Single Inertial(단일 관성)란 무엇입니까?
Single Inertial 단일 관성 - However, existing wearable solutions using a single inertial measurement unit (IMU) are limited in how accurately they can estimate back loading when objects of varying mass are handled, and alternative solutions in the scientific literature require so many distributed sensors that they are impractical for widespread workplace implementation. [1] A set of eight predefined commands were evaluated with two systems that contain a single inertial sensor, respectively, three inertial sensors. [2] To reduce the burden of sensors on users and recognize more locomotion modes, we design a novel decision tree structure (DTS) based on using an improved backpropagation neural network (IBPNN) as judgment nodes named IBPNN-DTS, after analyzing the experimental locomotion mode data using the original values with a 200-ms time window for a single inertial measurement unit to hierarchically identify nine common locomotion modes (level walking at three kinds of speeds, ramp ascent/descent, stair ascent/descent, Sit, and Stand). [3] We present the use of a single inertial measurement unit (IMU) worn on the thigh to produce stride-by-stride estimates of walking speed and its spatiotemporal determinants (i. [4] The use of a few sensors or, ideally, a single inertial measurement unit (IMU) is preferable for accurate gait analysis. [5] In this paper, such sensors are gyroscopes and accelerometers, oriented along three orthogonal axes and placed in a single inertial measurement module. [6] RESEARCH QUESTION The objective is to estimate the motion of the human knee joint during walking using the kinematics of wearer's thigh measured by a single Inertial Measurement Unit (IMU). [7] PURPOSE To assess the suitability of using data from a single inertial measurement unit (IMU) secured to the lower back of the rider for estimating CoM motion during non-seated cycling by comparing vertical displacement derived from the IMU to that of an attached marker cluster and to a full-body kinematic estimate of vertical CoM displacement. [8] The goal of the present study was to investigate whether a single inertial measurement unit (IMU) placed at the shank and machine learning algorithms could be used to detect and classify stumbling events in a dataset comprising of a wide variety of daily movements. [9] The proposed method measures quantitative foot position (anteroposterior and mediolateral distance between both feet) through a machine learning technique using features obtained from only a single inertial sensor on the trunk and shoe-type force sensors. [10] Mechanical sensors (inertial measurement units, goniometers) are found to be most important for classification, while goniometers dominate ramp incline and stair height estimation, and speed estimation is performed largely with a single inertial measurement unit. [11] To make a simplified system, the proposal is based on a kinematic model that estimates segment angles using a single inertial sensor attached to the shank and a force plate. [12] This article proposes a novel deep learning method to achieve accurate and robust HAR with only a single inertial measurement unit (IMU) sensor. [13] The underlying approach proposes a reliable, comprehensive framework for