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Heterogeneous data fusion for three-dimensional gait analysis using wearable MARG sensors

机译:使用可穿戴MARG传感器进行三维步态分析的异构数据融合

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摘要

Copyright © 2017 Inderscience Enterprises Ltd. Gait analysis has become a research highlight. In this paper, we propose a computing method using wearable magnetic angular rate and gravity (MARG) sensor arrays with wireless network, which calculates absolute and relative orientation and position information of human foot motion during level walking and stair climbing process. Three-dimensional foot orientation and position were estimated by a Kalman-based sensor fusion algorithm and validated by ground truth provided by Vicon system. The repeatability of the alignment procedure and the measurement errors were evaluated on healthy subjects. Experimental results demonstrate that the proposed method has a good performance at both motion patterns. No significant drifts exist in the overall results presented in the paper. The measured and estimated information can be transmitted to remote server through internet. Moreover, this method could be applied to other cyclical activity monitoring.
机译:版权所有©2017 Inderscience EnterprisesLtd。步态分析已成为研究的重点。在本文中,我们提出了一种使用具有无线网络的可穿戴式磁角速率和重力(MARG)传感器阵列的计算方法,该方法可计算在水平行走和爬楼梯过程中人脚运动的绝对和相对方向以及位置信息。通过基于Kalman的传感器融合算法估算了三维脚的方向和位置,并通过Vicon系统提供的地面真实性进行了验证。在健康受试者上评估了对准程序的可重复性和测量误差。实验结果表明,该方法在两种运动模式下均具有良好的性能。本文介绍的总体结果中没有明显的漂移。测得的信息和估计的信息可以通过互联网传输到远程服务器。而且,该方法可以应用于其他周期性活动监测。

著录项

  • 作者

    Qiu S; Wang Z; Zhao H; Hu H;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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