人体关节角度解算的动态对齐方法

IMU与肢体坐标对齐示意图

研究内容

研究团队基于运动约束模型，引入了带交叉因子的DPSO算法完成动态对齐过程，利用动态对齐参数，完成了基于四元数的三自由度人体关节角度解算。

进一步的，通过人为添加误差，研究了人体在行走（3km/h）、慢跑（6km/h）以及正常跑步（9km/h）过程中，IMU与肢体错位误差对关节角解算带来的影响，以及各种影响背后的人体运动学差异。

算法验证

为了验证关节解算算法的效果，研究团队使用NOKOV度量亚毫米级光学动作捕捉系统，获取真实的肢体姿态信息。部署光学动作捕捉镜头，在被试者双腿的大腿和小腿上设置三个非共面的marker来定义附着的刚体，通过NOKOV度量动作捕捉软件输出每个肢体节段的旋转姿态数据，进一步计算出基于光学动作捕捉设备的三自由度关节角，作为真实值，与基于IMU的关节角进行对比。

使用NOKOV度量动作捕捉系统获取真实的肢体姿态信息

结果表明，在三种运动场景下，关节角的均方根误差（RMSE）在1.2-5.2°之间，关节角解算算法效果良好，不同运动中的IMU与肢体间的错位误差也印证了相关的人体运动学差异。

IMU关节角数据与光学动作捕捉数据对比

参考文献：

Jiang C, Yang Y, Mao H, Yang D, Wang W. Effects of Dynamic IMU-to-Segment Misalignment Error on 3-DOF Knee Angle Estimation in Walking and Running. Sensors. 2022; 22(22):9009.