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 经典力学 量子力学 物理
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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
奋斗的绝悟完成签到,获得积分10
1秒前
情怀应助Painkiller_采纳,获得10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
元骏发布了新的文献求助10
2秒前
哒丝萌德完成签到,获得积分10
2秒前
哲欣完成签到,获得积分10
7秒前
无花果应助123456采纳,获得10
8秒前
9秒前
淡定猎豹完成签到,获得积分20
9秒前
10秒前
changping应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
lalala应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
lasalu应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得100
11秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
lalala应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
chenqiumu应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
淡定猎豹发布了新的文献求助10
12秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
lalala应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
高分求助中
(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
Vertébrés continentaux du Crétacé supérieur de Provence (Sud-Est de la France) 600
A complete Carnosaur Skeleton From Zigong, Sichuan- Yangchuanosaurus Hepingensis 四川自贡一完整肉食龙化石-和平永川龙 600
FUNDAMENTAL STUDY OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS 500
微纳米加工技术及其应用 500
Nanoelectronics and Information Technology: Advanced Electronic Materials and Novel Devices 500
Performance optimization of advanced vapor compression systems working with low-GWP refrigerants using numerical and experimental methods 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5306536
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4452296
关于积分的说明 13854370
捐赠科研通 4339755
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2382830
邀请新用户注册赠送积分活动 1377724
关于科研通互助平台的介绍 1345400