Lower Limb Kinetic Prediction While WalkingBased on Machine Learning AlgorithmsUsing IMU Sensor
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: هفتمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم و مهندسی
- کد COI اختصاصی: CARSE07_032
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 259
نویسندگان
Biomedical Engineering, Imam Reza International University
Computer Engineering, Khavaran Institute of Higher Education
Civil Engineering, Iran University of Science and Tech,
Electronic Engineering, Northwestern Polytechnic University
Independent Researcher
Software Engineering, Iran University of Industries & Mines
چکیده
The use of artificial neural network (ANN) approaches on data from inertial measurement units (IMUs) for prediction has been reported in recent publications. These techniques could be used as quantitative markers of athletic performance or rehabilitation. The quantity and composition of IMUs. The selection of these parameter values is often made heuristically, and the justification for this is not discussed. We suggest employing an ANN to forecast the dynamic data of the lower limbs using a single measurement point based on the dynamic link between the center of mass and joint kinetics. From a single IMU worn close to the sacrum, data from seven subjects walking on a treadmill at various speeds were gathered. The data was divided into steps and given a numerical treatment for integration. From the kinematics of the measurement from a single IMU sensor, segment angles of the stance and swing leg and joint torques were estimated with fair accuracy. These findings highlight the significance of dynamic multi-segment kinetics during walking. A machine-learning approach based on the dynamic features of human walking can be used to resolve the tradeoff between data volume and wearable convenience.کلیدواژه ها
Wearable Devices, IMU Sensors, Gait, Machine Learning, Walkingمقالات مرتبط جدید
- بررسی تاثیر پدافند غیرعامل در کاهش خطرات ناشی از حملات تروریستی به ساختمانهای شهرداری
- Borderline Agency in Contemporary Industrial Design: An Analysis of Trends and Patterns
- شهرهای حسی؛بررسی تاثیر فناوری های تعاملی بر تجربه ی ادراکی فضای شهری
- یک چارچوب کنترل تطبیقی سیگنال ترافیک مبتنی بر دوقلوی دیجیتال، یادگیری تقویتی و ارتباطات خودرو به همه چیز: یک رویکرد یکپارچه و هم افزا
- A Continuous Spatial Pattern Analysis for Enhancing Social Vitality of Elderly in Integrated Nursing Homes with Urban Parks
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.