TR2024002590U5 - IN ORDER TO GET NUMERICAL RESULTS IN THE WALKING TEST. INSOLES - Google Patents

IN ORDER TO GET NUMERICAL RESULTS IN THE WALKING TEST. INSOLES

Info

Publication number
TR2024002590U5
TR2024002590U5 TR2024/002590 TR2024002590U5 TR 2024002590 U5 TR2024002590 U5 TR 2024002590U5 TR 2024/002590 TR2024/002590 TR 2024/002590 TR 2024002590 U5 TR2024002590 U5 TR 2024002590U5
Authority
TR
Turkey
Prior art keywords
sensor
data
foot
accelerometer
fusion circuit
Prior art date
Application number
TR2024/002590
Other languages
Turkish (tr)
Inventor
Kemal Unsacar Muhammed
Original Assignee
Muhammed Kemal Ünsaçar
Filing date
Publication date
Application filed by Muhammed Kemal Ünsaçar filed Critical Muhammed Kemal Ünsaçar
Publication of TR2024002590U5 publication Critical patent/TR2024002590U5/en

Links

Abstract

Yürüme testleri çeşitli tıbbi uzmanlık alanlarındaki muayenelerde, trafik polisleri tarafından alkol muayenelerinde vb. alanlarda yapılmaktadır. Genellikle fizik muayene, muayeneyi yapan tarafından gözlem yapılmasını ve derecelendirilen ölçeklerin doldurulmasını içerir. Ancak bu ölçekler genellikle sayısal verilere değil gözleme dayanır ve bu yönüyle muayeneyi yapan kişiye göre değişebilir, izafidir. Bu buluş, yürüme sırasında ortaya çıkan ayakların hareketlerine ait sayısal veriler elde ederek hareketi objektif olarak ölçmek ve değerlendirmek amacıyla kullanılabilecek; ivme ölçer(1), jiroskop(2) ve manyetik sensörlerin(3) bir füzyon algoritması(4) ile birleşiminden oluşan eylemsiz ölçüm birimleri (IMU)(5) ve gerekli diğer elektronik birimleri(6),(7),(8),(9) içeren bir tabanlık (A) hakkındadır. Bu tabanlığın kullanılması sayesinde yürüme testlerinde ayak hareketlerinin kinematik değerleri hesaplanabilmektedir.Walking tests are used in examinations in various medical specialties, alcohol examinations by traffic police, etc. are carried out in the areas. Generally, a physical examination involves observation and completion of rating scales by the examiner. However, these scales are generally based on observation, not numerical data, and in this respect they are relative and may vary depending on the person performing the examination. This invention can be used to objectively measure and evaluate movement by obtaining numerical data on the movements of the feet that occur during walking; Inertial measurement units (IMU) (5) consisting of the combination of accelerometer (1), gyroscope (2) and magnetic sensors (3) with a fusion algorithm (4) and other necessary electronic units (6), (7), (8) ,It is about an insole (A) containing (9). Thanks to the use of this insole, the kinematic values of foot movements can be calculated in walking tests.

Description

TARIFNAME Teknik alan Bu bulus, yürüme sirasinda ortaya çikan, ayaklarin hareketlerine ait sayisal veriler elde ederek hareketi objektif olarak degerlendirmek amaciyla kullanilabilecek; ivme ölçer, jiroskop ve manyetik sensörlerin bir füzyon algoritmasi ile birlesiminden olusan eylemsizlik ölçüm birimleri (IMU) ve gerekli diger elektronik birimleri içeren bir tabanlik sistemi ile Önceki Teknik Bulusun kisa açiklamasi Yürüme testleri, çesitli tibbi uzmanlik alanlarindaki muayenelerde, trafik polisleri tarafindan alkol muayenelerinde vb. alanlarda yapilmaktadir. Genellikle fizik muayene, muayeneyi yapan tarafindan gözlem yapilmasini ve derecelendirilen ölçeklerin doldurulmasini içerir. DESCRIPTION technical field This invention obtained numerical data regarding the movements of the feet that occur during walking. It can be used to objectively evaluate the movement by; accelerometer, Inertial system consisting of the combination of gyroscope and magnetic sensors with a fusion algorithm. with an insole system that includes measurement units (IMU) and other necessary electronic units Prior Art Brief description of the invention Walking tests are performed by traffic police in examinations in various medical specialties. alcohol examinations etc. It is done in areas. Usually, the physical examination It involves observation by the performer and completion of rating scales.

