An IMU-based ground reaction force estimation method and its application in walking balance assessment

地面反作用力 惯性测量装置 平衡(能力) 运动学 模拟 物理医学与康复 计算机科学 部队平台 康复 运动分析 计量单位 人工智能 物理疗法 医学 物理 经典力学 量子力学
作者
Xiangzhi Liu,Xiangliang Zhang,Bin Zhang,Bin Zeng,Zexia He,Tao Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1
标识
DOI:10.1109/tnsre.2023.3347729
摘要

Walking is one of the most common daily movements of the human body. Therefore, quantitative evaluation of human walking has been commonly used to assist doctors in grasping the disease degree and rehabilitation process of patients in the clinic. Compared with the kinematic characteristics, the ground reaction force (GRF) during walking can directly reflect the dynamic characteristics of human walking. It can further help doctors understand the degree of muscle recovery and joint coordination of patients. This paper proposes a GRF estimation method based on the elastic elements and Newton-Euler equation hybrid driving GRF estimation method. Compared with the existing research, the innovations are as follows. i) The hardware system consists of only two inertial measurement units (IMUs) placed on shanks. The acquisition of the overall motion characteristics of human walking is realized through the simplified four-link walking model and the thigh prediction method. ii) The method was validated not only on 10 healthy subjects but also on 11 Parkinson’s patients and 10 stroke patients with normalized mean absolute errors (NMAEs) of 5.95%±1.32%, 6.09%±2.00%, 5.87%±1.59%. iii) This paper proposes a dynamic balance assessment method based on the acquired motion data and the estimated GRF. It evaluates the overall balance ability and fall risk at four key time points for all subjects recruited. Because of the low-cost system, ease of use, low motion interference and environmental constraints, and high estimation accuracy, the proposed GRF estimation method and walking balance automatic assessment have broad clinical value.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
bbb完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
asdfg123发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
研友_8RyzBZ发布了新的文献求助10
2秒前
周林夕16888完成签到,获得积分10
2秒前
Mingyue123完成签到,获得积分10
2秒前
wwwwpy完成签到,获得积分10
3秒前
认真搞科研啦完成签到,获得积分10
3秒前
XUYU发布了新的文献求助10
5秒前
干净绮山发布了新的文献求助10
6秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
litianyuan发布了新的文献求助20
9秒前
Yh完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
dyd发布了新的文献求助10
10秒前
任性鞋垫发布了新的文献求助10
11秒前
科研通AI6应助干净绮山采纳,获得10
11秒前
12秒前
doudoumiao发布了新的文献求助20
12秒前
cc完成签到,获得积分20
12秒前
nihao发布了新的文献求助10
14秒前
qq完成签到 ,获得积分10
14秒前
gzt完成签到 ,获得积分10
14秒前
大个应助惜海采纳,获得10
15秒前
在水一方应助asdfg123采纳,获得10
15秒前
情怀应助Clare采纳,获得10
15秒前
王静静发布了新的文献求助10
16秒前
shuang发布了新的文献求助10
17秒前
小昼发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
科研通AI2S应助xxxllllll采纳,获得10
20秒前
BowieHuang应助qxy采纳,获得20
20秒前
雾栖亓完成签到,获得积分10
21秒前
高分求助中
Theoretical Modelling of Unbonded Flexible Pipe Cross-Sections 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 880
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Stop Talking About Wellbeing: A Pragmatic Approach to Teacher Workload 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5615265
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4700145
关于积分的说明 14906831
捐赠科研通 4741546
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2548008
邀请新用户注册赠送积分活动 1511727
关于科研通互助平台的介绍 1473781