the assessment of postural stability due to cerebellar dysfunction using a single inertial measurement unit. [14] The purpose of this study was to estimate KAM using a single inertial measurement unit (IMU) during gait in patients with knee OA. [15] The goal of the present study was to investigate whether a single inertial measurement unit (IMU) placed at the shank and machine learning algorithms could be used to detect and classify stumbling events in a dataset comprising of a wide variety of daily movements. [16] A technique has been developed to compensate pressure readings from arrays of highly sensitive membrane-type pressure sensors for deflections caused by acceleration normal to the plane of the membrane using a single inertial measurement unit. [17] In this work, we propose a metric to quantify this compensation using a single inertial measurement unit (IMU). [18] The common approach to inertial sensor calibration has been to model the stochastic error signals of individual sensors independently, whether as components of a single inertial measurement unit (IMU) in different directions or arrayed in the same direction for redundancy. [19] This paper presents a real-time human locomotion recognition system using a single inertial measurement unit placed on the human thigh to capture thigh angular data. [20] The accurate and reliable extraction of specific gait events from a single inertial sensor at waist level has been shown to be challenging. [21] Joint angle was calculated from the single inertial measurement unit using four machine learning models, and was compared to the reference standard to evaluate accuracy. [22] To achieve this goal, this paper presents two gait phase partitioning algorithms that use motion data from a single inertial measurement unit (IMU) placed on the foot instep. [23] This paper presents a complete system and algorithm to estimate temporal gait events during stance and inner-stance phases using a single inertial measurement unit (IMU) in real-time. [24] This study used a single Inertial Measurement Unit (IMU) equipped with a tri-axial accelerometer to characterise the galloping of thirty-one greyhounds on five different race tracks. [25] RESEARCH QUESTION Does the use of crutches influence the ability of a single inertial measurement unit (IMU), placed on the lower trunk, to correctly record the spatial-temporal gait parameters in patients after recent THA or TKA? METHODS 20 patients walking with crutches after recent THA or TKA and 10 healthy subjects were recruited. [26] Each participant completed 6 trials of the TUG wearing a single inertial measurement unit sensor at a self-selected walking pace while listening to an array of 10 randomly presented single digits during each TUG trial. [27] In contrary to typical motion capture pattern recognition problem in this case we use only single inertial measurement unit (IMU) sensor. [28] In this paper, a method to detect normal and abnormal gait phases using a single inertial measurement unit attached to the shank is proposed. [29] ABSTRACT This paper proposes a combined observer/controller method that estimates the states and simultaneously improves the ride comfort and stability of a full vehicle active suspension system using a single inertial