Ancak bu ölçekler genellikle sayisal verilere degil gözleme dayanir ve bu yönüyle muayeneyi yapan kisiye göre degisebilir, izafidir. However, these scales are generally based on observation, not numerical data, and in this respect, they do not support the examination. It may vary depending on the person doing it, it is relative.

Yürüme, sirasindaki hareketin degerlendirilmesi, kas-iskelet sistemi fizyoterapisinin temel tasidir. Bir kisi yürürken çok eklemli bacaklarin gerçeklestirdigi bu hareketin birden fazla düzlemde olmasi ve öte yandan hiz faktörü de isin içine katildiginda degerlendirilmesi zor bir muayene islemidir. Evaluation of movement during walking is the basic part of musculoskeletal system physiotherapy. tasi. When a person walks, this movement performed by multi-jointed legs has more than one On the other hand, it is difficult to evaluate when the speed factor is included. is the inspection process.

Yürüme testlerinde objektif ölçümler saglamak için gelistirilen üç boyutlu optoelektronik (kamera tabanli) hareket sistemleri mevcuttur. Istanbul Üniversitesi Rektörlügü ve Nazif Ekin AKALAN ”yürüme kayit sistemi ve iliskili bir gözlemsel yürüme analiz metodu” baslikli 201508166 nolu patentlerinde ”yürüme bozukluklarinin tespit ve tanisinda kullanilmak üzere bireylerin yürüyüslerinin kaydedilmesini saglayacak sekilde bir kamera ve bahsedilen kameranin görüs alani içerisinde kalacak sekilde sinirlari belirlenmis bir yürüme yolu içeren bir gözlemsel yürüme analizi sistemine iliskin bir yürüme kayit sistemi” gelistirmislerdir. Three-dimensional optoelectronic technology developed to provide objective measurements in walking tests. (camera-based) motion systems are available. Istanbul University Rectorate and Nazif Ekin AKALAN titled "walking recording system and a related observational gait analysis method" In their patent numbered 201508166, it is stated that "to be used in the detection and diagnosis of gait disorders" A camera and the aforementioned equipment are used to record the walks of individuals. contains a walking path with defined boundaries within the field of view of the camera. They developed a gait recording system related to an observational gait analysis system.

Ancak bu sistemler, içinde bulunulan ortamda isigin engellenmesi, yansimasi vb. olasi problemleri asmak için, genellikle hastanin özel bir hareket analizi laboratuvarina gitmesini gerektirir. Ayrica bu laboratuvarlardaki ekipmanlar pahalidir, tasinabilir degildir ve yüksek düzeyde teknik uzmanlik ve uzun kalibrasyon islemleri gerektirir. Bu nedenle bu sistemlerin kullanimi klinik uygulamalarda bile yaygin degildir ve yürüme performansini degerlendirmek için objektif biyomekanik bilgilere ihtiyaç duyulur. Klinikte ve dis ortamlarda yürüme hareketini ölçmek için daha titiz bir yaklasim gereklidir. However, these systems prevent light from being blocked, reflected, etc. in the environment they are in. possible To rule out problems, we usually require the patient to go to a specialized movement analysis laboratory. requires. In addition, the equipment in these laboratories is expensive, not portable and requires high It requires a high level of technical expertise and lengthy calibration processes. Therefore, these systems Its use is not widespread even in clinical practice and is not used to evaluate walking performance. Objective biomechanical information is needed for this. Walking in clinics and outdoor environments A more rigorous approach to measuring movement is required.

