知識 リソース 歩行分析では、高精度IMUは一般的にどの主要な場所に配置されますか?ウェアラブルセンサーの配置を最適化する
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技術チーム · 3515

更新しました 1 week ago

歩行分析では、高精度IMUは一般的にどの主要な場所に配置されますか?ウェアラブルセンサーの配置を最適化する


高忠実度の歩行分析を実現するために、高精度慣性計測ユニット(IMU)は通常、3つの特定の場所に配置されます。それは、履物のかかと、そして(ベルトで固定)です。これらの場所は任意ではなく、人間の動きの複雑なメカニズムを捉えるための最適な物理的収集ポイントです。

コアインサイト:効果的な歩行分析は、2つの異なるデータタイプをキャプチャすることに依存します。それは、足への直接的な衝撃力と、体の中心での安定性指標です。センサーを足の末端と腰に配置することで、運動学的衝撃と重心の変化の両方が正確に記録されることが保証されます。

履物センサー配置の最適化

リハビリテーションやスポーツパフォーマンスのための実行可能なデータを引き出すには、センサーは衝撃点の近くにある必要があります。

かかとと甲

靴に統合されたセンサーの主な配置場所は、かかとです。

ここにIMUを配置することで、足の衝撃力を直接測定できます。この配置は、歩行、走行、またはジャンプ中の地面との接触の正確な瞬間を検出するために重要です。

外側後部の特異性

「かかと」は一般的なターゲットですが、精密工学ではしばしば履物の外側後部が好まれます。

この特定の領域にセンサーを取り付けることで、運動学的特性のキャプチャが最大化されます。これは、足と地面の接触およびその後の離地フェーズに関する最も明確なデータを提供します。

信号ノイズの低減

外側後部の配置は、動きのアーチファクトを最小限に抑えるためにも選択されます。

歩行サイクル中、センサーの緩みや不適切な配置はセンサーのぐらつきを引き起こし、ノイズを導入する可能性があります。外側後部の位置は安定性を提供し、センサーがヒールストライクつま先離地のシャープな信号ピークを記録することを保証し、歩行パラメータアルゴリズムの信頼性を向上させます。

全身の力学の把握

歩行は足の動きだけではありません。それはキネティックチェーン全体に関わります。

腰の役割

履物センサーに加えて、高精度IMUはしばしばベルトを使用して腰に固定されます。

この場所は、体の重心の変化を監視するために不可欠です。足のセンサーが「何」(歩幅)をキャプチャするのに対し、腰のセンサーは「どのように」(バランスと姿勢)をキャプチャし、ユーザーの安定性の完全な画像を提供します。

トレードオフの理解

高精度データを達成するには、これらの配置プロトコルを厳守する必要があります。これらの主要な場所から逸脱すると、データの品質が損なわれることがよくあります。

アーチファクトへの感度

センサーが靴に無造作に配置されると、動きのアーチファクトの影響を受けやすくなります。これにより、「ノイズの多い」データが発生し、ソフトウェアが実際のヒールストライクとランダムな振動を区別できなくなります。

アルゴリズムへの依存

歩行抽出アルゴリズムは、明確な信号ピークに依存しています。センサーが外側後部に安定されていないか、甲にしっかりと取り付けられていない場合、アルゴリズムは歩数、歩幅、または衝撃強度を正確に計算できない可能性があります。

目標に合わせた正しい選択

正しいセンサー配置の選択は、キャプチャする必要がある特定のデータによって異なります。

  • 主な焦点が衝撃力学の場合:ヒールストライクとつま先離地の力に関する高忠実度データをキャプチャするために、甲または外側後部のかかとのセンサーを優先してください。
  • 主な焦点が安定性とバランスの場合:重心の変化を正確に追跡するために、にユニットが取り付けられていることを確認してください。
  • 主な焦点がアルゴリズムの精度の場合:アーチファクトを最小限に抑え、信号ピークの安定した記録を保証するために、履物の外側後部の配置を利用してください。

これらの最適な物理的収集ポイントにセンサーを固定することで、生の動きを正確で実行可能な生体力学的洞察に変えることができます。

要約表:

センサー配置 キャプチャされる主なデータタイプ 主な利点
足の衝撃と離地 接触フェーズの直接測定
外側後部のかかと 運動学的特性 最小限の信号ノイズと安定したピーク検出
腰(ベルト装着) 重心とバランス 安定性と全身姿勢の監視
足の末端 地面との接触力学 正確な歩幅と歩数追跡

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参考文献

  1. Walid Gomaa, Mohamed A. Khamis. A perspective on human activity recognition from inertial motion data. DOI: 10.1007/s00521-023-08863-9

この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .

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