measurement unit (IMU) in the presence of noise and centre of gravity uncertainties. [30] The human locomotion recognition algorithm is trained using two-dimensional features, Amplitude (A) and Omega (ω), obtained from thigh angle measurements, using a single Inertial Measurement Unit (IMU) on each limb. [31] A single Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is utilized to detect if the worker has fallen down. [32] This paper presents a system to quantify these diverse aspects for a single speed bicycle using a single inertial sensor device. [33] The significance and novelty of the developed work lies in the fact that the method validates an approach for detecting gait events using foot angle variation alone, computed from a single inertial sensor. [34] Maintaining good mental health with ageing may promote safer gait and wearable sensor technologies could be applied to gait asymmetry monitoring, possibly using a single inertial measurement unit attached to each shoe. [35] This demonstration showcase a minimalist hand gesture recognition technology using single Inertial Measurement Unit (IMU). [36] The models are supported by a single Inertial Measurement Unit (IMU) within the nacelle measuring the translational accelerations and angular velocities about the three independent axis. [37] The purpose of this study was to validate Time Up and Go test (TUG) as measured by a single Inertial Measurement Unit (IMU) placed on the lower back to that measured by a stopwatch in obese and normal weight women; in addition, the comparison of the performance of TUG test between obese and healthy women using the instrumented TUG (iTUG). [38] In this paper, a novel deep learning approach on gender and age recognition using a single inertial sensors is proposed. [39] RESEARCH QUESTION This study aims to evaluate the feasibility of using a single inertial sensor to recognise and classify shoulder rehabilitation activity using supervised machine learning techniques. [40] The system, based on a single inertial measurement unit placed on the forearm, is unobtrusive, user-independent, and lightweight enough for real-time mobile processing. [41]그러나 단일 관성 측정 장치(IMU)를 사용하는 기존 웨어러블 솔루션은 다양한 질량의 물체를 취급할 때 역하중을 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 한계가 있으며, 과학 문헌의 대안 솔루션은 분산된 센서가 너무 많이 필요하기 때문에 광범위하게 적용할 수 없습니다. 직장 구현. [1] 8개의 사전 정의된 명령 세트는 각각 단일 관성 센서, 3개의 관성 센서를 포함하는 2개의 시스템으로 평가되었습니다. [2] 사용자의 센서 부담을 줄이고 더 많은 이동 모드를 인식하기 위해 실험적 이동 모드 데이터를 분석한 후 IBPNN-DTS라는 판단 노드로 개선된 역전파 신경망(IBPNN)을 사용하여 새로운 의사 결정 트리 구조(DTS)를 설계합니다. 단일 관성 측정 장치에 대해 200ms 시간 창의 원래 값을 사용하여 9가지 일반적인 이동 모드(3가지 속도의 수평 보행, 램프 상승/하강, 계단 상승/하강, 앉기 및 일어서기)를 계층적으로 식별합니다. [3] 우리는 보행 속도와 그 시공간적 결정 요인(i. [4] 정확한 보행 분석을 위해서는 몇 개의 센서를 사용하거나 이상적으로는 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하는 것이 좋습니다. [5] 이 문서에서 이러한 센서는 3개의 직교 축을 따라 지향되고 단일 관성 측정 모듈에 배치된 자이로스코프 및 가속도계입니다. [6] 연구 질문 목적은 단일 관성 측정 장치(IMU)로 측정된 착용자의 허벅지 운동학을 사용하여 보행 중 인간 무릎 관절의 움직임을 추정하는 것입니다. [7] 목적 IMU에서 파생된 수직 변위를 부착된 마커 클러스터의 수직 변위와 비교하여 앉지 않은 사이클링 중 CoM 동작을 추정하기 위해 라이더의 허리에 고정된 단일 IMU(관성 측정 장치)의 데이터 사용 적합성을 평가하고 수직 CoM 변위의 전신 운동학적 추정. [8] 현재 연구의 목표는 생크와 기계 학습 알고리즘에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)가 다양한 일상 움직임으로 구성된 데이터 세트에서 걸림돌 이벤트를 감지하고 분류하는 데 사용할 수 있는지 여부를 조사하는 것이었습니다. [9] 제안하는 