Bu bulus, yürüme sirasinda ortaya çikan ayaklarin hareketlerine ait sayisal veriler elde ederek hareketi objektif olarak ölçmek ve degerlendirmek amaciyla kullanilabilecek; ivme ölçer, jiroskop ve manyetik sensörlerin bir füzyon algoritmasi ile birlesiminden olusan eylemsiz ölçüm birimleri (IMU) ve gerekli diger elektronik birimleri içeren bir tabanlik hakkindadir. This invention was achieved by obtaining numerical data about the movements of the feet that occur during walking. can be used to objectively measure and evaluate movement; accelerometer, inertial system consisting of a combination of gyroscope and magnetic sensors with a fusion algorithm. It is about an insole containing measurement units (IMU) and other necessary electronic units.

Bu tabanligin kullanilmasi sayesinde yürüme testlerinde ayak hareketlerinin kinematik degerleri hesaplanabilmektedir. Görüntü isleme sistemlerine nazaran üstünlükleri daha ekonomik olmasi, uzman kullanici gerektirmemesi ve tasinabilir olmasidir. Thanks to the use of this insole, the kinematics of foot movements in walking tests values can be calculated. It has more advantages over image processing systems. It is economical, does not require expert users and is portable.

Referans Listesi A. Ayakkabi Tabanligi 1. lvme ölçer 2. Jiroskop . Manyetik sensörler . Füzyon algoritmasi .Eylemsiz ölçüm birimleri (IMU) .Sensör Birimi .Kalman filtresi . Parçacik filtresi . Kayit cihazi Çizimlerin Kisa Açiklamasi Sekil- 1 Yürüme hareketinde ayagin konum, hiz ve yön bilgisi Sekil- 2 Karar mekanizmasi iliskileri Sekil- 3 Sensör birimi Sekil- 4 Veri yolu ve kayit sistemi Bulusun ayrintili açiklamasi University of Twente (2002), ”Inertial Sensing of Human Movement.” Baslikli doktora tezinde, Vücudun kisimlarina yerlestirilebilecek minyatür eylemsizlik ve manyetik sensör modülleri ile organlarin hareket uyumu konusunda çalismalar bulunmaktadir. Bu çalismalarda Sabit - Dünya referans sistemini esas alarak manyetometre ile dünyanin manyetik alanini, ivme ölçer ile yerlestirildikleri organlarin hiz degisimlerini, jiroskop ile de açisal hizlari ölçmüslerdir. Bu sistemde farkli vektörlerin biribirine eklenmesi sonucu uyum hatalari, kalibrasyon hatalari ve sonuçta pozisyon hatalari çikabilir. Çünkü insan eklemleri ve organlar bir miktar gevseklige izin verdigi için insan vücüdu saf bir kinematik yapi olarak tanimlanip, eklemler de küresel vb. mafsal olarak modellenemez. Zira vücuttaki mafsallar mutlak rijit bagli mafsallar degildir. Öte yandan sensör modülleri hareketleri izlemek için, organlara çok siki olarak baglanmasi gerekir. Oysa hareket esnasinda cildin elastikiyetinden, kas ve yag yapisindan dolayi sensörlerde konum kaymalari olabilir. Bunlar da ölçüm sisteminin hata kaynaklari olarak görülebilir. Referance list A. Shoe Insoles 1. lvme meter 2. Gyroscope . magnetic sensors . Fusion algorithm .Inertial measurement units (IMU) .Sensor Unit .Kalman filter . particle filter . recording device Brief Description of Drawings Figure- 1 Position, speed and direction information of the foot in walking movement Figure- 2 Decision mechanism relationships Figure- 3 Sensor unit Figure- 4 Data bus and recording system Detailed description of the invention University of Twente (2002), ”Inertial Sensing of Human Movement.” PhD with title In his thesis, miniature inertial and magnetic sensors that can be placed on parts of the body There are studies on the movement adaptation of organs with modules. This In the studies, the world was measured with a magnetometer based on the Sabit - Earth reference system. the magnetic field, the speed changes of the organs in which they are placed with an accelerometer, and the gyroscope with They measured angular velocities. In this system, harmony is achieved as a result of adding different vectors together. errors, calibration errors and ultimately position errors may occur. Because human joints and The human body is a pure kinematic structure because the organs allow some slack. defined and the joints are spherical etc. It cannot be modeled as a joint. Because the joints in the body They are not absolutely rigidly connected joints. On the other hand, sensor modules are used to monitor movements, It must be attached to the organs very tightly. However, due to the elasticity of the skin during movement, There may be position shifts in the sensors due to muscle and fat structure. These are also measurements can be seen as sources of error in the system.

