This paper proposes intelligent control of a virtual walking machine that can generate infinite floor for various surfaces and can provide proprioceptive feedback of walking to a user. This machine allows users to participate in a life-like walking experience in virtual environments with various terrains. The controller of the machine is implemented hierarchically, at low-level for robust actuator control, at mid-level fur platform control to compensate the external forces by foot contact, and at high-level control for generating walking trajectory. The high level controller is suggested to generate continuous walking on an infinite floor for various terrains. For the high level control, each independent platform follows a man foot during the swing phase, while the other platform moves back during single stance phase. During double limb support, two platforms manipulate neutral positions to compensate the offset errors generated by velocity changes. This control can, therefore, satisfy natural walking conditions in any direction. Transition phase between the swing and the stance phases is detected by using simple switch sensor system, while human foot motions are sensed by careful calibration with a magnetic motion tracker attached to the shoe. Experimental results of walking simulations at level ground, slope, and stairs, show that with the proposed machine, a general person can walk naturally on various terrains with safety and without any considerable disturbances. This interface can be applied to various areas such as VR navigations, rehabilitation, and gait analysis.
Purpose : Stabilization exercise and respiratory muscle training are used to train trunk muscles that affect postural control and respiratory function. However, there have been no studies that combine stabilization exercise and respiratory muscle training. The purpose of this study is to investigate effects of stabilization exercise with and without respiratory muscle training on respiratory function and postural sway. Methods : Fifteen healthy adults were recruited for this experiment. All the subjects performed stabilization exercise with and without respiratory muscle training. For stabilization exercise with respiratory muscle training, the subjects sat on a gym ball wearing a stretch sensor. The subjects inspire maximally as long as possible during lifting one foot off the ground, alternately for 30 seconds. The stretch sensor was placed on both anterior superior iliac spine (ASIS), and the stretch sensor was used to monitor inspiration. For stabilization exercise without respiratory muscle training, the subjects sat on a gym ball and lifted one foot off the ground, without respiratory muscle training. Kinovea program used to investigate postural sway tracking during exercise. The maximum inspiratory pressure (MIP) and maximum expiratory pressure (MEP) were measured using a spirometer to investigate changes of respiratory muscle strength before and after exercise. A paired t-test was used to determine significant differences postural sway tracking, MIP, and MEP between stabilization exercise with and without respiratory muscle training. Results : There were significantly lower a distance of postural sway tracking during stabilization exercise with respiratory muscle training, compared with stabilization exercise without respiratory muscle training (p<.05). The MIP and MEP were significantly increased after stabilization exercise with respiratory muscle training compared with before stabilization exercise with respiratory muscle trianing (p<.05). Conclusion : The results of this study suggest that stabilization exercise with repiratory muscle training would be recommended to improve postural control and respiratory muscle strength.
The purpose of this study is to develop a practical gait-event detection system which is necessary for the FES (functional electrical stimulation) control of locomotion in paralyzed patients. The system is comprised of a sensor board and an event recognition algorithm. We focused on the practicality improvement of the system through 1) using accelerometer to get the angle of shank and dispensing with the foot-switches having limitation in indoor or barefoot usage and 2) using a rule-base instead of threshold to determine the heel-off/heel-strike events corresponding the stimulation on/off timing. The sensor signals are transmitted through RF communication and gait-events was detected using the peaks in shank angle. The system could detect two critical gait-events in all five paralyzed patients. The standard deviation of the gait events time from the peaks were smaller when 1.5Hz cutoff frequency was used in the derivation of the shank angle from the acceleration signals.
This paper presents a wireless ground reaction force (GRF) sensing system for ambulatory GRF recording. The system is largely divided into three parts: force sensing modules based on optical sensor, outsole type frame, and embedded system for wireless communication. The force sensing module has advantages of the low height, robustness to the moment interference, and stable response in long term use. In simulation study, the strain and stress properties were examined to satisfy the requirements of the GRF sensing system. Four sensing modules were mounted on the toe, ball, and heel of foot shaped frame, respectively. The GRF signals were extracted using Micrpcontroller unit and transferred to the smart phone via Bluetooth communication. We measured the GRF during the normal walking for the validation of the continuous recording capability. The recorded GRF was comparable to the off the shelf stationary force plate.
