[論文レビュー] Sensor-Movement-Robust Angle Estimation for 3-DoF Lower Limb Joints Without Calibration

Chunzhi Yi, Feng Jiang+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2019

Shoulder Injury and Treatment参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、インertリアル測定ユニット（IMUs）を用いた3自由度（3-DoF）下肢関節角推定のため、キャリブレーション不要でセンサの移動に強い手法を提案する。フィードバックベースの反復的アルゴリズムを用いて関節軸を推定し、融合された重力および磁界ベクトルを用いたポイントワイズな参照フレームキャリブレーションを実施することで、2分間の水平歩行において2°未満のRMS誤差を達成し、センサの移動や誤配置に対しても頑健性を示す。

ABSTRACT

Inertial measurement unit (IMU)-based 3-DoF angle estimation methods for lower limb joints have been studied for decades, however the calibration motions and/or careful sensor placement are still necessary due to challenges of real-time application. This study proposes a novel sensormovement-robust 3-DoF method for lower-limb joint angle estimation without calibration. A realtime optimization process, which is based on a feedback iteration progress to identify three joint axes of a 3-DoF joint, has been presented with a reference frame calibration algorithm, and a safe-guarded strategy is proposed to detect and compensate for the errors caused by sensor movements. The experimental results obtained from a 3-DoF gimbal and ten healthy subjects demonstrate a promising performance on 3-DoF angle estimation. Specially, the experiments on ten subjects are performed with three gait modes and a 2-min level walking. The root mean square error is below 2 deg for level walking and 5 deg for other two gait modes. The result of 2-min level walking shows our algorithms stability under long run. The robustness against sensor movement are demonstrated through data from multiple sets of IMUs. In addition, results from the 3-DoF gimbal indicate that the accuracy of 3-DoF angle estimation could be improved by 84.9% with our reference frame calibration algorithm. In conclusion, our study proposes and validates a sensor-movement-robust 3-DoF angle estimation for lowerlimb joints based on IMU. To the best of our knowledge, our approach is the first experimental implementation of IMUbased 3-DoF angle estimation for lower-limb joints without calibration.

研究の動機と目的

• 3-DoF下肢関節角推定において、IMUを用いる際の機能的キャリブレーションポーズの必要性を排除すること。
• IMUと地球フレーム間の参照フレームのずれが関節角推定に与える大きな誤差を是正すること。
• 運動中に生じるセンサの移動をリアルタイムで検出し、推定精度を維持するための補正を可能とすること。
• センサの誤配置および動的擾乱に対して、IMUベースの角度推定の頑健性を向上させること。
• 臨床的およびウェアラブルな環境における長期的でリアルタイムな応用に適した自己整列型でキャリブレーション不要な手法を開発すること。

提案手法

• 機能的キャリブレーションポーズを必要とせず、リアルタイムで3自由度（3-DoF）下肢関節の3つの関節軸をフィードバックベースの反復的最適化プロセスで推定する。
• 融合された重力および磁界ベクトルを用いたポイントワイズな参照フレームキャリブレーションアルゴリズムにより、センサと参照フレーム間の時間変動するずれを補正する。
• 安全な検出戦略として、変動指標 $ V $ をモニタリングすることでセンサの移動を特定する。移動が発生すると、事前に定めたしきい値を超える。
• 検出された移動時には、一時的な時間間隔 $ I_n^{det} $ を用い、検出ウィンドウからの推定値を活用して継続性を維持し、誤差の拡大を低減する。
• リアルタイムの姿勢追跡と生物学的制約を統合することで、ボディ固定フレーム上での3-DoF関節角を計算する。
• 滑らかに変化する時間間隔長 $ I_n ∈ [W_n, 800] $ を用いたスライディングウィンドウアプローチにより、リアルタイム性能と推定精度のバランスを図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 3-DoF下肢関節角推定を、機能的キャリブレーションポーズを一切必要とせず、IMUデータのみで達成できるか？
• RQ2 IMUと地球フレーム間の参照フレームのずれを、リアルタイムで効果的に補正できるか？
• RQ3 運動中のセンサ移動をリアルタイムで検出し、オンラインで補正できるか？
• RQ4 2分間の水平歩行のような長時間にわたる連続運動下でのアルゴリズムの性能はいかがなものか？
• RQ5 本手法は、既存のIMUベースの手法と比較して、センサの誤配置および移動に対する頑健性に優れているか？

主な発見

• 2分間の水平歩行中、股関節の屈曲/伸展のRMSEは1.69° ± 0.90°、外転/内転は0.52° ± 0.33°、内旋/外旋は0.79° ± 0.43°を記録した。
• 非水平歩行モードではRMSEが5°未満を維持し、最も高い誤差は膝関節の屈曲/伸展で5.73°であった。
• センサ移動イベント時には、検出前のRMSEが43.60°から検出間隔中の13.97°に低下し、誤差低減が有効に機能した。
• 参照フレームキャリブレーションアルゴリズムは、3-DoFジンバルを用いた実験で、ベースライン手法と比較して3-DoF角度推定の精度を84.9%向上させた。
• 長時間の走行においても安定した性能を維持し、2分間テスト中、被験者間での膝関節屈曲/伸展の標準偏差は0.77°から0.83°にわずかに増加した。
• 計算時間はリアルタイム制約内を維持しており、スライディングウィンドウ長にかかわらず、1イテレーションあたり最大6 msであった。これにより、リアルタイムデプロイメントの実現可能性が裏付けられた。