방법은 하나의 몸통 관성 센서와 신발 형태의 힘 센서에서 얻은 특징을 이용하여 머신 러닝 기법을 통해 발의 양적 위치(양발 사이의 전후방 거리)를 측정한다. [10] 기계식 센서(관성 측정 장치, 각도계)는 분류에 가장 중요한 것으로 밝혀졌으며 각도계는 경사로 및 계단 높이 추정을 지배하며 속도 추정은 주로 단일 관성 측정 장치로 수행됩니다. [11] 단순화된 시스템을 만들기 위해 제안은 섕크와 포스 플레이트에 부착된 단일 관성 센서를 사용하여 세그먼트 각도를 추정하는 운동학적 모델을 기반으로 합니다. [12] 이 기사에서는 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서만으로 정확하고 강력한 HAR을 달성하기 위한 새로운 딥 러닝 방법을 제안합니다. [13] 기본 접근 방식은 단일 관성 측정 단위를 사용하여 소뇌 기능 장애로 인한 자세 안정성 평가를 위한 신뢰할 수 있고 포괄적인 프레임워크를 제안합니다. [14] 이 연구의 목적은 무릎 골관절염 환자의 보행 중 단일 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 KAM을 추정하는 것입니다. [15] 현재 연구의 목표는 생크와 기계 학습 알고리즘에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)가 다양한 일상 움직임으로 구성된 데이터 세트에서 걸림돌 이벤트를 감지하고 분류하는 데 사용할 수 있는지 여부를 조사하는 것이었습니다. [16] 단일 관성 측정 장치를 사용하여 멤브레인 평면에 수직인 가속으로 인한 편향에 대해 매우 민감한 멤브레인 유형 압력 센서 어레이의 압력 판독값을 보정하는 기술이 개발되었습니다. [17] 이 작업에서 우리는 단일 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 이 보상을 정량화하는 메트릭을 제안합니다. [18] 관성 센서 교정에 대한 일반적인 접근 방식은 개별 센서의 확률적 오류 신호를 독립적으로 모델링하는 것이었습니다. 단일 IMU(관성 측정 장치)의 구성 요소로 서로 다른 방향으로 또는 중복성을 위해 동일한 방향으로 배열되어 있는지 여부에 관계없이. [19] 이 논문은 허벅지 각도 데이터를 캡처하기 위해 인간 허벅지에 배치된 단일 관성 측정 장치를 사용하는 실시간 인간 운동 인식 시스템을 제시합니다. [20] 허리 높이의 단일 관성 센서에서 특정 보행 이벤트를 정확하고 안정적으로 추출하는 것은 어려운 것으로 나타났습니다. [21] 4개의 머신러닝 모델을 사용하여 단일 관성 측정 장치에서 관절 각도를 계산하고, 정확도를 평가하기 위해 참조 표준과 비교했습니다. [22] 이 목표를 달성하기 위해 이 논문은 발등에 배치된 단일 IMU(관성 측정 장치)의 모션 데이터를 사용하는 두 가지 보행 위상 분할 알고리즘을 제시합니다. [23] 이 논문은 실시간으로 단일 관성 측정 장치(IMU)를 사용하여 입각기 및 내부 자세 단계에서 시간적 보행 이벤트를 추정하는 완전한 시스템 및 알고리즘을 제시합니다. [24] 이 연구는 5개의 다른 경주 트랙에서 31마리의 그레이하운드의 질주를 특성화하기 위해 3축 가속도계가 장착된 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용했습니다. [25] 연구 질문 목발의 사용이 최근 THA 또는 TKA 후 환자의 공간-시간적 보행 매개변수를 정확하게 기록하기 위해 하부 몸통에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)의 능력에 영향을 줍니까? 행동 양식 최근 THA 또는 TKA 후 목발을 짚고 걷는 20명의 환자와 10명의 건강한 피험자를 모집했습니다. [26] 각 참가자는 단일 관성 측정 단위 센서를 착용하고 자가 선택한 보행 속도로 TUG에 대해 6번의 시험을 완료했으며 각 TUG 시험 동안 무작위로 제시된 한 자리 숫자 10개를 들었습니다. [27] 이 경우 일반적인 모션 캡처 패턴 인식 문제와 달리 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서만 사용합니다. [28] 본 논문에서는 생크에 부착된 단일 관성 측정 장치를 사용하여 정상 및 비정상 보행 단계를 감지하는 방법을 제안합니다. [29] 요약 본 논문에서는 소음과 무게중심 불확실성이 존재하는 상황에서 단일 관성측정장치(IMU)를 사용하여 전체 차량 능동 서스펜션 시스템의 상태를 추정하고 승차감과 안정성을 동시에 향상시키는 관찰자/제어기 결합 방법을 제안합니다. [30] 인간의 운동 인식 알고리즘은 각 팔다리에 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하여 허벅지 각도 측정에서 얻은 2차원 기능인 진폭(A) 및 오메가(ω)를 사용하여 훈련됩니다. [31] 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서를 사용하여 작업자가 넘어졌는지 감지합니다. [32] 이 논문은 단일 관성 센서 장치를 사용하여 단일 속도 자전거에 대한 이러한 다양한 측면을 정량화하는 시스템을 제시합니다. [33] 개발된 작업의 의의와 참신함은 이 방법이 단일 관성 센서에서 계산된 발 각도 변화만을 사용하여 보행 이벤트를 감지하는 접근 방식을 검증한다는 사실에 있습니다. [34] 노화와 함께 좋은 정신 건강을 유지하면 더 안전한 보행을 촉진할 수 있으며 웨어러블 센서 기술은 각 신발에 부착된 단일 관성 측정 장치를 사용하여 보행 비대칭 모니터링에 적용될 수 있습니다. [35] 이 데모에서는 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하여 최소한의 손 제스처 인식 기술을 선보입니다. [36] 모델은 세 개의 독립적인 축에 대한 병진 가속도와 각속도를 측정하는 나셀 내의 단일 관성 측정 장치(IMU)에 의해 지원됩니다. [37] 이 연구의 목적은 허리에 위치한 단일 관성 측정 장치(IMU)로 측정한 TUG(Time Up and Go) 테스트를 비만 및 정상 체중 여성의 스톱워치로 측정한 값으로 검증하는 것이었습니다. 또한, 계측된 TUG(iTUG)를 사용하여 비만 여성과 건강한 여성 간의 TUG 테스트 성능 비교. [38] 이 논문에서는 단일 관성 센서를 사용하여 성별 및 연령 인식에 대한 새로운 딥 러닝 접근 방식을 제안합니다. [39] 연구 질문 이 연구는 감독 기계 학습 기술을 사용하여 어깨 재활 활동을 인식하고 분류하기 위해 단일 관성 센서를 사용하는 가능성을 평가하는 것을 목표로 합니다. [40] 팔뚝에 위치한 단일 관성 측정 장치를 기반으로 하는 이 시스템은 눈에 거슬리지 않고 사용자 독립적이며 실시간 모바일 처리에 충분히 가볍습니다. [41]
