Development of Gait Distance Measurement System Based on Inertial Measurement Units

관성측정장치를 이용한 보행거리 측정 시스템 개발

  • Received : 2015.05.01
  • Accepted : 2015.05.22
  • Published : 2015.05.30

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.

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.

Keywords

References

  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. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01177.2001
  2. R. Feliz, E. Zalama, and J. G. Garcia-Bermejo, "Pedestrian tracking using inertial sensors", JoPhA, vol. 3, no. 1, pp. 35-43, 2009. https://doi.org/10.14198/JoPha.2009.3.1.05
  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. https://doi.org/10.1007/BF02344720
  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. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0066421
  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. 강신일, 조재성, 임도형, 이종실, 김인영, "재활훈련을 위한 관성센서 기반 동작 분석 시스템 구현," 한국재활복지공학회논문지, 제7권, 제2호, 한국재활복지공학회, pp. 47-54. 2013.
  7. http://www.vicon.com/
  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. 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. 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.