触觉力反馈、运动学分析多种功能一并实现！TESLASUIT人体运动学分析验证

触觉力反馈、运动学分析多种功能一并实现！TESLASUIT人体运动学分析验证

近年来，可穿戴运动捕捉系统的迅速发展，市场中出现了各种各样的动捕系统。这些系统使用包含加速度计、陀螺仪和磁力计的惯性测量单元（IMU）来跟踪人体运动，由IMU驱动的动捕系统不受实验室环境的限制，极大的拓展了动捕系统的灵活性。TESLASUIT的（IMU）运动捕捉功能不仅为运动评估提供了新的可能性，同时也为人体运动研究、训练和康复提供了更准确、更有效的解决方案。

在本文中我们将为大家介绍由Reade康复中心和阿姆斯特丹自由大学行为和运动科学学院的研究伙伴进行的一项研究成果，该研究有助于评估FES辅助步态训练干预是否能够改善不完全脊髓损伤（SCI）患者的步态功能。该研究同时也进一步验证了TESLASUIT配备的IMU能够用于在步态分析过程中测量人体下肢运动学数据。

实验过程

研究人员对12名健康参与者在跑步机上以三种速度（1.0公里/小时、3.0公里/小时和5.0公里/小时）行走时，通过TESLASUIT的IMU计算的关节角度与光电系统（Optotrak）测量的关节角度进行了比较。其中以1.0 km/h步行速度试验用于模拟SCI个体的步态模式，因为步行速度会影响人体运动学和时空参数。

在TESLASUIT上放置Optotrak集群标记

参与者在跑步机上行走，完成100步（约5分钟）走路动作即停止测试。TESLASUIT的IMU和Optotrak系统会基于每次步态试验开始而同步输出数据到电脑中。

数据分析

Optotrak系统：使用VU 3D模型计算3D标记坐标数据的轨迹。每个步态周期的开始和结束通过检测脚跟接触地面和脚尖离开地面来识别。步幅时间由同一条腿的脚跟两次连续接触地面之间的时间决定。实验中会设备会记录参与者每迈出一步的髋关节、膝关节和踝关节角度（欧拉角）并进行时间标准化（从初始接触开始，0–100%）。

TESLASUIT的IMU：来自IMU的原始数据由基于OpenSim的解决方案处理，该解决方案同时也是TESLASUIT软件包的一部分。软件中包含具有关节运动学的骨骼模型，可显示包括矢状面中的髋关节、膝关节和踝关节的角度。步幅时间由Optotrak系统检测到的脚跟撞击决定，计算出的角度会进行时间标准化（从初始接触开始，0–100%）。

通过一维统计参数映射（SPM）对左右腿的踝、膝和髋角度使用双向（系统x步行速度）重复ANOVA测量来评估有效性。可计算出每个参与者在每种行走速度下的左右脚踝、膝盖和臀部角度的皮尔逊相关系数。最终报告中显示出了在每种行走速度下左和右脚踝、膝盖和臀部角度的最低和最高相关系数。

结果

结果显示，TESLASUIT的IMU和Optotrak系统在所有行走速度下测量的膝盖角度高度一致。膝关节角度的两个系统之间的相关系数范围从0.78到0.99。髋关节角也显示了良好到极好的相关性，相关系数为0.80到0.99。踝关节角度则显示出更多的可变性，系数范围从0.19到0.99，尽管大多数参与者实现了高水平的相关性。

虽然相关性分析表明整体关系密切，但对关节角度波形的更详细分析揭示了两个系统之间的一些差异。与Optotrak相比，TESLASUIT的踝关节和髋关节角度在步态周期中出现了15到20度的偏移。这种偏移可能是由于TESLASUIT IMU的放置位置所导致，因为类似的研究表明，IMU在身体上的位置会影响关节角度计算的准确性。研究人员提到TESLASUIT上的骨盆IMU放置可能会导致髋关节角度不太准确，而足部IMU更多地放置在中足上，可能会导致踝关节角度的偏移。

尽管存在这些位置的数据存在一些差异，验证研究结果对于使用TESLASUIT分析步态中的下肢人体运动学仍是有希望的。虽然在TESLASUIT上放置IMU位置还需一些改进（以提高臀部和脚踝角度的准确性），但目前报告中显示的膝盖角度数据仍具有较高的有效性。对于许多应用来说，膝关节数据拥有这种精度水平已经足够。TESLASUIT在传统实验室环境之外的便携性和可用性也为在更自然、真实的环境中进行动作捕捉提供了机会。

通过对IMU定位的一些修改和对TESLASUIT关节角度计算的持续验证，TESLASUIT可穿戴触觉套装有望成为步态分析和运动损伤康复的一个有价值，有潜力的工具。同时不受实验室环境限制的高精度运动跟踪能力也为运动评估和生物触觉反馈训练开辟了更多可能性。

TESLASUIT正在塑造可穿戴技术的人类运动研究和治疗用例的未来。

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