Her bir ayak için gelistirilen tabanlik içerisinde 3 boyutlu hareket verileri için eylemsizlik sensörü, dijital sinyal isleme (DSP) devresi, sensör verilerini; kalman filtresi veya parçacik filtresi gibi bir tahmin algoritmasi kullanarak füzyon devresi üzerinden yönelim ve konum tahminlerine ulasmak için bir mikrodenetleyici bulunmaktadir. Sekil1. Inertia for 3D movement data within the insoles developed for each foot. sensor, digital signal processing (DSP) circuit, sensor data; kalaman filter or particle orientation and position through the fusion circuit using an estimation algorithm such as a filter. There is a microcontroller to achieve the predictions. Figure 1.

Her bir tabanliktaki ivme ölçer, jiroskop ve manyetik alan verileri üzerinden 3 boyutlu eylemsizlik sensör bilgileri toplanir. Her ayagin pozisyonu ve buna bagli olarak hareketi jiroskop verilerinin zamana bagli olarak integrasyonu yapilarak bulunur. lvmeyi entegre ederek sensörün yer degistirmesini hesaplamak için yerçekimi ivmesinin gözardi edilmesi gerekir. Bunun için ivmenin düsey bileseninin bilinmesi gerekir. Yön bilgisini temin için jiroskop kullanilmistir. Jiroskop açisal hizi ölçer ve zamanla entegre edilirse baslangiçta bilinen konumuna göre açisal yer degisimi bulunur. Yer çekimi bileseni çikarildiktan sonra ivmenin birinci integrasyonu ile hizi, ikinci integrasyonu ile konum bilgisi bulunur. Dijital sinyal isleme (DSP) devresi her sensör modülünün içinde dahili olarak bulunabilir veya disinda düzenlenebilir. Sensör verileri mikrokontrolör gibi bir hesaplama cihazi ile islenerek yön ve konum bilgileri hesaplanir. Zamanla elektronik gürültü, sensör oryantasyonu ve sinyal kaymasi gibi sebeplerle; ivme ve açisal hiz da dahil olmak üzere atalet sensörü verilerinin entegrasyonu hatalarina yol açilabilir. Bu nedenle yön, hiz ve konum bilgilerinin belli zaman araliklarinda düzeltilmesi gerekebilir. Bu düzeltmeler, sensör veri islemlerinde yapilan kabuller ve sinir sartlarini kullanarak ölçüm güncellemeleri yapilarak saglanabilir. Ayrica ayak ile ayakkabi tabani arasindaki sürtünme de hesaplamada bir faktör olarak göz önüne alinabilir. Çesitli insanlarin biyomekanik özellikleri, eklem tipleri V. M. Zatsiorsky'nin ”Kinematics of Human Motion.” (1998) ”Insan Hareketlerinin Kinematigi” adli eserinde anlatilmistir. Bu eserden yararlanilmis ve bütünüyle buraya referans olarak alinmistir. Ivme verilerinin integrasyonu yapilmaksizin sadece yön bilgisini kullanarak vücut kinematigi hesabi üzerinden hareketler belirlenemez. Tüm ivme verilerinin integrasyonu sayesinde merdiven çikma, ziplama ve düzensiz hareketler degerlendirilebilir. Oysa ivme verilerinin integrasyonu yapilmamis olsa sadece yön bilgileri ve vücut kinematik hesabi ile bu tür hareketler tespit edilemez. 3D data based on accelerometer, gyroscope and magnetic field data in each insole. Inertial sensor information is collected. The position of each foot and its corresponding movement It is found by integrating gyroscope data over time. integrate lever Ignoring gravitational acceleration to calculate the displacement of the sensor by must. For this, the vertical component of the acceleration must be known. To provide direction information gyroscope was used. The gyroscope measures angular velocity and if integrated over time initially Angular displacement is found according to its known position. After the gravity component is removed The first integration of the acceleration gives the velocity, and the second integration gives the position information. Digital Signal processing (DSP) circuitry may be built into each sensor module or can be edited outside. Sensor data is processed by a computing device such as a microcontroller Direction and location information is calculated. Over time, electronic noise, sensor orientation, and signal For reasons such as slipping; inertial sensor data, including acceleration and angular velocity integration errors may occur. For this reason, direction, speed and location information can be stored at certain times. may need to be corrected at intervals. These corrections are made in sensor data processing. This can be achieved by making measurement updates using assumptions and boundary conditions. Also foot The friction between the sole and the shoe sole is also taken into account as a factor in the calculation. receivable. Biomechanical properties of various people, types of joints V. M. Zatsiorsky ”Kinematics of Human Motion.” (1998) In his work titled "Kinematics of Human Movements" has been explained. This work has been used and taken as a reference here in its entirety. Acceleration Body kinematics calculation using only direction information without integration of data Movements cannot be determined through it. Staircase thanks to the integration of all acceleration data Jumping, jumping and irregular movements can be evaluated. However, integration of acceleration data If this were not done, such movements would be detected only with directional information and body kinematic calculation. It cannot be done.

