산업용 9축 관성 측정 장치(IMU)는 현대 모션 인식 시스템의 감각 백본입니다. 이 센서는 3D 자세 변화를 실시간으로 추적하는 데 필요한 고정밀 운동학 데이터를 제공합니다. 3축 가속도계, 자이로스코프 및 지자기계를 통합함으로써 특수 신발 시스템은 평지 걷기와 계단 오르기와 같은 복잡한 움직임을 구별할 수 있습니다.
9축 IMU는 실시간 인간 자세 캡처의 기본 데이터 소스로 작용하여 신발 시스템이 복잡한 보행 패턴을 구별할 수 있도록 합니다. 고충실도 신호를 적응형 알고리즘에 공급함으로써 이러한 센서는 다양한 유형의 이동 간의 원활한 전환을 가능하게 합니다.
9축 감지의 역학
3중 센서 데이터 통합
9축 IMU는 3축 가속도계, 3축 자이로스코프 및 3축 지자기계를 결합합니다. 이 조합을 통해 시스템은 선형 가속도, 각속도 및 자기 방위를 동시에 측정할 수 있습니다.
이 9개의 데이터 스트림을 융합함으로써 센서는 시간이 지남에 따라 "드리프트"되지 않는 정확한 방향을 계산할 수 있습니다. 이는 센서가 장시간 활동 중에 안정적인 기준점을 유지해야 하는 신발 응용 분야에 중요합니다.
고정밀 허벅지 부분 추적
특수 신발 및 보행 보조 장치에서 IMU는 종종 허벅지 부분을 모니터링하는 작업을 수행합니다. 센서는 다리가 공간을 통과할 때의 특정 각속도와 가속도를 캡처합니다.
이 고정밀 추적은 시스템이 보행 주기에서 사지의 위치를 이해하는 데 필요한 기본 운동학 특징을 제공합니다. 이 산업 등급 정밀도가 없으면 시스템은 작은 발걸음을 의도적인 움직임의 변화로 잘못 해석할 수 있습니다.
운동학 신호에서 보행 인식으로
적응형 동적 움직임 기본 요소(aDMP) 지원
IMU에서 생성된 신호는 적응형 동적 움직임 기본 요소(aDMP) 모델의 핵심 입력으로 사용됩니다. 이러한 모델은 원시 가속도 및 회전 데이터를 사용하여 사용자의 움직임을 수학적으로 표현합니다.
데이터가 "산업 등급"이기 때문에 알고리즘이 사용자의 고유한 걷기 스타일에 적응하는 데 필요한 해상도를 갖습니다. 이를 통해 신발은 움직임의 다음 단계를 높은 신뢰도로 "학습"하고 예측할 수 있습니다.
환경 전환 식별
모션 패턴 인식은 단일 단계를 추적하는 것 이상입니다. 그것은 전환을 식별하는 것입니다. IMU 데이터는 사용자가 평평한 표면에서 계단으로 이동할 때 발생하는 기울기와 힘의 미묘한 변화를 감지할 수 있도록 합니다.
이러한 실시간 자세 변화는 특수 신발이 올바르게 반응하도록 즉시 처리됩니다. 사용자가 가속하든 감속하든 IMU는 안정성을 위해 필요한 지속적인 피드백 루프를 제공합니다.
절충점 이해
보정 및 자기 간섭
지자기계의 포함은 안정적인 방위를 제공하지만, 강철 구조물이나 전자 장비의 국부 자기장에 매우 민감합니다. 산업 환경에서는 시스템이 올바르게 보정되지 않으면 데이터 왜곡이 발생할 수 있습니다.
데이터 처리 오버헤드
실시간 인식에 필요한 높은 신호 빈도는 시스템 프로세서에 상당한 부하를 줍니다. 산업 등급 센서를 사용하는 것은 데이터 밀도와 웨어러블 장치의 배터리 수명 간의 균형을 필요로 합니다.
센서 배치 민감도
보행 인식의 정확도는 신체에 IMU가 배치된 물리적 방향에 크게 좌우됩니다. 허벅지 부분에 약간의 오정렬만 있어도 aDMP 모델 출력에 오류가 발생할 수 있으므로 강력한 장착 솔루션이 필요합니다.
프로젝트에 적용하는 방법
구현 권장 사항
- 보행 주기 정확도가 주요 초점인 경우: 스텝의 스윙 단계에서 통합 오류를 최소화하기 위해 고정밀 자이로스코프 센서를 우선적으로 사용하세요.
- 환경 적응성이 주요 초점인 경우: aDMP 모델이 다양한 경사 및 계단 높이를 포함하는 다양한 IMU 데이터 세트로 훈련되었는지 확인하세요.
- 장기 안정성이 주요 초점인 경우: 지자기계 데이터를 사용하여 시스템의 방향을 주기적으로 "재설정"하여 회전 드리프트를 방지하세요.
9축 모션 데이터의 전체 스펙트럼을 활용함으로써 개발자는 모든 환경에서 인간의 의도를 진정으로 이해하고 예측하는 신발을 만들 수 있습니다.
요약 표:
| 센서 구성 요소 | 제공되는 데이터 | 모션 인식에서의 역할 |
|---|---|---|
| 3축 가속도계 | 선형 가속도 | 움직임 강도 및 스텝 충격 추적 |
| 3축 자이로스코프 | 각속도 | 다리 회전 및 스윙 단계 타이밍 모니터링 |
| 3축 지자기계 | 자기 방위 | 장기 안정성을 위한 방향 드리프트 보정 |
| 센서 융합 | 9축 통합 데이터 | aDMP 모델이 계단과 평지를 구별하도록 지원 |
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참고문헌
- Hüseyin Eken, Nicola Vitiello. A Locomotion Mode Recognition Algorithm Using Adaptive Dynamic Movement Primitives. DOI: 10.1109/tnsre.2023.3327751
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