single inertial measurement 단일 관성 측정
However, existing wearable solutions using a single inertial measurement unit (IMU) are limited in how accurately they can estimate back loading when objects of varying mass are handled, and alternative solutions in the scientific literature require so many distributed sensors that they are impractical for widespread workplace implementation. [1] To reduce the burden of sensors on users and recognize more locomotion modes, we design a novel decision tree structure (DTS) based on using an improved backpropagation neural network (IBPNN) as judgment nodes named IBPNN-DTS, after analyzing the experimental locomotion mode data using the original values with a 200-ms time window for a single inertial measurement unit to hierarchically identify nine common locomotion modes (level walking at three kinds of speeds, ramp ascent/descent, stair ascent/descent, Sit, and Stand). [2] We present the use of a single inertial measurement unit (IMU) worn on the thigh to produce stride-by-stride estimates of walking speed and its spatiotemporal determinants (i. [3] The use of a few sensors or, ideally, a single inertial measurement unit (IMU) is preferable for accurate gait analysis. [4] In this paper, such sensors are gyroscopes and accelerometers, oriented along three orthogonal axes and placed in a single inertial measurement module. [5] RESEARCH QUESTION The objective is to estimate the motion of the human knee joint during walking using the kinematics of wearer's thigh measured by a single Inertial Measurement Unit (IMU). [6] PURPOSE To assess the suitability of using data from a single inertial measurement unit (IMU) secured to the lower back of the rider for estimating CoM motion during non-seated cycling by comparing vertical displacement derived from the IMU to that of an attached marker cluster and to a full-body kinematic estimate of vertical CoM displacement. [7] The goal of the present study was to investigate whether a single inertial measurement unit (IMU) placed at the shank and machine learning algorithms could be used to detect and classify stumbling events in a dataset comprising of a wide variety of daily movements. [8] Mechanical sensors (inertial measurement units, goniometers) are found to be most important for classification, while goniometers dominate ramp incline and stair height estimation, and speed estimation is performed largely with a single inertial measurement unit. [9] This article proposes a novel deep learning method to achieve accurate and robust HAR with only a single inertial measurement unit (IMU) sensor. [10] The underlying approach proposes a reliable, comprehensive framework for the assessment of postural stability due to cerebellar dysfunction using a single inertial measurement unit. [11] The purpose of this study was to estimate KAM using a single inertial measurement unit (IMU) during gait in patients with knee OA. [12] The goal of the present study was to investigate whether a single inertial measurement unit (IMU) placed at the shank and machine learning algorithms could be used to detect and classify stumbling events in a dataset comprising of a wide variety of daily movements. [13] A technique has been developed