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技術チーム · 3515

更新しました 1 week ago

埋め込み型3Dフォースプレートの機能とは?生体力学的な精度とグラウンドトゥルースのゴールドスタンダード


埋め込み型3Dフォースプレートは、人間の動作中の外力を定量化するための決定的な機器として機能します。地面と同一平面に埋め込まれたこのデバイスは、4つのコーナーに配置された3軸センサーを利用して、高精度で地面反力(GRF)を測定します。具体的には、垂直方向、前後方向(前方から後方)、および内外側方向(左右)の3つの重要な次元で力データをキャプチャします。

現代の分析はしばしばビデオに依存していますが、埋め込み型フォースプレートは、それらの視覚モデルを検証し、機械学習の予測を検証するために使用される不可欠な「ゴールドスタンダード」であり続けています。

正確な測定のメカニズム

3軸センサー構成

システムの中心的な精度は、そのセンサー配置から生まれます。プレートは、デバイスの4つのコーナーに取り付けられた特定の3軸フォースセンサーを利用しています。

このコーナーベースの構成により、被験者がプレートのどこを踏んでも、力が正確にキャプチャされることが保証されます。

3次元データのキャプチャ

垂直方向の重量のみを記録する単純な圧力マットとは異なり、3Dフォースプレートは動作の全スペクトルをキャプチャします。

垂直方向の力(重力と蹴り出し)、前後方向の力(制動と推進)、および内外側方向の力(バランスと安定性)を記録します。

新技術検証における役割

「グラウンドトゥルース」のベンチマーク

AIとコンピュータビジョンの時代において、信頼性の高い物理データはかつてないほど重要になっています。埋め込み型フォースプレートは、「グラウンドトゥルース」として知られる客観的なベンチマークを提供します。

センサーはピクセルを解釈するのではなく物理法則を測定するため、データは絶対的なものと見なされます。

ビデオモデルのキャリブレーション

多くの最新システムは、視覚的な動作に基づいて力を推定するためにビデオベースのポーズ推定モデルを使用しています。

フォースプレートは、これらのモデルをテストするために使用される重要なツールです。機械学習の予測と実際のプレートデータを比較することにより、研究者はビデオベースのシステムがどれほど正確であるかを正確に判断できます。

トレードオフの理解

設置と永続性

名前が示すように、「埋め込み型」プレートは床への恒久的な設置が必要です。

これにより、携帯性が排除され、データ収集は実験室または固定された臨床設定に限定されます。

データ対ビジュアル

プレートはのゴールドスタンダードを提供しますが、運動学(体の角度)を固有にキャプチャするわけではありません。

完全な生体力学的プロファイルを得るには、この力データを、検証に役立つビデオシステムと同期させる必要があることがよくあります。

目標に合わせた適切な選択

生体力学的研究または臨床評価を設計する際には、特定のニーズを考慮してください。

  • 絶対的な精度が主な焦点である場合:特に研究発表のために、グラウンドトゥルースを確立するには埋め込み型フォースプレートに依存する必要があります。
  • 予測モデルの開発が主な焦点である場合:フォースプレートを検証ツールとして使用し、ビデオベースの機械学習アルゴリズムをトレーニングおよび修正します。

真の生体力学的洞察は、体がどのように動くかだけでなく、その動きを駆動する特定の力についての理解から生まれます。

概要表:

特徴 機能と影響
データキャプチャ 垂直、前後、内外側方向の力を測定
センサータイプ 絶対的な精度を実現する4コーナー3軸フォースセンサー
コアロール 動作分析の「グラウンドトゥルース」ベンチマークとして機能
AI統合 ビデオベースの機械学習モデルを検証およびキャリブレーション
設置 安定性のための恒久的、フラッシュマウントされた床統合

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参考文献

  1. Marion Mundt, Jacqueline Alderson. Estimating Ground Reaction Forces from Two-Dimensional Pose Data: A Biomechanics-Based Comparison of AlphaPose, BlazePose, and OpenPose. DOI: 10.3390/s23010078

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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