minimum-order Kalman filter with vector selector for accurate estimation of human body orientation,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 25, no. 5, pp. 1196-1201, 2009.
P. N. Pathirana, M. S. Karunarathne, G. L. Williams, P. T. Nam, and H. Durrant-Whyte, “Robust and accurate capture of human joint pose using an inertial sensor,” IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, vol. 6, pp. 1-11, 2018.
J. K. Lee, “A parallel attitude-heading Kalman filter without stateaugmentation of model-based disturbance components,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 7, pp. 2668-2670, 2019.
D. Roetenberg, H. Luinge, and P. Slycke, “Xsens MVN: Full 6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors,” Xsens Motion Technologies BV, Tech. Rep, vol. 1, 2009.
W. C. Jung and J. K. Lee, “IMU-based position estimation of lower limbs via a combination of kinematic modeling with minimal utilization of magnetometers,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korea), vol. 26, no. 4, pp. 222-233, 2020.
P. N. Pathirana, M. S. Karunarathne, G. L. Williams, P. T. Nam, and H. Durrant-Whyte, “Robust and accurate capture of human joint pose using an inertial sensor,” IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, vol. 6, pp. 1-11, 2018.
J. K. Lee, “A parallel attitude-heading Kalman filter without stateaugmentation of model-based disturbance components,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 7, pp. 2668-2670, 2019.
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