$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

초록

본 논문은 자체 개발한 관성측정장치의 가속도, 각속도, 지자기계 데이터를 이용하여 보행거리를 측정하는 시스템 개발에 관한 것이다. 관성센서들의 오프셋 및 이득 오차를 최소화하기 위하여 9축의 자유도를 갖는 지그를 제작하였으며, 이를 이용하여 캘리브레이션을 수행하였다. 보행거리의 정확한 측정을 위하여, 기울기 하강법을 이용하여 가속도계의 중력성분 제거 및 보행패턴 분석을 통한 드리프트 성분을 제거하였다. 최종적으로 보정된 가속도 데이터의 이중적분을 통하여 보행거리를 측정하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여, 실내 직선 10m 직선 보행에 대하여 캘리브레이션 전, 후 오차 개선 비율를 비교하였으며, 간단한 보행에 대해 Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 직선 보행에 대해서는 x, y, z축 각각에 대하여 $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$$69.71{\pm}26.25%$ 개선이 되었음을 확인하였으며, Vicon과의 비교 실험 결과 x, y, z축 각각에 대하여 0.1m, 0.16m, 0.12m의 오차를 얻을 수 있었다.

Abstract

In this paper, we present an inertial sensor-based gait distance measurement system using accelerometer, gyroscope, and magnetometer. To minimize offset and gain error of inertial sensors, we performed the calibration using the self-made calibration jig with 9 degrees of freedom. For measuring accurate gait distance, we used gradient descent algorithm to remove gravity error and used analysis of gait pattern to remove drift error. Finally, we measured a gait distance by double-integration of the error-removed acceleration data. To evaluate the performance of our system, we walked 10m in a straight line indoors to observe the improvement of removing error which compared un-calibrated to calibrated data. Also, the gait distance measured by the system was compared to the measurement of the Vicon motion capture system. The evaluation resulted in the improvement of $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$ and $69.71{\pm}26.25%$ for x, y and z axis, respectively when walked in a straight line, and a root mean square error of 0.10m, 0.16m, and 0.12m for x, y and z axis, respectively when compared to the Vicon motion capture system.

질의응답 

키워드에 따른 질의응답 제공
핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
GPS
GPS의 단점은 무엇인가?
실내에서는 정확한 보행자의 위치 파악이 어렵다

두 번째는 보행자의 위치를 파악하는 개인용 항법장치로의 기능으로써 사용되는 것인데, 보편적으로는 실외에서 GPS(Global Positioning System)을 이용하여 보행자의 위치를 파악할 수 있다. 하지만 실내에서는 정확한 보행자의 위치 파악이 어렵다는 단점을 가지고 있다[2].

보행거리뿐만 아니라 보행에 대한 전반적인 분석을 할 수 있는 시스템
보행거리뿐만 아니라 보행에 대한 전반적인 분석을 할 수 있는 시스템으로는 무엇이 있나?
광학식(Optical), 기계식(Mechanical), 전자식(Electronical)등의 여러 가지 움직임 측정 시스템

이러한 단점을 보완하기 위하여 실내에서 보행거리뿐만 아니라 보행에 대한 전반적인 분석을 할 수 있는 시스템들이 연구되고 있는데, 이는 광학식(Optical), 기계식(Mechanical), 전자식(Electronical)등의 여러 가지 움직임 측정 시스템에 의해 정량적인 측정이 가능하다. 전통적인 보행 분석 방법으로는 보행자에게 마커를 부착하고 적외선 카메라를 이용하여 광학적으로 마커의 위치를 추적하여 보행을 분석할 수 있는 광학식 움직임 측정 시스템(Optical motion tracking system)이 있으며, 보편적으로 사용되고 있다.

보행 거리 측정
보행 거리 측정의 목적은 무엇인가?
첫 번째는 보행 시 소모되는 운동량을 추정하는 것이다[1]. 두 번째는 보행자의 위치를 파악하는 개인용 항법장치로의 기능으로써 사용되는 것인데, 보편적으로는 실외에서 GPS(Global Positioning System)을 이용하여 보행자의 위치를 파악

보행 거리 측정은 최근 많은 연구가 진행되고 있는데, 이는 주로 두 가지 목적으로 사용된다. 첫 번째는 보행 시 소모되는 운동량을 추정하는 것이다[1]. 두 번째는 보행자의 위치를 파악하는 개인용 항법장치로의 기능으로써 사용되는 것인데, 보편적으로는 실외에서 GPS(Global Positioning System)을 이용하여 보행자의 위치를 파악할 수 있다. 하지만 실내에서는 정확한 보행자의 위치 파악이 어렵다는 단점을 가지고 있다[2].

질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. 1. A. E. Minetti, C. Moia, G. S. Roi, D. Susta, and G. Ferretti, "Energy cost of walking and running at extreme uphill and downhill slopes," J Appl Physiol, vol. 93, no. 3, pp. 1039-1046, 2002. 
  2. 2. R. Feliz, E. Zalama, and J. G. Garcia-Bermejo, "Pedestrian tracking using inertial sensors", JoPhA, vol. 3, no. 1, pp. 35-43, 2009. 
  3. 3. H. Zheng, N. D. Black, and N. D. Harris, "Positioning-sensing technologies for movement analysis in stroke rehabilitation," Med Biol Eng Comput, vol. 43, no. 4, pp. 413-420, 2005. 
  4. 4. J. Boudarham, N. Roche, and D. Pradon, "Variations in kinematics during clinical gait analysis in stroke patients," PLos One, vol. 8, no. 6, pp. e66421, 2013. 
  5. 5. Y. Karasawa, Y. Teruyama, and T. Watanabe, "A trial of making reference gait data for simple gait evaluation system with wireless inertial sensors," Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, vol. 2013, pp. 3427-3430, 2013. 
  6. 6. 강신일, 조재성, 임도형, 이종실, 김인영, "재활훈련을 위한 관성센서 기반 동작 분석 시스템 구현," 한국재활복지공학회논문지, 제7권, 제2호, 한국재활복지공학회, pp. 47-54. 2013. 
  7. 7. http://www.vicon.com/ 
  8. 8. S. O. Madgwick, "Automated calibration of an accelerometers, magnetometers and gyroscopes - A feasibility study", Tehc Rep, x-io Technologies Limited, Bristol, UK, 2010. 
  9. 9. S. O. Madgwick, A. J. Harrison, and A. Vaidyanthan, "Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm," IEEE Int Conf Rehabil Robot, vol. 2011, pp. 1-7, 2011. 
  10. 10. Y. K. Thong, M. S. Woolfson, J. A. Crowe, B. R. Hayes-Gill, and D. A. Jones, "Numerical double integration of acceleration measurements in noise," Meas Sci Technol, vol. 36, pp. 73-92, 2004. 

문의하기 

궁금한 사항이나 기타 의견이 있으시면 남겨주세요.

Q&A 등록

DOI 인용 스타일

"" 핵심어 질의응답