Ayakkabi tabanindaki sensörler ile, olusan kuvvet ve moment ölçümlerinin yapilmasi konusunda Veltinket ve arakadaslari tarafindan IEEE Trans. Neural Systems (2005), ”Ambulatory Measurement of Ground Reaction Forces.” eseri bütünüyle buraya referans olarak alinmistir. Measurement of the resulting force and moment with sensors on the sole of the shoe IEEE Trans. by Veltinket et al. Neural Systems (2005), ”Ambulatory Measurement of Ground Reaction Forces.” Reference the work in its entirety here was taken as .

Sensör füzyon devresi, konum, hiz ve yön bilgileri hakkinda bir tahmin elde etmek için Kalman filtresi, parçacik filtresi veya benzeri bir tahmin algoritmasi gerçeklestiren donanim, yazilim veya bunlarin bir kombinasyonu olabilen mikro denetleyici seklinde, bir dijital sinyal islemcisidir (DSP). Analog Devices, Inc. tarafindan üretilen ADSP-BF531 Blackfin islemcinin yani sira Intel Corporation tarafindan üretilen Intel Core 2 islemci bu amaçla kullanilabilir. Sensor fusion circuit to obtain an estimate of position, speed and direction information Hardware that implements a Kalman filter, particle filter, or similar estimation algorithm, a digital signal, in the form of a microcontroller, which can be software or a combination of these processor (DSP). Analog Devices, Inc. ADSP-BF531 Blackfin processor manufactured by In addition, the Intel Core 2 processor produced by Intel Corporation can be used for this purpose.

