スクワット検出における慣性計測ユニット（IMU）の主な役割は、制御システムにとって正確なリアルタイムタイミングトリガーとして機能することです。足首関節の角速度と姿勢角を継続的に監視することにより、IMUはシステムがスクワット運動を正確に個別のフェーズにセグメント化することを可能にします。このセグメンテーションは、デバイスの機械的出力を人間の動きと同期させるために重要です。
IMUは、生のモーションデータとインテリジェントな制御との間のギャップを埋めます。スクワットの正確なフェーズ（下降、ボトムステイ、上昇、または立位）を特定することにより、アシストトルクが最適なタイミングで適用されることを保証し、アシストデバイスの機械的効率を最大化します。
フェーズ検出のメカニズム
関節運動学の監視
ユーザーの意図を理解するために、IMUは足首関節の特定の生体力学に焦点を当てます。
角速度（角度の変化速度）と姿勢角（足が脚または地面に対してどのように配置されているか）に関するリアルタイムデータをキャプチャします。この生のデータは、制御アルゴリズムの基本的な入力として機能します。
4つの主要フェーズの特定
足首からの運動学データを使用して、制御システムはスクワットの4つの異なる段階を区別できます。
- 下降フェーズ：足首の角度が閉じるにつれて下降運動を検出します。
- ボトムステイフェーズ：スクワットの最も低い位置での一時停止または安定化を認識します。
- 上昇フェーズ：足首の角度が開くにつれて上昇駆動を特定します。
- 立位フェーズ：中立で直立した位置への復帰を確認します。
検出から制御へ
時間トリガーメカニズム
これらのフェーズを特定する主な価値は、時間トリガーメカニズムを作成することにあります。
定期的で無差別にサポートを提供するのではなく、システムは特定のフェーズ遷移を待ちます。IMUデータは「ゴー」信号として機能し、動きの現在の段階に基づいてアクチュエータがいつ正確に作動または解除するかを指示します。
機械的効率の最大化
アシストデバイスの効率は、有用な場合にのみエネルギーを供給することに依存します。
上昇フェーズをサイクル全体から分離することにより、システムはアシストトルクが労力を要するスクワット部分でのみ供給されることを保証します。これにより、下降または静止フェーズ中のエネルギーの無駄を防ぎ、ユーザーにとって自然な動きを保証します。
トレードオフの理解
センサードリフトと累積誤差
IMUは非常に効果的ですが、特に姿勢や方向の計算において、時間の経過とともに累積誤差の影響を受けやすいです。
広範なアプリケーションで指摘されているように、加速度計とジャイロスコープからのデータはドリフトする可能性があります。長い運用サイクルにわたって高い精度を維持するために、システムはこれらの偏差を補正するために磁力計補正または高度なフィルタリングアルゴリズムを必要とすることがよくあります。
配置感度
フェーズ検出の精度は、センサーの物理的な配置に大きく依存します。
主なアプリケーションは足首関節に依存していますが、センサーの不適切な取り付けやずれは、角速度の読み取りにノイズを導入する可能性があります。これにより、誤ったフェーズ識別が発生し、アシストトルクが早すぎるか遅すぎるかのいずれかでトリガーされる可能性があります。
目標に合わせた適切な選択
スクワット検出にIMUを効果的に活用するには、実装を特定の制御目標に合わせます。
- タイミング精度が主な焦点である場合：フェーズ遷移のための最もクリーンな角速度データをキャプチャするために、足首関節へのIMUの正確な取り付けを優先します。
- システム効率が主な焦点である場合：アルゴリズムを調整して、トルク適用を上昇フェーズに厳密に制限し、下降および立位フェーズ中のエネルギー消費をゼロにします。
IMUは単なるセンサーではありません。それは人間と機械の相互作用の成功を決定する論理ゲートです。
概要表：
| フェーズ | 動きの説明 | IMUデータフォーカス | 制御システムアクション |
|---|---|---|---|
| 下降 | 下降運動 | 足首角度のクローズ | トルクなしで監視 |
| ボトムステイ | 最低点での安定化 | ゼロ角速度 | 上昇の準備 |
| 上昇 | 上昇駆動/立ち上がり | 足首角度のオープン | アシストトルクをトリガー |
| 立位 | 中立で直立した位置 | 一定の姿勢角 | 待機/省電力 |
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参考文献
- Prakyath Kantharaju, Myunghee Kim. Reducing Squat Physical Effort Using Personalized Assistance From an Ankle Exoskeleton. DOI: 10.1109/tnsre.2022.3186692
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 .
