Motion Detection and Analysis Using Multimaterial Fiber Sensors
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a system for measuring and analyzing motion, by a portable electronic device and a flexible fiber sensor. The fiber is composed of multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) for its conductivity and polydimethylsiloxane elastomer (PDMS) for its elasticity. A new sensor interface circuit was designed in this study to interface with the fiber and measure its impedance. The measured impedance data are sampled and transmitted via Bluetooth to a laptop. The characteristics of the fiber and a wireless measurement system allow an easy integration into a smart garment to monitor various vital signs and motion markers (e.g angle, step). The system was assessed on a robotic arm before being put in realistic situations through various exercises (flexion/extension knee movements, standing multi-joint movements and walk/run on treadmill) on 5 participants for its ability to measure angle, number of movements, rate and speed. In addition, fibers measurement endurance capacities over months were observed. An assessment of the fiber impedance measurement circuit was performed (minimum resolution of$25~\Omega $, relative error of 2.82% on the estimated value of resistance). Tests carried out over a period of several months show that the fiber maintained good measurement performance when tested on a robotic arm, given an average correlation of 0.85 between angle and fiber impedance. The relative error (RE) made on the number of detected movements was 6.57% in average. In realistic workout situations, these values respectively reached between 0.58 and 73.95% for flexion/extension knee movements. A correlation factor of 0.76 was obtained when the participants were walking on a treadmill at a given speed. Otherwise, RE on number of movements was 8.33% for treadmill exercise, 12.84% on standing exercise. For these exercises and for the movement rate, the average correlation calculated with the reference was between 0.75 and 0.33. Finally, RE on estimated speed was 23.3% in average for the treadmill exercise. The system (sensor interface circuit and Fiber) allows to properly monitor human motion in various activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».