Estimación de la cinemática de las articulaciones de miembro inferior por medio del filtro de Kalman extendido

• Vivas Albán, Oscar Andrés ^[1] ; Valencia Chacón, Deisy Carolina ^[1] ; Quijano Guzmán, Katherin Julieth ^[1] ; Bonett, Vincent David ^[2]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
  2. [2] Université Paris Est Créteil. Paris, (Francia)
• Localización: INGE CUC, ISSN 0122-6517, ISSN-e 2382-4700, Vol. 16, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: (January - June))
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Kinematic estimation of the lower limb joints using the extended Kalman filter
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• Resumen
  • español

    Introducción: Este documento describe el uso del filtro de Kalman extendido utilizando sensores inerciales (IMU), con el fin de realizar la identificación de los parámetros cinemáticos de la marcha humana a un bajo costo.

    Objetivo: Evaluar un método eficiente y de bajo costo para identificar los parámetros de la cinemática de la marcha humana.

    Metodología: Se obtuvo el modelo matemático de los miembros inferiores de un ser humano, al cual se le incluyeron cuatro sensores inerciales (IMU). Se tomaron datos reales que fueron introducidos al modelo con el fin de identificar los parámetros cinemáticos. Se utilizó también un sistema óptico VICON con el fin de comparar los resultados obtenidos a partir del filtro de Kalman extendido.

    Resultados: Los resultados obtenidos de la estimación de parámetros de la marcha humana con el método del filtro de Kalman Extendido, fueron comparados con el método tradicional utilizando un costoso sistema VICON, obteniéndose resultados similares.

    Conclusiones: El uso del filtro de Kalman extendido permite identificar de manera fácil los parámetros cinemáticos de la marcha humana para ser utilizados en la evaluación de protocolos de tratamiento.

  • English

    Introduction: This paper describes the use of the extended Kalman filter using inertial sensors (IMUS) in order to identify the kinematic parameters of the human gait at a low cost.

    Objective: To asses an efficient method at a low cost to identify the kinematic parameters of the human gait.

    Method: A mathematical model of the lower limb of the human body was obtained, including four inertial measurement units (IMU). Real data were measured and introduced to the model with the purpose to identify the kinematic parameters.  A VICON optical system was also used to compare the results obtained from the extended Kalman filter.

    Results:  The kinematic parameters identified with the extended Kalman filter method were compared to those obtained with an expensive optical VICON system, producing similar results.

    Conclusions: The use of the extended Kalman filter allows identifying easily the kinematic parameters of the human gait, to be used later in the evaluation of treatment protocols..