Error-state Kalman filter for lower-limb kinematic estimation: Evaluation on a 3-body model.
Error-state Kalman filter for lower-limb kinematic estimation: Evaluation on a 3-body model.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0249577
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Perkins NC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Potter MV;Cain SM;Ojeda LV;Gurchiek RD;McGinnis RS;Perkins NC
人体下肢运动学测量对于许多应用至关重要，包括步态分析、提高运动表现、降低或监测受伤风险、增强战士表现以及监测老年人跌倒风险等。我们提出了一种新的方法来估计下肢运动学使用的误差状态卡尔曼滤波器，利用一个数组的身体佩戴的惯性测量单元（伊穆斯）和四个运动学约束。我们评估的方法在一个简化的3-体模型的下肢（骨盆和两条腿）在步行过程中使用的数据从仿真和实验。对该三体模型的评估允许直接评估ErKF方法，而没有来自人类受试者的几个混杂误差源（例如，软组织伪影和解剖框架的确定）。与模拟相比，三个估计的髋关节角度的RMS差都保持在0.2度以下，与实验光学运动捕捉（MOCAP）相比，RMS差保持在1.4度以下。步长和步宽的RMS差异分别保持在1%和4%以内，与模拟相比，分别为7%和5%，与实验（MOCAP）相比。这些结果特别重要，因为它们预示着未来成功地将这种方法推向更复杂的人类运动模型。特别是，我们未来的工作旨在将这种方法扩展到由骨盆，大腿，小腿和脚组成的人体下肢的7体模型。
Human lower-limb kinematic measurements are critical for many applications including gait analysis, enhancing athletic performance, reducing or monitoring injury risk, augmenting warfighter performance, and monitoring elderly fall risk, among others. We present a new method to estimate lower-limb kinematics using an error-state Kalman filter that utilizes an array of body-worn inertial measurement units (IMUs) and four kinematic constraints. We evaluate the method on a simplified 3-body model of the lower limbs (pelvis and two legs) during walking using data from simulation and experiment. Evaluation on this 3-body model permits direct evaluation of the ErKF method without several confounding error sources from human subjects (e.g., soft tissue artefacts and determination of anatomical frames). RMS differences for the three estimated hip joint angles all remain below 0.2 degrees compared to simulation and 1.4 degrees compared to experimental optical motion capture (MOCAP). RMS differences for stride length and step width remain within 1% and 4%, respectively compared to simulation and 7% and 5%, respectively compared to experiment (MOCAP). The results are particularly important because they foretell future success in advancing this approach to more complex models for human movement. In particular, our future work aims to extend this approach to a 7-body model of the human lower limbs composed of the pelvis, thighs, shanks, and feet.
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影响因子：
2.4
作者：
Ojeda, Lauro;Borenstein, Johann
通讯作者：
Borenstein, Johann
DOI：
10.1115/1.2798313
发表时间：
1998-04-01
影响因子：
1.7
作者：
Garcia, M;Chatterjee, A;Coleman, M
通讯作者：
Coleman, M
DOI：
10.3390/s150818813
发表时间：
2015-07-31
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Bouvier B;Duprey S;Claudon L;Dumas R;Savescu A
通讯作者：
Savescu A
影响因子：
2.4
作者：
Sutherland, DH
通讯作者：
Sutherland, DH
DOI：
10.3390/s140406891
发表时间：
2014-04-16
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Seel T;Raisch J;Schauer T
通讯作者：
Schauer T