正確な歩行分析は、詳細な空間解像度に依存します。単一のセンサーでは人間の歩行の複雑さを捉えることはできません。したがって、圧力分布の詳細なマップを作成するには、複数の高ダイナミック圧力ユニットが必要です。これらのユニットを重要な接触点—特に踵、土踏まず、前足—に配置することにより、システムは時間とともに足全体にわたって力がどのように動的にシフトするかを追跡できます。
複数の圧力ユニットの統合は、単純な力検出を動的な動きの追跡に変換します。この構成は、ユーザーの重心の移動を監視するために不可欠であり、システムが上り階段と下り階段のような、生体力学的に類似したアクティビティを区別することを可能にします。
空間圧力マッピングのメカニズム
主要な解剖学的領域のキャプチャ
歩行を理解するには、最も重要な場所で力を測定する必要があります。 スマートインソールは、踵、土踏まず、前足に戦略的に配置された高ダイナミックユニットを利用します。 このマルチポイントアプローチにより、システムは単一の一般的な衝撃データポイントではなく、足と地面の間の完全な相互作用を捉えることができます。
重心の追跡
歩行は、静的な衝撃だけでなく、動きの流れによって定義されます。 複数の異なる場所から同時にデータを収集することにより、インソールは重心の移動を計算できます。 これにより、ユーザーが歩行の段階を移動する際の体重移動の軌跡をシステムが視覚化できます。
複雑なアクティビティの区別
姿勢の曖昧さの解消
特定の身体状態は、基本的なセンサーでは同じように見えることがあります。 たとえば、座っている状態と立っている状態の違いは、総荷重の点では微妙な場合があります。 複数のセンサーは、座っている状態に典型的な分布から、負荷のかかった立位姿勢を区別するために必要な特定の空間的な圧力変動を検出します。
方向移動の識別
動的なアクティビティは、しばしば類似した力の特性を共有しますが、実行方法が異なります。 上り階段と下り階段の移動は、単一のセンサーが一般的な歩行として誤解する可能性のある、明確な力のパターンを生成します。 複数の圧力ユニットの逐次的なアクティベーションにより、アルゴリズムは昇降に関連する特定のメカニズムを認識できます。
トレードオフの理解
データ複雑性の増加
複数の高ダイナミックユニットを使用すると、生データの量 が大幅に増加します。 これにより精度は向上しますが、リアルタイムで空間分布と移動パターンを解釈するには、より洗練された処理アルゴリズムが必要です。
精度の依存性
このアプローチの効果は、センサーの配置に完全に依存します。 システムは特定の解剖学的領域（踵、土踏まず、前足）のマッピングに依存しているため、センサーのずれは重心の不正確な計算につながる可能性があります。
目標に合った適切な選択をする
複数のセンサーの必要性は、プロジェクトに必要な診断忠実度のレベルによって異なります。
- 主な焦点がアクティビティ分類の場合：階段の上り下りと平地での歩行のような類似した動きの微妙な違いを解決するには、複数のユニットを使用する必要があります。
- 主な焦点が姿勢分析の場合：座っている状態と立っている状態の変化における体重分布を正確に追跡するには、踵と前足に別々のセンサーが必要です。
最終的に、複数の高ダイナミックユニットによって提供される詳細なデータは、単に歩行を検出することと、人間の動きを真に理解することの間の架け橋となります。
要約表：
| 主な機能 | 機能的利点 | 実用的な応用 |
|---|---|---|
| マルチポイントマッピング | 踵、土踏まず、前足での力をキャプチャ | 高忠実度の生体力学的データ収集 |
| CoG追跡 | 重心の移動を監視 | 歩行中の体重移動の視覚化 |
| 空間解像度 | 微妙な姿勢変化を区別 | 座っている状態と立っている状態の区別 |
| 逐次センシング | 動的な力のパターンを認識 | 階段昇降と平地歩行の識別 |
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参考文献
- Luigi D’Arco, Huiru Zheng. DeepHAR: a deep feed-forward neural network algorithm for smart insole-based human activity recognition. DOI: 10.1007/s00521-023-08363-w
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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