データレベルフュージョンは、マルチセンサー統合の最も初期の段階を特徴とし、加速度計や磁力計などのセンサーからの生の信号が、同期直後に結合されます。特徴が抽出されたり、データが圧縮されたりする前にこれらのストリームをマージすることにより、この方法は高精度のスマートフットウェアのために元の測定値の絶対的な最大限の忠実度を維持します。
データレベルフュージョンは、高忠実度モーション追跡の基盤です。未処理の補完的なデータストリームを組み合わせることで、測定の不確実性を最小限に抑え、正確な人間の動きの再構築に必要な豊かで詳細なデータセットを作成します。
初期段階の統合の仕組み
ソースでの処理
データレベルフュージョンは生のデータストリームで動作します。抽象的な決定や抽出された特徴に依存する後期のフュージョンとは異なり、この方法はハードウェアによって生成されたプライマリ信号を直接扱います。
同期の必要性
生のデータストリームを単純に重ね合わせることはできません。最初に完全に整列させる必要があります。 効果的なフュージョンには、すべてのセンサーが正確に同じ瞬間のレポートをしていることを保証するために、正確な時間同期が必要です。
座標系の整列
タイミングに加えて、センサーの物理的な向きも重要です。 結合が発生する前に、異なるセンサー(例:異種センサー)からのデータを統一された座標系に整列させるために空間キャリブレーションが必要です。
なぜ精度アプリケーションではデータレベルフュージョンが必要なのか
元の詳細の最大限の保持
スマートフットウェアでは、歩行や圧力分布の微妙な変化が重要になる場合があります。 データレベルフュージョンは元の詳細の最大限を保持し、初期段階のフィルタリングや要約によってニュアンスが失われないようにします。
測定の不確実性の低減
単一のセンサーは、特定の弱点やノイズプロファイルを持つことがよくあります。 類似または異種センサーからのデータを組み合わせることで、この技術は補完的な情報を利用して読み取り値を相互検証し、全体的な不確実性を大幅に低減します。
複雑な動きの再構築のサポート
人間の動きの再構築には、密なデータ基盤が必要です。 このアプローチは、可能な限り最もリッチなデータサポートを提供し、アルゴリズムが特徴レベルのフュージョンではしばしば一致できない精度レベルで複雑な生体力学的動きを再構築できるようにします。
トレードオフの理解
高データ量
生のストリームをフューズしているため、処理されるデータの量は多くなります。 パイプラインのこの早い段階で情報を破棄していないため、堅牢な帯域幅と処理能力が必要です。
キャリブレーションエラーへの高い感度
出力の精度は、プリプロセッシングの品質に厳密に依存します。 空間キャリブレーションまたは時間同期がわずかにずれているだけでも、フューズされた生のデータは不整合で使い物にならないものになります。
目標に合わせた適切な選択
データレベルフュージョンがスマートフットウェアアプリケーションにとって正しいアーキテクチャ上の選択であるかどうかを判断するには、特定の目標を検討してください。
- 主な焦点が絶対精度にある場合:データ処理パイプライン中に生体力学的なニュアンスが失われないように、この方法を優先してください。
- 主な焦点がエラー削減にある場合:この技術を使用して、ソースで異なるセンサーの補完的な性質(例:磁力計が加速度計のドリフトを補正する)を活用してください。
高精度のフットウェアアプリケーションにとって、データレベルフュージョンは、生のセンサーノイズを人間の動きの信頼できるデジタルモデルに変換するための重要な最初のステップです。
概要表:
| 側面 | 説明 |
|---|---|
| それは何ですか | 生の同期データを組み合わせるマルチセンサー統合の最も初期の段階 |
| 主要なメカニズム | 生のセンサーデータストリームの時間同期、空間キャリブレーション |
| 主な利点 | 元の詳細の最大限を保持、測定の不確実性を低減、複雑な動きの再構築をサポート |
| トレードオフ | 高データ量、キャリブレーションエラーへの高い感度 |
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参考文献
- Eghbal Foroughi Asl, A. Jalali. Statistical Database of Human Motion Recognition Using Wearable IoT—A Review. DOI: 10.1109/jsen.2023.3282171
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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