Objective: This study was to resolve the limitations of the experimental environment and to solve the shortcomings of the method of measuring human gait characteristics using optical measuring instruments. Design: A cross-sectional study. Methods: Fifteen healthy adults without a history of orthopedic surgery on the lower extremities for the past 6 months were participated. They were analyzed gait variables using the smart guide and the 3D image analysis at the same time, and their results were compared. Visual-3D was used to calculate the analysis variables. Results: The reliability and validity of the data according to the two measuring instruments were found to be very high; gait speed(0.85), cycle time(0.99), stride time of both feet(0.98, 0.97) stride legnth of both feet(0.86, 0.88) stride per minute of both feet(0.99, 0.96), foot speed of both feet(0.90, 0.91), step time of both feet(0.77, 0.71), step per minute(0.72, 0.74), stance time of both feet(0.96, 0.97), swing time of both feet(0.93, 0.79), double step time(0.81), initial double step time(0.84) and terminal step time(0.76). Conclusions: In the case of the smart insole, which measures human gait variables using the pressure sensor and inertial sensor inserted in the insole, the reliability and validity of the measured data were found to be very high. It can be used as a device to replace 3D image analysis when measuring pathological gait.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.37-47
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2024
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.
본 논문은 족하수 환자를 대강으로 휴대가 간편하고 사용이 편리한 피드백 제어형 전기자극기를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이 시스템은 교통사고, 산업재해, 뇌졸중 등으로 인하여 하지마비를 동반한 환자에서 마비된 하지근의 위축 및 괴사를 방지하고 혈액순환을 증가시킬 뿐만아니라 보행을 보조하여 안정된 활동을 가능케 한다 피드백 제어형 전기자극기는 환자가 오랜 시간 보행시 전극의 임피던스 변화나 근피로에 의해 족하수증이 다시 발생하게 되면 관절각의 변화가 관절각 센서에 의해 검출되고 이때의 오차는 PID 제어에 의한 자극전압의 변화를 가져와 설정된 위치에 발목이 도달하도륵 자극레벨이 자동 조절된다. 자극조건은 자극주파수 40 Hz, 자극펄스 0.2 ms, 30∼80 V이다. 족하수 환자 5명을 대상으로 42일 동안 첫째 1주일 동안에는 하루에 15분을 자극하고, 다음 주기는 1주일 단위로 하루에 30분, 60분, 70분, 120분씩 점차적으로 시간을 증가하면서 자극하였다. 이때 근력은 27.7%가 향상되었고, 근 피로도는 22.9%가 감소되었다. 이런 결과를 종합할 때 피드백 제어형 전기자극기는 족하수 환자의 보행기능 및 운동기능을 회복하는 데 효과적이라 하겠다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
휠체어에 대한 균형을 맞추지 못하는 체중 배분으로 인해 기존의 휠체어 시스템은 휠체어가 언덕으로 올라갈 때 뒤집히거나 떨어질 위험에 직면합니다. 이 논문에서는 휠체어를 타는 동안보다 안전하기 위해 통합 된 자이로 센서와 틸트 센서를 사용하여 균형을 제어하는 실시간 새 솔루션을 제안했습니다. 휠체어의 전형적인 특성은 발을 움직이는 데 어려움을 겪는 특수 사용자를위한 것이기 때문에 휠체어 시스템의 균형을 유지하는 것이 중요하고 도움이되었습니다. 우리의 방법에서는 경사 센서의 정보를 이용하여 시트 각을 계산한다. 그러나 휠체어가 움직이는 관성의 법칙으로 인해 틸트 센서의 출력 값에 편차가 있습니다. 따라서 자이로 센서의 출력 인 가속도를 이용하여 각도 값을 최적화해야합니다. Gyro 센서와 Tilt 센서의 조합을 사용하여 이점을 얻었습니다. 또한 전체 시스템의 소비 문제도 해결했습니다. ZigBee 센서 모듈을 사용하여 다양한 실험을 통해 밸런싱 시스템의 전력 소비가 크게 줄어 들었습니다.
The purpose of this study is to develop a minimally constraint joint angle measurement system for the feedback control of FES (functional electrical stimulation) locomotion. Feedback control is desirable for the efficient FES locomotion, however, the simple on-off control schemes are mainly used in clinic because the currently available angle measurement systems are heavily constraint or cosmetically poor. We designed a new angle measurement system consisting of a magnet and magnetic sensors located below and above the ankle joint, respectively, in the rear side of ipsilateral leg. Two magnetic sensors are arranged so that the sensing axes are perpendicular each other. Multiple positions of sensors attachment on the shank part of the ankle joint model and also human ankle joint were selected and the accuracy of the measured angle at each position was investigated. The reference ankle joint angle was measured by potentiometer and motion capture system. The ankle joint angle was determined from the fitting curve of the reference angle and magnetic flux density relationship. The errors of the measured angle were calculated at each sensor position for the ankle range of motion (ROM) $-20{\sim}15$ degrees (dorsiflexion as positive) which covers the ankle ROM of both stroke patients and normal subjects during locomotion. The error was the smallest with the sensor at the position 1 which was the nearest position to the ankle joint. In case of human experiment, the RMS (root mean square) errors were $0.51{\pm}1.78(0.31{\sim}0.64)$ degrees and the maximum errors were $1.19{\pm}0.46(0.68{\sim}1.58)$ degrees. The proposed system is less constraint and cosmetically better than the existing angle measurement system because the wires are not needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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