Füzyon devresi, sensörün ve vücut kinematiginin ilk tahminlerini düzeltmek için, bu ölçümlerin yani sira harici ve yardimci sensör verileriyle güncelleyerek bir geri bildirim düzenlemesi kullanir. Tahmin hassasiyetini artirmak için zamana bagli olarak gerçek zamanli verileri ileriye dogru ve geriye dogru islemek mümkündür. Sensör füzyon devresi tarafindan kullanilan merkezi bir filtrede tüm sensör sinyalleri bir yerde islenmektedir. Sekil 2. The fusion circuit uses this to correct the initial estimates of the sensor and body kinematics. feedback by updating measurements as well as external and auxiliary sensor data. uses editing. Real-time over time to increase forecast accuracy It is possible to process data forward and backward. by sensor fusion circuit In a central filter used, all sensor signals are processed in one place. Figure 2.

Hareket takip sistemi, takip edilen her ayak için bir dizi atalet ve manyetik sensör modülü içerir. Sensörler, tüm sensörler için güç kaynaginin yani sira veri örneklemesinin senkronizasyonunu ve tüm sensör verilerinin ve islenmis verilerin harici bir bilgisayara veya kayit cihazina kablosuz iletimini saglayan bir veri yolu modülüne baglanir. Sekil 3. The motion tracking system consists of a set of inertial and magnetic sensor modules for each tracked foot. Contains. Sensors provide data sampling as well as power supply for all sensors. synchronization and transfer of all sensor data and processed data to an external computer or It is connected to a bus module that provides wireless transmission to the recorder. Figure 3.

Tabanlik içinde her sensör biriminde bir pil ve bir kablosuz iletisim modülü içerir. It contains a battery and a wireless communication module in each sensor unit within the insole.

Düzenlemelerde kablosuz iletisim modülü, Bluetooth, WiFi, UWB veya benzer bir kablosuz teknolojiyi kullanir. Sensör örnekleme modülü, sensör ünitesinin 3B jiroskop ünitesi, 38 ivmeölçer ünitesi ve 38 manyetometre ünitesinin her birinden gelen sinyalleri, ilgili ayaga yönelik yön ve konum tahminlerini hesaplamak için DSP modülüne iletir. Kablosuz iletisim modülü, sensör verilerinin yani sira hesaplanan yön ve konum tahminlerini, sensörler arasindaki sensör bilgilerinin senkronizasyonu ve istege bagli olarak verilerin ek islenmesi için harici bir bilgisayara veya kayit cihazina iletir. In embodiments, the wireless communication module includes Bluetooth, WiFi, UWB or a similar wireless device. uses technology. Sensor sampling module, 3D gyroscope unit of the sensor unit, 38 signals from the accelerometer unit and each of the 38 magnetometer units to the corresponding leg. It transmits the direction and position estimates to the DSP module to calculate the direction and location estimates for the target. wireless communication module, the sensor data as well as the calculated direction and position estimates, the sensors for synchronization of sensor information between sensors and optional additional processing of data transmits to an external computer or recorder.

Veri yolu sistemi, sensör modüllerini baglamak için bir veya daha fazla kablo içerir. Kablolar ve sensörler, ayakkabi tabanliginin içine yerlestirilmistir. Tabanlik, sensörleri mekanik olarak gövdeye sabitler ve ilgili kablolari gizler.The bus system contains one or more cables to connect sensor modules. cables and sensors are built into the insoles. The insoles mechanically detect the sensors. fixes it to the body and hides the associated cables.

Claims (7)

