Промышленные девятиосевые инерциальные измерительные блоки (IMU) являются сенсорной основой современных систем распознавания движений. Эти датчики предоставляют высокоточные кинематические данные, необходимые для отслеживания изменений 3D-положения в реальном времени. Интегрируя трехосевые акселерометры, гироскопы и магнитометры, они позволяют специализированным обувным системам различать сложные движения, такие как ходьба по ровной поверхности и подъем по лестнице.
Девятиосевые IMU действуют как основной источник данных для захвата человеческого положения в реальном времени, позволяя обувным системам различать сложные паттерны походки. Подавая сигналы высокой точности в адаптивные алгоритмы, эти датчики обеспечивают плавные переходы между различными типами передвижения.
Механика девятиосевого зондирования
Интеграция данных с тройных датчиков
Девятиосевой IMU объединяет трехосевой акселерометр, трехосевой гироскоп и трехосевой магнитометр. Эта комбинация позволяет системе одновременно измерять линейное ускорение, угловую скорость и магнитное направление.
Путем слияния этих девяти потоков данных датчик может рассчитать точную ориентацию, которая не "дрейфует" со временем. Это критически важно для обувных приложений, где датчик должен поддерживать стабильную точку отсчета во время длительных периодов активности.
Высокоточное отслеживание сегмента бедра
В специализированной обуви и устройствах для помощи при ходьбе IMU часто отвечает за мониторинг сегмента бедра. Датчик фиксирует специфическую угловую скорость и ускорение ноги при ее движении в пространстве.
Это высокоточное отслеживание предоставляет фундаментальные кинематические характеристики, необходимые системе для понимания положения конечности в цикле походки. Без этой промышленной точности система может ошибочно принять небольшую спотыкание за намеренное изменение движения.
От кинематических сигналов к распознаванию походки
Питание адаптивных моделей динамических примитивов движения (aDMP)
Сигналы, генерируемые IMU, служат основными входными данными для адаптивных моделей динамических примитивов движения (aDMP). Эти модели используют необработанные данные об ускорении и вращении для создания математического представления движения пользователя.
Поскольку данные являются "промышленными", они обладают разрешением, необходимым алгоритму для адаптации к уникальному стилю ходьбы пользователя. Это позволяет обуви "учиться" и с высокой надежностью предсказывать следующую фазу движения.
Идентификация переходов в окружающей среде
Распознавание паттернов движения — это не просто отслеживание одного шага; это идентификация переходов. Данные IMU позволяют системе обнаруживать тонкие изменения наклона и силы, которые происходят, когда пользователь переходит с ровной поверхности на лестницу.
Эти изменения положения в реальном времени обрабатываются мгновенно, чтобы гарантировать правильную реакцию специализированной обуви. Независимо от того, ускоряется пользователь или замедляется, IMU обеспечивает постоянную обратную связь, необходимую для стабильности.
Понимание компромиссов
Калибровка и магнитные помехи
Хотя наличие магнитометра обеспечивает стабильное направление, он очень чувствителен к локальным магнитным полям от стальных конструкций или электронного оборудования. В промышленных условиях это может привести к искажению данных, если система не откалибрована должным образом.
Накладные расходы на обработку данных
Высокая частота сигналов, необходимых для распознавания в реальном времени, создает значительную нагрузку на процессор системы. Использование промышленных датчиков требует баланса между плотностью данных и временем автономной работы носимого устройства.
Чувствительность к размещению датчика
Точность распознавания походки в значительной степени зависит от физической ориентации IMU на теле. Даже небольшое смещение на сегменте бедра может привести к ошибкам в выходных данных модели aDMP, что требует надежных решений для крепления.
Как применить это к вашему проекту
Рекомендации по внедрению
- Если ваш основной фокус — точность цикла походки: Отдавайте предпочтение датчикам с высокоточными гироскопами, чтобы минимизировать ошибки интеграции во время фазы переноса шага.
- Если ваш основной фокус — адаптивность к окружающей среде: Убедитесь, что ваша модель aDMP обучена на разнообразных наборах данных IMU, включающих различные уклоны и высоты ступеней.
- Если ваш основной фокус — долгосрочная стабильность: Используйте данные магнитометра для периодического "сброса" ориентации системы и предотвращения дрейфа вращения.
Используя весь девятиосевой спектр данных о движении, разработчики могут создавать обувь, которая действительно понимает и предвосхищает намерения человека в любой среде.
Сводная таблица:
| Компонент датчика | Предоставляемые данные | Роль в распознавании движений |
|---|---|---|
| 3-осевой акселерометр | Линейное ускорение | Отслеживает интенсивность движения и удар при шаге |
| 3-осевой гироскоп | Угловая скорость | Контролирует вращение ноги и время фазы переноса |
| 3-осевой магнитометр | Магнитное направление | Корректирует дрейф ориентации для долгосрочной стабильности |
| Слияние датчиков | Интегрированные 9-осевые данные | Позволяет моделям aDMP различать лестницы и ровную поверхность |
Улучшите инновации в обуви с 3515
Являясь ведущим крупномасштабным производителем, обслуживающим мировых дистрибьюторов и владельцев брендов, 3515 объединяет передовые производственные возможности со специализированным опытом в области обуви. Независимо от того, разрабатываете ли вы технологичные защитные ботинки или высокопроизводительное тактическое снаряжение, мы предоставляем необходимые вам масштабы производства и точность.
Наша флагманская серия защитной обуви и обширный портфель — от тренировочных кроссовок и обуви для активного отдыха до элегантной деловой обуви — разработаны для удовлетворения строгих требований к оптовым поставкам. Позвольте нам помочь вам вывести на рынок обувь следующего поколения с отслеживанием движений, используя наше проверенное производственное превосходство.
Готовы масштабировать производство? Свяжитесь с нами сегодня, чтобы обсудить требования вашего проекта!
Ссылки
- Hüseyin Eken, Nicola Vitiello. A Locomotion Mode Recognition Algorithm Using Adaptive Dynamic Movement Primitives. DOI: 10.1109/tnsre.2023.3327751
Эта статья также основана на технической информации из 3515 База знаний .
Связанные товары
Люди также спрашивают
- Что такое дресс-код business casual? Создайте образ ухоженного профессионала
- Каковы преимущества ношения леггинсов с деловой повседневной обувью? Достижение комфорта и стиля для современного рабочего места
- Допустимы ли туфли с открытым носком в стиле business casual? Уверенно ориентируйтесь в дресс-кодах на рабочем месте
- Является ли деловая повседневная обувь обычно удобной? Да, разработана для ношения в течение всего дня
- Каковы ключевые характеристики обуви в стиле business casual? Достигните элегантной универсальности для вашего гардероба