to compensate pressure readings from arrays of highly sensitive membrane-type pressure sensors for deflections caused by acceleration normal to the plane of the membrane using a single inertial measurement unit. [14] In this work, we propose a metric to quantify this compensation using a single inertial measurement unit (IMU). [15] The common approach to inertial sensor calibration has been to model the stochastic error signals of individual sensors independently, whether as components of a single inertial measurement unit (IMU) in different directions or arrayed in the same direction for redundancy. [16] This paper presents a real-time human locomotion recognition system using a single inertial measurement unit placed on the human thigh to capture thigh angular data. [17] Joint angle was calculated from the single inertial measurement unit using four machine learning models, and was compared to the reference standard to evaluate accuracy. [18] To achieve this goal, this paper presents two gait phase partitioning algorithms that use motion data from a single inertial measurement unit (IMU) placed on the foot instep. [19] This paper presents a complete system and algorithm to estimate temporal gait events during stance and inner-stance phases using a single inertial measurement unit (IMU) in real-time. [20] This study used a single Inertial Measurement Unit (IMU) equipped with a tri-axial accelerometer to characterise the galloping of thirty-one greyhounds on five different race tracks. [21] RESEARCH QUESTION Does the use of crutches influence the ability of a single inertial measurement unit (IMU), placed on the lower trunk, to correctly record the spatial-temporal gait parameters in patients after recent THA or TKA? METHODS 20 patients walking with crutches after recent THA or TKA and 10 healthy subjects were recruited. [22] Each participant completed 6 trials of the TUG wearing a single inertial measurement unit sensor at a self-selected walking pace while listening to an array of 10 randomly presented single digits during each TUG trial. [23] In contrary to typical motion capture pattern recognition problem in this case we use only single inertial measurement unit (IMU) sensor. [24] In this paper, a method to detect normal and abnormal gait phases using a single inertial measurement unit attached to the shank is proposed. [25] ABSTRACT This paper proposes a combined observer/controller method that estimates the states and simultaneously improves the ride comfort and stability of a full vehicle active suspension system using a single inertial measurement unit (IMU) in the presence of noise and centre of gravity uncertainties. [26] The human locomotion recognition algorithm is trained using two-dimensional features, Amplitude (A) and Omega (ω), obtained from thigh angle measurements, using a single Inertial Measurement Unit (IMU) on each limb. [27] A single Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is utilized to detect if the worker has fallen down. [28] Maintaining good mental health with ageing may promote safer gait and wearable sensor technologies could be applied to gait asymmetry monitoring, possibly using a single inertial measurement unit attached to each shoe. [29] This demonstration showcase a minimalist hand