STEMLERSTEMS 1-Her bir ayak hareketinin, ayakkabi tabaninda (A) yer alan çok sayida hareket sensörü araciligiyla yakalanmasi için bir yöntem; ayakkabinin her birinin tabaninda en az bir sensör birimi bulunur; her sensör birimi, bulundugu ayak ile iliskili 3 boyutlu konum verilerini ve 3 boyutlu yön verilerini yakalar; yöntem sunlari içerir: en az bir 3 boyutlu ivme ölçer sensörü(1) ve en az bir 3 boyutlu açisal hiz sensörü(2) araciligiyla her sensör biriminde 3 boyutlu sensör verilerinin toplanmasi ve 3 boyutlu yön ve 3 boyutlu konumun hesaplanmasi 3B açisal hiz verilerinin entegre edilmesi ve 38 ivme ölçer verilerinin zaman içinde iki kez entegre edilmesi yoluyla her bir ayagin bir sensör birimine(6) sahip olmasini içerir.1-A method for capturing each foot movement through a plurality of motion sensors located on the sole of the shoe (A); each shoe has at least one sensor unit on its sole; Each sensor unit captures 3D position data and 3D direction data associated with the foot it is on; the method includes: collecting 3D sensor data at each sensor unit via at least one 3D accelerometer sensor (1) and at least one 3D angular velocity sensor (2) and calculating the 3D orientation and 3D position integrating the 3D angular velocity data It involves each foot having a sensor unit (6) by integrating the accelerometer data 38 twice in time. 2-lstem 1'e uygun bir yöntem olup özelligi, 3B yön ve 38 konum hesaplamasini güncellemek için, bir manyetik sensör(3), bir basinç sensörü ve bir RF tabanli bir yerel konum sensörü veya daha fazla yardimci sensör içermesidir.2-It is a method in accordance with claim 1, and its feature is that it includes a magnetic sensor (3), a pressure sensor and an RF-based local position sensor or more auxiliary sensors to update the 3D direction and 38 position calculations. 3-lstem 1'e uygun bir yöntem olup, ayrica her iki ayagin konumu, hizi ve ivmesinden en az birine dayali olarak ayagin önceden belirlenmis ortamda harici temasinin tespit edilmesi yoluyla 3 boyutlu yön ve 3 boyutlu konum hesaplamasinin güncellenmesini içerir.3-A method according to claim 1, further comprising updating the 3D direction and 3D position calculation by detecting the external contact of the foot in a predetermined environment based on at least one of the position, speed and acceleration of both feet. 4-Istem 1'e uygun bir yöntem olup, burada önceden belirlenmis ortam, bir veya daha fazla önceden belirlenmis varsayimla veya es zamanli bir lokalizasyon ve haritalama teknigi yolu varsayimiyla karakterize edilir. Yöntem ayrica bunlarin güncellenmesini içerir.4. A method according to claim 1, wherein the predetermined environment is characterized by one or more predetermined assumptions or the assumption of a simultaneous localization and mapping technique path. The method also includes updating them. 5-Bir ayagin hareketini yakalamak için sistem asagidakilerden olusur: En az bir tane hareket sensör birimi, iki ayakkabinin her birinde yer alan, 3 boyutlu eylemsizligi algilayacak sekilde uyarlanmis sensörler, her iki ayagin 3 boyutlu konum, yön bilgilerini içeren hareket sensör verileri ve 3 boyutlu atalet sensörü verilerini kullanarak 3 boyutlu konumu tahmin eden en az bir sensör füzyon devresi(4), önceden belirlenmis biyomekanik bir modelleme ile ortaya çikan sapmalara bagli olarak 3 boyutlu yön ve konum hesaplamasinin güncellenmesini içerir. 3B eylemsizlik sensörü verilerini toplamak için bir 38 ivme ölçer sensörü(1) ve bir 38 açisal hiz sensörü(2) ve bunlarla iliskili olarak 38 konumu ve yön tahmini için bir sensör füzyon devresi(4) içerir. Burada sensör füzyon devresi 3 boyutlu konumu ve yön verilerini, 3B eylemsizlik sensörü(5) verilerine dayanarak günceller ve bir çok yöntemin uygulanmasiyla 3 boyutlu yön tahminleri önceden belirlenmis ortam özelliklerine dayali kisitlari kullanarak yapilan modelleme ile olusan sapmalarda düzeltmeler yapar.5-To capture the movement of a foot, the system consists of the following: At least one motion sensor unit, sensors located in each of the two shoes adapted to detect 3D inertia, motion sensor data containing 3D position and direction information of both feet, and 3D At least one sensor fusion circuit (4) that estimates 3D position using inertial sensor data includes updating the 3D direction and position calculation based on deviations arising from a predetermined biomechanical modeling. It includes an accelerometer sensor 38 (1) and an angular velocity sensor (2) 38 for collecting 3D inertial sensor data and associated with a sensor fusion circuit (4) for position and direction estimation 38. Here, the sensor fusion circuit updates the 3D position and direction data based on the 3D inertial sensor (5) data, and by applying many methods, the 3D direction estimates make corrections for deviations caused by modeling using constraints based on predetermined environment properties. 6-lstem 5'e uygun sistem olup, burada en az bir sensör füzyon devresi(4) 3B konum ve 38 yön tahminini Kalman filtresi(7) ve parçacik filtresinden(8) biri araciligiyla gerçeklestirir.6-A system according to claim 5, where at least one sensor fusion circuit (4) performs 3D position and 38 direction estimation through one of the Kalman filter (7) and the particle filter (8). 7-lstem 5'e uygun sistem olup, ayrica sensör modülleri arasindaki bilgilerin senkronizasyonunu saglayacak ve en az bir sensör füzyon devresi(4) yoluyla sensör verilerinin daha fazla islenmesini saglayacak sekilde uyarlanmis bir kayit cihazi(9) içerir.7-It is a system in accordance with claim 5, and also includes a recording device (9) adapted to ensure synchronization of information between sensor modules and further processing of sensor data through at least one sensor fusion circuit (4).
TR2024/002590 2024-03-05 IN ORDER TO GET NUMERICAL RESULTS IN THE WALKING TEST. INSOLES TR2024002590U5 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TR2024002590U5 true TR2024002590U5 (en) 2024-05-21

