While the feasibility of vertical velocity as a threshold parameter for pre-impact fall detection has been verified, effects of sensor attachment locations and methods calculating vertical acceleration and velocity on the detection performance have not been studied yet. Regarding the vertical velocity-based pre-impact fall detection, this paper investigates detection accuracies of eight different cases depending on sensor locations (waist vs. sternum), vertical accelerations (accurate acceleration based on both accelerometer and gyroscope vs. approximated acceleration based on only accelerometer), and vertical velocities (velocity with attenuation vs. velocity difference). Test results show that the selection of waist-attached sensor, accurate acceleration, and velocity with attenuation based on accelerometer and gyroscope signals is the best in overall in terms of sensitivity and specificity of the detection as well as lead time.
Park, Young Jae;Jang, Ho Young;Kim, Kwon Hoi;Hwang, Dong Ki;Lee, Suk Min
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제11권3호
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pp.311-320
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2022
Objective: To investigate the reliability and validity of static balance measurements using an acceleration sensor and a gyroscope sensor in smart phone inertial sensors. Design: Equivalent control group pretest-posttest. Methods: Subjects were forty five healthy adults aged twenty to fifty-years-old who had no disease that could affect the experiment. After pre-test, all participants wore a waist band with smart phone, and conducted six static balance measurements on the force plate twice for 35 seconds each. To investigate the test-retest reliability of both smart phone inertial sensors, we compared the intra-correlation coefficient (ICC 3, 1) between primary and secondary measurements with the calculated root mean scale-total data. To determine the validity of the two sensors, it was measured simultaneously with force plate, and the comparision was done by Pearson's correlation. Results: The test-retest reliability showed excellent correlation for acceleration sensor, and it also showed excellent to good correlation for gyroscope sensor(p<0.05). The concurrent validity of smartphone inertial sensors showed a mostly poor to fair correlation for tandem-stance and one-leg-stance (p<0.05) and unacceptable correlation for the other postures (p>0.05). The gyroscope sensor showed a fair correlation for most of the RMS-Total data, and the other data also showed poor to fair correlation (p<0.05). Conclusions: The result indicates that both acceleration sensor and gyroscope sensor has good reliability, and that compared to force plate, acceleration sensor has unacceptable or poor correlation, and gyroscope sensor has mostly fair correlation.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
This paper presents a study on the development of a multi-sensing inertial sensor with a single mechanical structure, which can be used both as a gyroscope and an accelerometer. The proposed MEMS gyro-accelerometer is designed to detect the angular rate and the acceleration at the same time using two separate detection circuits for one proof mass. In this study, the detection and signal processing circuit for an effective signal processing of different inertial measurements is designed, fabricated, and tested. The experimental results show that the performances of the gyro-accelerometer have resolutions of 1mg and 0.025deg/sec and nonlinearities of less than 0.5% for the accelerometer and the gyroscope, respectively, which are similar results with those of sensors with different structures and different detection circuits. The size of the sensor is reduced almost by 50% comparing with the sensors of separated proof mass.
본 논문에서는 Pin-type Viboratctile Display Device와 Gyroscope 및 가속도 센서, USB HID을 이용한 글러브 마우스를 제시한다. 이 장치는 장갑 안에 위치한 Gyroscope와 가속도 센서를 통해 사용자의 손목의 움직임을 인식하고 Bluetooth를 통해 본 논문에서 사용하기 위해 제작된 마우스 인식이 가능한 USB 동글에 데이터를 전달한다. 그리고 특정 어플리케이션을 통해 PC상의 정보를 사용자에게 Pin-type Vibrotactile Display 장치를 통해 촉감을 전달한다. 이 마우스는 USB 장치를 제외한 시스템에 필요한 모든 장치들을 글러브 안에 위치하여 Wearable 형태의 시스템을 구현한다. 사용자가 일반적인 공간 마우스를 사용하고 싶으면 다른 어플리케이션 없이 USB 동글만으로 인식이 가능하고 진동촉각을 느끼고자 하면 PC의 시리얼 통신 포트를 USB 동글에 연결하여 사용할 수 있다.
We carry out reliability tests and investigate the failure mechanisms. of the wafer level vacuum packaged MEMS gyroscope sensor using an accelerated degradation test. The accelerated degradation test (ADT) is used to evaluate reliability (and/or life) of the MEMS vacuum package and to select the accelerated test conditions, which reduce the reliability testing time. Using the failure distribution model and stress-life model, we are able to estimate the average life time of the vacuum package, which is well agreed with the measured data. After improving several package reliability issues such as prevention of gas diffusion through package, we carry out another set of accelerated tests at the chosen acceleration level. The results show that reliability of the vacuum packaged gyroscope has been greatly improved and can survive without degradation of performance, which is the Q-factor in gyroscope sensor, during environmental stress reliability tests.
도시의 많은 교량 구조물은 내구연한 및 노후 상태에 따라 외형적 변형이 발생하고, 지진과 태풍 등은 노후 시설물의 변형을 더욱 악화시키고 있다. 불규칙하고 미세한 점진적 외형 변형은 육안으로 확인하기 어렵고, 시설물의 성능을 저하시키게 된다. 따라서 최근에 교량 구조물의 이상 거동을 실시간의 무선 방식으로 검지하는 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 자이로스코프를 이용하여 구조물의 미소한 물리적 변화량을 실시간으로 측정하는 변위측정모듈을 개발하였다. 개발된 계측 모듈의 성능은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
In this paper we suggest an improvement upon the previous method of estimating a body's attitude. This paper presents a method that overcomes the shortcomings of previous studies. Applying the method of separating the acceleration of gravity component from the accelerometer's output improves the performance of the attitude estimation and extends the scope. In order to apply the method of the attitude estimation in an actively moving body, a new acceleration value containing the acceleration of gravity is calculated. This paper also proposes the method which minimizes the estimation error in estimating the moving body's attitude which is changing rapidly. Finally, this paper suggests a method that detects the gyroscope's drift and compensates for this drift using accelerometer. Applying the method improves the performance of the attitude estimation.
Road facilities such as CCTV poles have potential risk of collision accidents with a car. A collision detection algorithm installed in the facility allows the collision accident to be known remotely. Most collision detection algorithms are operated by simply focusing on whether a collision have occurred, because these methods are used to measure only acceleration data from a 3-axis sensor to detect collision. However, it is difficult to detect other detailed information such as malfunction of the sensor, collision direction and collision strength, because it is not known without witness the accident. Therefore, we proposed enhanced detection algorithm to get the collision direction, and the collision strength from the tilt of the facility after accident using a 9-axis sensor in this paper. In order to confirm the performance of the algorithm, an accuracy evaluation experiment was conducted according to the data measurement cycle and the invocation cycle to an detection algorithm. As a result, the proposed enhanced algorithm confirmed 100% accuracy for 50 weak collisions and 50 strong collisions at the 9-axis data measurement cycle of 10ms and the invocation cycle of 1,000ms. In conclusion, the algorithm proposed is expected to provide more reliable and detailed information than existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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