gesture recognition technology using single Inertial Measurement Unit (IMU). [30] The models are supported by a single Inertial Measurement Unit (IMU) within the nacelle measuring the translational accelerations and angular velocities about the three independent axis. [31] The purpose of this study was to validate Time Up and Go test (TUG) as measured by a single Inertial Measurement Unit (IMU) placed on the lower back to that measured by a stopwatch in obese and normal weight women; in addition, the comparison of the performance of TUG test between obese and healthy women using the instrumented TUG (iTUG). [32] The system, based on a single inertial measurement unit placed on the forearm, is unobtrusive, user-independent, and lightweight enough for real-time mobile processing. [33]그러나 단일 관성 측정 장치(IMU)를 사용하는 기존 웨어러블 솔루션은 다양한 질량의 물체를 취급할 때 역하중을 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 한계가 있으며, 과학 문헌의 대안 솔루션은 분산된 센서가 너무 많이 필요하기 때문에 광범위하게 적용할 수 없습니다. 직장 구현. [1] 사용자의 센서 부담을 줄이고 더 많은 이동 모드를 인식하기 위해 실험적 이동 모드 데이터를 분석한 후 IBPNN-DTS라는 판단 노드로 개선된 역전파 신경망(IBPNN)을 사용하여 새로운 의사 결정 트리 구조(DTS)를 설계합니다. 단일 관성 측정 장치에 대해 200ms 시간 창의 원래 값을 사용하여 9가지 일반적인 이동 모드(3가지 속도의 수평 보행, 램프 상승/하강, 계단 상승/하강, 앉기 및 일어서기)를 계층적으로 식별합니다. [2] 우리는 보행 속도와 그 시공간적 결정 요인(i. [3] 정확한 보행 분석을 위해서는 몇 개의 센서를 사용하거나 이상적으로는 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하는 것이 좋습니다. [4] 이 문서에서 이러한 센서는 3개의 직교 축을 따라 지향되고 단일 관성 측정 모듈에 배치된 자이로스코프 및 가속도계입니다. [5] 연구 질문 목적은 단일 관성 측정 장치(IMU)로 측정된 착용자의 허벅지 운동학을 사용하여 보행 중 인간 무릎 관절의 움직임을 추정하는 것입니다. [6] 목적 IMU에서 파생된 수직 변위를 부착된 마커 클러스터의 수직 변위와 비교하여 앉지 않은 사이클링 중 CoM 동작을 추정하기 위해 라이더의 허리에 고정된 단일 IMU(관성 측정 장치)의 데이터 사용 적합성을 평가하고 수직 CoM 변위의 전신 운동학적 추정. [7] 현재 연구의 목표는 생크와 기계 학습 알고리즘에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)가 다양한 일상 움직임으로 구성된 데이터 세트에서 걸림돌 이벤트를 감지하고 분류하는 데 사용할 수 있는지 여부를 조사하는 것이었습니다. [8] 기계식 센서(관성 측정 장치, 각도계)는 분류에 가장 중요한 것으로 밝혀졌으며 각도계는 경사로 및 계단 높이 추정을 지배하며 속도 추정은 주로 단일 관성 측정 장치로 수행됩니다. [9] 이 기사에서는 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서만으로 정확하고 강력한 HAR을 달성하기 위한 새로운 딥 러닝 방법을 제안합니다. [10] 기본 접근 방식은 단일 관성 측정 단위를 사용하여 소뇌 기능 장애로 인한 자세 안정성 평가를 위한 신뢰할 수 있고 포괄적인 프레임워크를 제안합니다. [11] 이 연구의 목적은 무릎 골관절염 환자의 보행 중 단일 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 KAM을 추정하는 것입니다. [12] 현재 연구의 목표는 생크와 기계 학습 알고리즘에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)가 다양한 일상 움직임으로 구성된 데이터 세트에서 걸림돌 이벤트를 감지하고 분류하는 데 사용할 수 있는지 여부를 조사하는 것이었습니다. [13] 단일 관성 측정 장치를 사용하여 멤브레인 평면에 수직인 가속으로 인한 편향에 대해 매우 민감한 멤브레인 유형 압력 센서 어레이의 압력 판독값을 보정하는 기술이 개발되었습니다. [14] 이 작업에서 우리는 단일 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 이 보상을 정량화하는 메트릭을 제안합니다. [15] 관성 센서 교정에 대한 일반적인 접근 방식은 개별 센서의 확률적 오류 신호를 독립적으로 모델링하는 것이었습니다. 단일 IMU(관성 측정 장치)의 구성 요소로 서로 다른 방향으로 또는 중복성을 위해 동일한 방향으로 배열되어 있는지 여부에 관계없이. [16] 이 논문은 허벅지 각도 데이터를 캡처하기 위해 인간 허벅지에 배치된 단일 관성 측정 장치를 사용하는 실시간 인간 운동 인식 시스템을 제시합니다. [17] 4개의 머신러닝 모델을 사용하여 단일 관성 측정 장치에서 관절 각도를 계산하고, 정확도를 평가하기 위해 참조 표준과 비교했습니다. [18] 이 목표를 달성하기 위해 이 논문은 발등에 배치된 단일 IMU(관성 측정 장치)의 모션 데이터를 사용하는 두 가지 보행 위상 분할 알고리즘을 제시합니다. [19] 이 논문은 실시간으로 단일 관성 측정 장치(IMU)를 사용하여 입각기 및 내부 자세 단계에서 시간적 보행 이벤트를 추정하는 완전한 시스템 및 알고리즘을 제시합니다. [20] 이 연구는 5개의 다른 경주 트랙에서 31마리의 그레이하운드의 질주를 특성화하기 위해 3축 가속도계가 장착된 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용했습니다. [21] 연구 질문 목발의 사용이 최근 THA 또는 TKA 후 환자의 공간-시간적 보행 매개변수를 정확하게 기록하기 위해 하부 몸통에 배치된 단일 관성 측정 장치(IMU)의 능력에 영향을 줍니까? 