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Schepers et al. Xsens MVN: Consistent tracking of human motion using inertial sensing
Slade et al. An open-source and wearable system for measuring 3D human motion in real-time
Vitali et al. Determining anatomical frames via inertial motion capture: A survey of methods
Ahmadi et al. 3D human gait reconstruction and monitoring using body-worn inertial sensors and kinematic modeling
Takeda et al. Gait posture estimation using wearable acceleration and gyro sensors
US10376222B2 (en) Method and system for functional balance assessment
Saggio et al. Technology-based complex motor tasks assessment: A 6-DOF inertial-based system versus a gold-standard optoelectronic-based one
Santos et al. A low-cost wireless system of inertial sensors to postural analysis during human movement
Ruiz-Olaya et al. Wearable low-cost inertial sensor-based electrogoniometer for measuring joint range of motion
Hamdi et al. Lower limb motion tracking using IMU sensor network
Garimella et al. Capturing joint angles of the off-site human body
Qiu et al. Ambulatory estimation of 3D walking trajectory and knee joint angle using MARG Sensors
Sy et al. Estimating lower body kinematics using a lie group constrained extended Kalman filter and reduced IMU count
Digo et al. Gait Phases Detection in Elderly using Trunk-MIMU System.
Sun et al. An artificial neural network framework for lower limb motion signal estimation with foot-mounted inertial sensors
US11497452B2 (en) Predictive knee joint loading system
Madrigal et al. Hip and lower limbs 3D motion tracking using a double-stage data fusion algorithm for IMU/MARG-based wearables sensors
Mani et al. A wearable ultrasonic-based ankle angle and toe clearance sensing system for gait analysis
TR2024002590U5 (en) IN ORDER TO GET NUMERICAL RESULTS IN THE WALKING TEST. INSOLES
Zhigailov et al. Measurement and analysis of human lower limbs movement parameters during walking
El Fezazi et al. A convenient approach for knee kinematics assessment using wearable inertial sensors during home-based rehabilitation: Validation with an optoelectronic system
Hellmers et al. Validation of a motion capture suit for clinical gait analysis
Tan et al. Joint angle analysis with imu sensors for gait
KR102229071B1 (en) Apparatus for implementing motion using piezoelectric sensor and method thereof
Martori A wearable motion analysis system to evaluate gait deviations