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J-GLOBAL ID：201502204720677380   整理番号：15A0907589

慣性ベースのダイナミック傾斜計を用いたヒューマンモーショントラッキングのための新しいKalmanフィルタ

A Novel Kalman Filter for Human Motion Tracking With an Inertial-Based Dynamic Inclinometer

著者 (2件)： LIGORIO Gabriele (Scuola Superiore Sant’ Anna, Pisa, ITA) ,  SABATINI Angelo M. (Scuola Superiore Sant’ Anna)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 62  号： 8  ページ： 2033-2043  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,Kalmanフィルタ(KF)ベースの方法が,外部加速度と重力加速度とを区別することを提案した。提案した手法の主な特徴は,ボディフレームで両方ともに解決された重力加速度と共に,システムの状態に外部加速度を取り込むことにあった。システムの状態変数のこの選択は,線形Kalmanベースの推定器を設計することに導いた。提案したアプローチの重要な限界が,人間の動き加速度を説明するために確率モデルを使用することの困難さにあった。従って,外部加速度を記述している状態ベクトルのコンポーネントの予測は,態度を見積もる観点から,有用であるが不正確である可能性があった。手動のルーチンと歩行タスク,ダイナミックな動きの条件で,手首に慣性測定ユニット着けている被験者によって試験した結果,提案した方法は,良好な姿勢推定精度を達成することがわかった。

シソーラス用語： *Kalmanフィルタ ,  精度 ,  慣性 ,  *傾斜計 ,  *追跡 ,  *動き検出 ,  加速度 ,  状態変数 ,  確率モデル
準シソーラス用語： *ヒューマンモーショントラッキング ,  重力加速度 ,  推定精度

分類 (2件)： 生体系モデル一般  (EL02010K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 慣性 ,  傾斜計 ,  ヒューマンモーショントラッキング ,  Kalmanフィルタ