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2014, Número 3

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Rev Mex Ing Biomed 2014; 35 (3)


Posición y orientación instantánea de los segmentos corporales como un objeto arbitrario en el espacio 3D a través de la fusión de la información de acelerómetros y giroscopios

Barraza-Madrigal JA, Muñoz-Guerrero R, Leija-Salas L, Ranta R
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 27
Paginas: 241-252
Archivo PDF: 1379.08 Kb.


PALABRAS CLAVE

orientación instantánea, matriz de cosenos directores, cuaterniones, unidad inercial de medida, desviación de offset y deriva.

RESUMEN

El presente trabajo presenta un algoritmo para determinar la orientación instantánea de un objeto en el espacio 3D. La orientación fue determinada utilizando una matriz de cosenos directores (DCM) conformada por la combinación de 3 rotaciones consecutivas alrededor de cada uno de los ejes del sistema evaluado, utilizando cuaterniones. Una unidad inercial de medida (IMU) compuesta por un giroscopio de 3 ejes y un acelerómetro de 3 ejes fue utilizada con el objetivo de establecer 2 sistemas coordenados; Un sistema coordenado describiendo el movimiento del objeto, utilizando al giroscopio como fuente principal de información, estableciendo la relación de cambio con respecto al tiempo. Un sistema coordenado de referencia, relacionando la aceleración gravitacional a un vector inercial. Un control por retroalimentación proporcional integral (PI) fue utilizado con el objetivo de combinar la información de los sensores, eliminando las desviaciones por offset y deriva, mejorando la precisión en la orientación. Dadas sus características, el algoritmo propuesto permite su utilización en la evaluación de la posición y la orientación de los segmentos corporales, siendo de suma importancia en ortopedia, traumatología y reumatología para la determinación de diagnósticos, pronósticos terapéuticos e investigación así como el diseño y fabricación de dispositivos de medición, instrumentación quirúrgica, prótesis y ortesis. Cabe destacar que el sistema desarrollado abre oportunidades de ser implementado en el diseño de sistemas ambulatorios de evaluación de las articulaciones, mediante el uso de elementos transportables dadas las reducidas dimensiones y limitaciones de los sensores empleados.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. T. Shimada, “Normal Range of Motion of Joints in Young Japanese People,” Bulletin of allied medical sciences Kobe BAMS (Kobe), 1988; 4:103-109.

  2. D. Giansanti, V. Macellari, G. Maccioni and A. Cappozzo, "Is it Feasible to Reconstruct Body Segment 3-D Position and Orientation Using Accelerometric Data?" IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2003; 50(4):476-483.

  3. Sen Suddhajit, R. Abboud, D. Ming, B. Wan, Y. Liao and Q. Gong, “A motion simulation and biomechanical analysis of the shoulder joint using a whole human model,” in 4th International Conference on Biomechanical Engineering and Informatics (BMEI), 2011; 4:2322- 2326.

  4. H. Dejnabadi, B. M. Jolles and K. Aminian, “A New Approach to Accurate Measurement of Uniaxial Joint Angles Based on a Combination of Accelerometers and Gyroscopes,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2005; 52(8):1478- 1484.

  5. M. A. Sabatini, “Estimating Three- Dimensional Orientation of Human Body Parts by Inertial/Magnetic Sensing,” Sensors, 2011; 11(2):1489-1525.

  6. J. Bortz, “A New Mathematical Formulation for Strapdown Inertial Navigation,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1971; AES-7(1):61-66.

  7. M. Ignangni, “Optimal Strapdown Attitude Integration Algorithms,” Journal of Guidance Control and Dynamics, 1990; 13(2): 363-369.

  8. S. Tadano, R. Takeda and H. Miyagawa, “Three Dimensional Gait Analysis Using Wearable Acceleration and Gyro Sensors Based on Quaternion Calculations,” Sensors, 2013; 13(7):9321-9343.

  9. E. Bernmark and C. Wiktorin, “A triaxial accelerometer for measuring arm movements,” Applied Ergonomics, 2002; 33(6):541-547.

  10. G. Hansson, P. Asterlan, N. Holmer and S. Skerfving, “Validity and reliability of triaxial accelerometers for inclinometry in posture analysis,” Medical and Biological Engineering Computing, 2001; 39(4):405- 413.

  11. H. Luinge and P. Veltink, “Measuring orientation of human body segments using miniature gyroscopes and accelerometers,” Medical and Biological Engineering and Computing, 2005; 43(2):273-282.

  12. S. O. Madgwick, A. J. Harrison and R. Vaidyanathan, “Estimation of IMU and Marg orientation using a gradient descent algorithm,” in IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, Zurich-Swizerland, 2011.

  13. J. Luige Henk and H. Peter, “Inclination Measurement of Human Movement Using a 3-D Accelerometer With Autocalibration,” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2004; 12(1):112-121.

  14. Z. Zhang, Z. Huang and J. Wu, “Hierarchical Information Fusion for Human Upper Limb Motion Capture,” in 12th International Conference on Information Fusion, Seattle-WA-USA, 2009.

  15. J. Favre, B. Jolles, O. Siegrist and K. Aminian, “Quaternion-based fusion of gyroscopes and accelerometers to improve 3D angle measurement,” Electronics Letters, 2006; 42(11):612-614.

  16. InvenSense, MPU-6000 and MPU-6050 Register Map and Descriptions, Revision 4.0, 03/09/2012: 13-15.

  17. E. L. Morin, S. A. Reid and J. M. Stevenson, “Characterization of upper Body Accelerations for task Performance in Humans,” in Proceedings of the 25th Annual Conference of the IEEE EMBS Cancun-México, 2003.

  18. A. Olivares, J. Górriz, J. Ramirez and G. Olivares, “Accurate human limb angle measurement: sensor fusion through Kalman, least mean squares and recursive least-squares adaptive filtering,” Measurement Science and Technology, 2010; 22(2):1-15.

  19. E. Bekir, “Introduction to Modern Navigation Systems,” World Scientific Co. Pte-Ltd, 2007.

  20. H. Schneider and G. Barker, “Matrices and Linear Algebra,” Holt Rinehart and Winston Inc. New York, 1968.

  21. C. Cullen, Matrices and Linear Transformations, Addison-Wesley Co. Reading M.A, 1972.

  22. W. Premerlani and P. Bizard, Direction Cosine Matrix: Theory, 17 May 2009

  23. S. O.H Madgwick, “An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensors arrays,” Technical report, Department of Mechanical Engineering, University of Bristol, 2010.

  24. B. Antonio, Fundamentos de Robótica, McGraw Hill, 1997.

  25. R. Mahony, T. Hamel and J.-M. Pflimlin, “Nonlinear Complementary Filters on the Special Orthogonal Group,” IEEE Transactions on Automatic Control, 2008; 53(5):1203-1218.

  26. F. Haugen, “The Good Gain method for PI(D) controller tuning,” TechTeach, 2010: 1-7.

  27. F. Haugen, “The good Gain method for simple experimental tuning of PI controllers,” Modeling, Identification and Control, 2012; 33(4):141-152.




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