Estimating Movement Direction From Body Orientation Using Dual Ultra-Wideband Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Accurate short-term prediction of human movement is vital for safety-critical and context-aware applications in dynamic environments. While conventional trajectory prediction methods depend on historical motion data, they often fall short in anticipating sudden directional changes. This study investigates whether body orientation, estimated using a dual Ultra-Wideband (UWB) sensor configuration, can serve as a reliable predictor of near-future movement direction. A wearable device with two shoulder-mounted UWB tags was used to collect position and orientation data during controlled walking experiments. Eight participants walked freely within a controlled lab environment while data were recorded. Circular cross-correlation was applied to analyze the temporal relationship between body orientation and subsequent movement direction. Results revealed a strong and statistically significant correlation across all participants (mean correlation = 0.7688, p < 0.001), with an average optimal lead time of 200 ms. The relationship remained robust using a standardized 200 ms lag (mean correlation = 0.7453). These findings demonstrate that UWB-derived body orientation can effectively predict short-term movement direction, supporting the use of UWB sensing not only for localization but also as a foundation for predictive on-body systems that enhance real-time safety and mobility monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».