행동 양식 최근 THA 또는 TKA 후 목발을 짚고 걷는 20명의 환자와 10명의 건강한 피험자를 모집했습니다. [22] 각 참가자는 단일 관성 측정 단위 센서를 착용하고 자가 선택한 보행 속도로 TUG에 대해 6번의 시험을 완료했으며 각 TUG 시험 동안 무작위로 제시된 한 자리 숫자 10개를 들었습니다. [23] 이 경우 일반적인 모션 캡처 패턴 인식 문제와 달리 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서만 사용합니다. [24] 본 논문에서는 생크에 부착된 단일 관성 측정 장치를 사용하여 정상 및 비정상 보행 단계를 감지하는 방법을 제안합니다. [25] 요약 본 논문에서는 소음과 무게중심 불확실성이 존재하는 상황에서 단일 관성측정장치(IMU)를 사용하여 전체 차량 능동 서스펜션 시스템의 상태를 추정하고 승차감과 안정성을 동시에 향상시키는 관찰자/제어기 결합 방법을 제안합니다. [26] 인간의 운동 인식 알고리즘은 각 팔다리에 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하여 허벅지 각도 측정에서 얻은 2차원 기능인 진폭(A) 및 오메가(ω)를 사용하여 훈련됩니다. [27] 단일 IMU(관성 측정 장치) 센서를 사용하여 작업자가 넘어졌는지 감지합니다. [28] 노화와 함께 좋은 정신 건강을 유지하면 더 안전한 보행을 촉진할 수 있으며 웨어러블 센서 기술은 각 신발에 부착된 단일 관성 측정 장치를 사용하여 보행 비대칭 모니터링에 적용될 수 있습니다. [29] 이 데모에서는 단일 IMU(관성 측정 장치)를 사용하여 최소한의 손 제스처 인식 기술을 선보입니다. [30] 모델은 세 개의 독립적인 축에 대한 병진 가속도와 각속도를 측정하는 나셀 내의 단일 관성 측정 장치(IMU)에 의해 지원됩니다. [31] 이 연구의 목적은 허리에 위치한 단일 관성 측정 장치(IMU)로 측정한 TUG(Time Up and Go) 테스트를 비만 및 정상 체중 여성의 스톱워치로 측정한 값으로 검증하는 것이었습니다. 또한, 계측된 TUG(iTUG)를 사용하여 비만 여성과 건강한 여성 간의 TUG 테스트 성능 비교. [32] 팔뚝에 위치한 단일 관성 측정 장치를 기반으로 하는 이 시스템은 눈에 거슬리지 않고 사용자 독립적이며 실시간 모바일 처리에 충분히 가볍습니다. [33]
single inertial sensor 단일 관성 센서
A set of eight predefined commands were evaluated with two systems that contain a single inertial sensor, respectively, three inertial sensors. [1] The proposed method measures quantitative foot position (anteroposterior and mediolateral distance between both feet) through a machine learning technique using features obtained from only a single inertial sensor on the trunk and shoe-type force sensors. [2] To make a simplified system, the proposal is based on a kinematic model that estimates segment angles using a single inertial sensor attached to the shank and a force plate. [3] The accurate and reliable extraction of specific gait events from a single inertial sensor at waist level has been shown to be challenging. [4] This paper presents a system to quantify these diverse aspects for a single speed bicycle using a single inertial sensor device. [5] The significance and novelty of the developed work lies in the fact that the method validates an approach for detecting gait events using foot angle variation alone, computed from a single inertial sensor. [6] In this paper, a novel deep learning approach on gender and age recognition using a single inertial sensors is proposed. [7] RESEARCH QUESTION This study aims to evaluate the feasibility of using a single inertial sensor to recognise and classify shoulder rehabilitation activity using supervised machine learning techniques. [8]8개의 사전 정의된 명령 세트는 각각 단일 관성 센서, 3개의 관성 센서를 포함하는 2개의 시스템으로 평가되었습니다. [1] 제안하는 방법은 하나의 몸통 관성 센서와 신발 형태의 힘 센서에서 얻은 특징을 이용하여 머신 러닝 기법을 통해 발의 양적 위치(양발 사이의 전후방 거리)를 측정한다. [2] 단순화된 시스템을 만들기 위해 제안은 섕크와 포스 플레이트에 부착된 단일 관성 센서를 사용하여 세그먼트 각도를 추정하는 운동학적 모델을 기반으로 합니다. [3] 허리 높이의 단일 관성 센서에서 특정 보행 이벤트를 정확하고 안정적으로 추출하는 것은 어려운 것으로 나타났습니다. [4] 이 논문은 단일 관성 센서 장치를 사용하여 단일 속도 자전거에 대한 이러한 다양한 측면을 정량화하는 시스템을 제시합니다. [5] 개발된 작업의 의의와 참신함은 이 방법이 단일 관성 센서에서 계산된 발 각도 변화만을 사용하여 보행 이벤트를 감지하는 접근 방식을 검증한다는 사실에 있습니다. [6] 이 논문에서는 단일 관성 센서를 사용하여 성별 및 연령 인식에 대한 새로운 딥 러닝 접근 방식을 제안합니다. [7] 연구 질문 이 연구는 감독 기계 학습 기술을 사용하여 어깨 재활 활동을 인식하고 분류하기 위해 단일 관성 센서를 사용하는 가능성을 평가하는 것을 목표로 합니다. [8]