Wearable sensory systems for real-time human gait analysis

Abstract

Currently, there is a great interest in Human motion analysis. With the advance of wearable sensor technology, including the miniaturization of sensors, and the increasing broad application of micro and nanotechnology, and smart fabrics in wearable sensor systems, it is now possible to collect, store, and process multi signal data in a more efficient, comfortable, and non-intrusive way [1]. Increasingly, motion analysis has the potential to be applied as an assessment tool of the locomotion performance of athletes, and as a clinical tool applied in the rehabilitation and diagnosis of medical conditions. Two wearable sensory systems were developed for Human gait analysis. Firstly, the Gait- Shoe which is a wireless sensorized pair of shoes with force sensing resistors located in the insole and one inertial sensor located in the arch of the foot, enabling the monitoring of the user’s speed and gait events. The requirement of a stand alone wearable system which does not compromise the gait led to the development of a system that communicates wirelessly with a main board located in the wrist. This board is responsible for the real-time speed and gait event detection algorithm. The results show a high gait event detection accuracy ratio for all events tested with with several subjects along diverse walking conditions. The real-time speed estimation presents a maximum absolute error of 0.45 km/h, also with several subjects in treadmill with speeds of 1 to 6 Km/h. The second wearable system is called InertialLab and is incorporated by 7 inertial sensors located in the thigh, shank, shoe and back, and aims to collect the gait motion of the body. In addition to the creation of a database with the angular velocity and acceleration of the aforementioned segments, different angle estimation techniques were developed in order to overcome some challenges in real-time angle estimation of the body motion. The sensors are fixed with straps and several tests were performed by multiple subjects in different walking condition (level ground, slopes and stairs with low, normal and fast speed, comfortable for every subject). The results show that the proposed wearable system is a promising tool for gait motion estimation.

Actualmente, existe um crescente interesse na análise do movimento Humano. Com o avanço das tecnologias sensoriais vestíveis, incluíndo a miniaturização dos sensores, o aumento das aplicações da micro e nanotecnologia, e os tecidos inteligentes é agora possível recolher, armanzenar e processar vária informação de forma eficiente, confortável e não intrusiva à marcha [1]. Cada vez mais, a análise do moviemtno tem o potencial de ser aplicada como uma ferramenta de avaliação de performance de atletas e também de reabilitação e diagnóstico de patologias. Dois sistemas sensoriais vestíveis foram desenvolvidos para a análise da marcha Humana. Primeiramente, o Gaitshoe que é um par de sapatilhas sensorizadas sem fios com sensores de força resistivos localizados nas palmilhas e um sensor inercial localizado no arco do pé, permitindo monitorizar a velocidade e os eventos de marcha do sujeito que as calça. Os requisitos de um sistema independente que não compromete a marcha, levou ao desenvolvimento de um sistema que comunica sem fios com uma placa mãe localizada no pulso. Esta placa é responsável pelo algorítmo de detecção em tempo real dos eventos da marcha e da estimação da velocidade. Os resultados apresentaram uma elevada taxa de precisão de detecção de todos os eventos da marcha com vários sujeitos ao longo de diversas condições de marcha. A estimação da velocidade em tempo real apresenta um erro absoluto máximo de 0.45 km/h, com vários sujeitos numa passadeira em velocidades desde 1 a 6 Km/h. O segundo sistema é apelidado de InertilLab e é constituído por 7 sensores inerciais localizados na coxa, canela, pé e costas, e tem como objectivo recolher dados do movimento do corpo. Adicionalmente, à creação da base de dados com velocidade angular e aceleração dos membros supractiados, diferentes estratégias de estimação do ângulo foram desenvolvidas na tentativa de ultrapassar alguns desafios associados à estimação em tempo real do ângulo do moviemtno do corpo. Os sensores foram fixados com velcro e foram realizados várias experiências com múltiplos sujeitos em diferentes condições de marcha (piso normal, rampas e escadas com velocidade lenta, média e rápida confortável para cada sujeito). Os resultados demonstram que o sistema proposto é uma ferramenta promissora para a estimativa do movimento da marcha.