高周波赤外線モーションキャプチャは、解剖学的構造の急速な変化を正確にマッピングするために必要な高い空間分解能を提供するという点で、下肢のトラッキングに不可欠です。複数の高精度カメラを使用して反射マーカーを追跡することにより、研究者は最小限のエラーで体節と関節角度の正確な座標をキャプチャできます。
このシステムの重要な価値は、運動学的座標とフォースプレートデータを同期する能力にあります。この統合により、3Dデジタルモデルの構築が可能になり、動き中の動的な関節応力の正確な計算が可能になります。
高忠実度運動学の達成
下肢のバイオメカニクスを理解するには、単純なビデオ観察では不十分です。定量化可能で高解像度のデータが必要です。
マルチカメラ三角測量による精度
赤外線システムは、キャプチャボリュームの周りに配置された複数のカメラを使用します。反射マーカーをさまざまな角度から検出することにより、システムは高い空間分解能で3D位置を計算し、被写体の動きのデジタルフレームワークを作成します。
解剖学的ランドマークのマッピング
反射マーカーは、かかとや第一および第五中足趾節関節などの特定の解剖学的ランドマークに配置されます。これにより、システムは一般的な動きだけでなく、特定の体節の空間位置を定義できます。
3Dデジタルモデルの構築
マーカーからの座標データを使用して、ソフトウェアは下肢または履物の仮想モデルを再構築します。この再構築は、足の動きの軌跡と歩行特性に関する業界標準のベースラインデータを提供します。
動きと生体力学的負荷の接続
このような洗練されたシステムを使用する主な理由は、肢がどのように動くかを見るだけでなく、それに作用する力を理解することです。
重心(COM)の追跡
このシステムにより、重心軌跡の正確なマッピングが可能になります。正確なCOM追跡は、バランス、安定性、および移動のエネルギー効率を分析するための基本です。
フォースプレートとの統合
高周波赤外線システムは、フォースプレートと完全に同期するように設計されています。カメラが動き(運動学)をキャプチャするのに対し、フォースプレートは地面反力(運動力学)をキャプチャします。
動的関節応力の計算
肢節の3D位置と力データを組み合わせることで、研究者は関節応力の動的変化を分析できます。これは、傷害予防研究、リハビリテーションモニタリング、および履物設計にとって重要です。
制約の理解
赤外線システムは実験室での作業に優れた精度を提供しますが、限界がないわけではありません。どこで優れていて、どこで失敗するかを理解することが不可欠です。
環境感度
これらのシステムは光の反射に依存しており、通常は制御された実験室環境に限定されます。IMUベースのスーツとは異なり、赤外線カメラは屋外の照明条件、影、または木のような物理的な障害物の影響を受ける可能性があります。
視線要件
カメラは追跡するためにマーカーを「見る」必要があるため、オクルージョン(遮蔽)のリスクがあります。肢がカメラの視界からマーカーをブロックすると、データギャップが発生する可能性がありますが、慣性センサー(IMU)は視線要件がありません。
実験に最適なテクノロジーの選択
テクノロジーの選択は、特定の環境と必要なデータの粒度によって決定されるべきです。
- 主な焦点が正確な関節応力分析である場合:制御された実験室環境で内部負荷の正確な計算を保証するために、フォースプレートと同期した高周波赤外線システムを使用してください。
- 主な焦点がフィールドベースの人間工学である場合:IMUを備えた高精度モーションキャプチャスーツを使用して、オクルージョンの問題なしに、複雑な屋外環境での全身軌跡をキャプチャしてください。
最終的に、関節の負荷が要因となる下肢の詳細な生体力学的プロファイリングには、高周波赤外線キャプチャが依然として決定的なツールです。
概要表:
| 特徴 | 高周波赤外線システム | IMUベースキャプチャスーツ |
|---|---|---|
| 最適なユースケース | 実験室ベースの関節応力分析 | フィールドベースの人間工学/屋外 |
| データ精度 | 高空間分解能(3D座標) | 向きと加速度 |
| 同期能力 | フォースプレートとの直接統合 | 限定的な運動学的同期 |
| 要件 | 明確な視線が必要 | 視線は不要 |
| 出力 | 正確な3Dデジタル骨格モデル | 全身の動きの軌跡 |
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参考文献
- Noor Arifah Azwani Abdul Yamin, Hiroshi Takemura. Correlation between Postural Stability and Lower Extremity Joint Reaction Forces in Young Adults during Incline and Decline Walking. DOI: 10.3390/app132413246
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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