In this paper, we suggest a method to improve the fusion of an accelerometer and gyro sensor by using a Kalman filter to produce a more high-quality respiration signal to supplement the weakness of using a single accelerometer. To evaluate our proposed algorithm's performance, we developed a chest belt-type module. We performed experiments consisting of aerobic exercise and muscular exercises with 10 subjects. We compared the derived respiration signal from the accelerometer with that from our algorithm using the standard respiration signal from the piezoelectric sensor in the time and frequency domains during the aerobic and muscular exercises. We also analyzed the time delay to verify the synchronization between the output and standard signals. We confirmed that our algorithm improved the respiratory rate's detection accuracy by 4.6% and 9.54% for the treadmill and leg press, respectively, which are dynamic. We also confirmed a small time delay of about 0.638 s on average. We determined that real-time monitoring of the respiration signal is possible. In conclusion, our suggested algorithm can acquire a more high-quality respiration signal in a dynamic exercise environment away from a limited static environment to provide safer and more effective exercises and improve exercise sustainability.
Rubaiyeat, Husne Ara;Khan, Adil Mehmood;Kim, Tae-Seong
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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pp.289-292
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2010
Recently human activity recognition using accelerometer has become a prominent research area in proactive computing. In this paper, we present a real-time activity recognition system using a single tri-axial accelerometer. Our system recognizes four primary daily human activities: namely walking, going upstairs, going downstairs, and sitting. The system also computes extra information from the recognized activities such as number of steps, energy expenditure, activity duration, etc. Finally, all generated information is stored in a database as daily log.
A magnetic compass module must be calibrated accurately before use. Moreover, the calibration process must be performed taking into account any magnetic dip if the magnetic compass module has tilt angles. For this, a calibration method for a magnetic compass module is explained. Tilt error of the magnetic compass module is compensated using a biaxial accelerometer generally. The accelerometer error causes a tilt angle calculation error that gives rise to an azimuth calculation error. For error property analysis, error equations are derived and simulations are performed. In the simulation results, the accuracy of derived error equations is verified. If a biaxial magnetic compass module is used instead of a triaxial one, the magnetic dip and z-axis magnetic compass data must be estimated for tilt compensation. Lastly, estimation equations for the magnetic dip and z-axis magnetic compass data are derived, and the performance of the equations is verified based on a simulation.
Ahmadian, Mehdi;Jafari, Kian;Sharifi, Mohammad Javad
ETRI Journal
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제40권6호
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pp.794-801
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2018
This paper proposes a novel graphene-based optical microelectromechanical systems MEMS accelerometer that is dependent on the intensity modulation and optical properties of graphene. The designed sensing system includes a multilayer graphene finger, a laser diode (LD) light source, a photodiode, and integrated optical waveguides. The proposed accelerometer provides several advantages, such as negligible cross-axis sensitivity, appropriate linearity behavior in the operation range, a relatively broad measurement range, and a significantly wider bandwidth when compared with other important contributions in the literature. Furthermore, the functional characteristics of the proposed device are designed analytically, and are then confirmed using numerical methods. Based on the simulation results, the functional characteristics are as follows: a mechanical sensitivity of 1,019 nm/g, an optical sensitivity of 145.7 %/g, a resonance frequency of 15,553 Hz, a bandwidth of 7 kHz, and a measurement range of ${\pm}10g$. Owing to the obtained functional characteristics, the proposed device is suitable for several applications in which high sensitivity and wide bandwidth are required simultaneously.
In this paper, we propose a method combining an accelerometer with a cross structured light system to estimate the golf green slope. The cross-line laser provides two laser planes whose functions are computed with respect to the camera coordinate frame using a least square optimization. By capturing the projections of the cross-line laser on the golf slope in a static pose using a camera, two 3D curves’ functions are approximated as high order polynomials corresponding to the camera coordinate frame. Curves’ functions are then expressed in the world coordinate frame utilizing a rotation matrix that is estimated based on the accelerometer’s output. The curves provide some important information of the green such as the height and the slope’s angle. The curves estimation accuracy is verified via some experiments which use OptiTrack camera system as a ground-truth reference.
This study focused on to design and toanalysis of a myoelectronic hand. We considered a low frequency factor in human life and to quantify low frequency which a human body responded to using a 1-axis ant a 3-axis accelerometer. The dynamic myoelectronic hand are important for tasks such a continuous prosthetic control and a EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approached To control myoelectronic hand, classifying myoelectronic patterns are also important. Experimental results of FEM are 110㎫ on Thumb, 200㎫ on Index finger, 220㎫ on Middle finger 260㎫ on Ring finger and 270㎫ on Little finger. Experimental results of accelerometer are 1.4-0.4(m/s2) ,(5-20(〔Hz〕) in Feeding activity and 0.4-0(m/s2) (0-10〔Hz〕) in Lifting activity. Considering these facts, we suggest a new type myoelectronic hand.
본 논문에서는 풍산 FNS에서 개발한 force-feedback형 고정밀 국산 3축 가속도계의 성능을 실험적으로 평가하고, 건설구조물 전산구조해석 및 유지관리용 건전성 모니터링에의 적용성을 논한다. 레이트 테이블 및 가진기를 통해 다양한 형태로 가진실험을 수행함으로써 국산 가속도계의 비선형성, 대역폭, 저주파 신호계측 성능, 바이어스 특성을 검증하고, 국내 가속도계 시장의 대부분을 차지하고 있는 해외 업체들의 대표적 가속도계와 성능을 비교 평가하여 국산 가속도계의 적용성과 시장진입 가능성을 평가하였다. 실험분석 결과 국산 가속도계는 실험으로 평가한 모든 항목에서 실험에 사용된 수입 가속도계보다 좋은 성능을 보였다. 특히 건설 구조물 계측에 필수적인 저주파 대역 계측성능은 수입 가속도계의 성능을 능가하였으며, 바이어스도 상수 특성을 가장 잘 유지하는 것으로 나타나 향후 실험기반 구조해석 및 구조물 장기 건전도 모니터링에 좋은 대안이 될 것으로 평가된다.
In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.
The absolute longitudinal speed of a vehicle is estimated by using data from an accelerometer of the vehicle and wheel speed sensors of a standard 50-tooth antilock braking system. An intuitive solution to this problem is, 'When wheel slip is low, calculate the vehicle velocity from the wheel speeds; when wheel slip is high, calculate the vehicle speed by integrating signal of the accelerometer.' The speed estimator weighted with fuzzy logic is introduced to implement the above concept, which is formulated as an estimation method. And the method is improved through experiments by how to calculate speed from acceleration signal and slip ratios. It is verified experimentally to usefulness of estimation speed of a vehicle. And the experimental result shows that the estimated vehicle longitudinal speed has only a $6\%$ worst-case error during a hard braking maneuver lasting a few seconds.
Various MEMS accelerometers are used in engineering applications including automobiles, mobile phones, military systems, and electronic devices. Among them, the thermal accelerometer employing the temperature difference induced by the convective flow inside the micro cavity has been a topic of interest. As the convective sensor does not utilize a solid proof mass, it is compact, lightweight, inexpensive to manufacture, sensitive and highly endurable to mechanical shock. However, the complexity of the convective flow and various design constraints make optimization of a device a crucial step before fabrication. In this work, optimization of a 2-axis thermal convective MEMS accelerometer is conducted based on 3-dimensional numerical simulation. Parametric studies are performed by varying the several design variables such as the heater shape/size, the cavity size and types of the gas medium and the position of temperature probes in the sensor. The results of optimal design are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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