由东京理科大学 Yutaka Takemura 教授和广岛县立大学 Yasushi Shimatani 教授组成的研究小组正在研究从一张 RGB 相机图像和一两个小惯性图像估计姿态我们已经成功地开发了一种新方法,通过结合从单元获得的信息来轻松准确地分析步态。

 虽然步态分析用于包括康复在内的各种临床环境,但它需要大量标记和大型测量设备,导致成本高昂。由于作为代表性测量工具的 3D 运动捕捉和使用惯性测量设备的运动捕捉具有相同的问题,因此寻求更简单的替代方法。

 另一方面,在这项研究中,我们提出了一种新的步态分析方法,该方法结合了人体姿势估计算法,该算法根据摄像机图像估计人体的关节点,以及从附着在脚上的惯性测量单元获得的信息。仅需一台RGB相机,也用于数码相机,并使用一两个小型惯性测量单元进行分析,因此无需专业知识或大型设备,任何人都可以使用。可以轻松进行步态分析.

 在该方法的对比实证实验中,证实可以测量步行速度、步幅、步行周期等与整个步行相关的许多参数,其准确度等于或高于该方法。常规方法。基于相机的无标记系统使用传统姿势估计算法的问题是行走过程中关节角度,特别是踝关节角度的测量误差较大,同时也发现它可以比该方法更准确地测量。

 这项研究的结果不仅在医疗和福利领域有用,而且通过使高精度运动分析变得容易成为可能,可以期待在广泛领域的应用,例如运动,机器人, 和计算机图形学..

纸张信息:[科学报告] 在各种步态条件下验证融合基于相机的姿态估计和 IMU 传感器的步态分析方法

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