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PERSONAL NAVIGATION: EXTENDING MOBILE MAPPING TECHNOLOGIES INTO INDOOR ENVIRONMENTS
This paper discusses some unconventional methods for indoor-outdoor navigation, based on the integration of self-contained sensors, including GPS, IMU, digital barometer, magnetometer compass, and a human locomotion model. The human locomotion model is used as navigation sensor and it is handled by Artificial Intelligence (AI) techniques that form an adaptive knowledge-based system (KBS), which is trained during the GPS signal reception, and is used to support navigation under GPS-denied conditions. A complementary technique used in our solution, which facilitates indoor navigation, is the image-based method (Flash LADAR). In this paper, the system design and an example performance analysis in the mixed indoor-outdoor environment are presented
Wearable Sensors and Machine Learning based Human Movement Analysis – Applications in Sports and Medicine
Die Analyse menschlicher Bewegung außerhalb des Labors unter realen Bedingungen ist in den letzten Jahren sowohl in sportlichen als auch in medizinischen Anwendungen zunehmend bedeutender geworden. Mobile Sensoren, welche am Körper getragen werden, haben sich in diesem Zusammenhang als wertvolle Messinstrumente etabliert. Auf Grund des Umfangs, der Komplexität, der Heterogenität und der Störanfälligkeit der Daten werden vielseitige Analysemethoden eingesetzt, um die Daten zu verarbeiten und auszuwerten. Zudem sind häufig Modellierungsansätze notwendig, da die gemessenen Größen nicht auf direktem Weg aussagekräftige biomechanische Variablen liefern. Seit wenigen Jahren haben sich hierfür Methoden des maschinellen Lernens als vielversprechende Instrumente zur Ermittlung von Zielvariablen, wie beispielsweise der Gelenkwinkel, herausgestellt.
Aktuell befindet sich die Forschung an der Schnittstelle aus Biomechanik, mobiler Sensoren und maschinellem Lernen noch am Anfang. Der Bereich birgt grundsätzlich ein erhebliches Potenzial, um einerseits das Spektrum an mobilen Anwendungen im Sport, insbesondere in Sportarten mit komplexen Bewegungsanforderungen, wie beispielsweise dem Eishockey, zu erweitern. Andererseits können Methoden des maschinellen Lernens zur Abschätzung von Belastungen auf Körperstrukturen mittels mobiler Sensordaten genutzt werden. Vor allem die Anwendung mobiler Sensoren in Kombination mit Prädiktionsmodellen zur Ermittlung der Kniegelenkbelastung, wie beispielsweise der Gelenkmomente, wurde bisher nur unzureichend erforscht. Gleichwohl kommt der mobilen Erfassung von Gelenkbelastungen in der Diagnostik und Rehabilitation von Verletzungen sowie Muskel-Skelett-Erkrankungen eine zentrale Bedeutung zu.
Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es, festzustellen inwieweit tragbare Sensoren und Verfahren des maschinellen Lernens zur Quantifizierung sportlicher Bewegungsmerkmale sowie zur Ermittlung der Belastung von Körperstrukturen bei der Ausführung von Alltags- und Sportbewegungen eingesetzt werden können.
Die Dissertation basiert auf vier Studien, welche in internationalen Fachzeitschriften mit Peer-Review-Prozess erschienen sind. Die ersten beiden Studien konzentrieren sich zum einen auf die automatisierte Erkennung von zeitlichen Events und zum anderen auf die mobile Leistungsanalyse während des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die beiden weiteren Studien präsentieren jeweils einen neuartigen Ansatz zur Schätzung von Belastungen im Kniegelenk mittels künstlich neuronalen Netzen. Zwei mobile Sensoren, welche in eine Kniebandage integriert sind, dienen hierbei als Datenbasis zur Ermittlung von Kniegelenkskräften während unterschiedlicher Sportbewegungen sowie von Kniegelenksmomenten während verschiedener Lokomotionsaufgaben.
Studie I zeigt eine präzise, effiziente und einfache Methode zur zeitlichen Analyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey mittels einem am Schlittschuh befestigten Beschleunigungssensor. Die Validierung des neuartigen Ansatzes erfolgt anhand synchroner Messungen des plantaren Fußdrucks. Der mittlere Unterschied zwischen den beiden Erfassungsmethoden liegt sowohl für die Standphasendauer als auch der Gangzyklusdauer unter einer Millisekunde.
Studie II zeigt das Potenzial von Beschleunigungssensoren zur Technik- und Leistungsanalyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die Ergebnisse zeigen für die Standphasendauer und Schrittintensität sowohl Unterschiede zwischen beschleunigenden Schritten und Schritten bei konstanter Geschwindigkeit als auch zwischen Teilnehmern unterschiedlichen Leistungsniveaus. Eine Korrelationsanalyse offenbart, insbesondere für die Schrittintensität, einen starken Zusammenhang mit der sportlichen Leistung des Schlittschuhlaufens im Sinne einer verkürzten Sprintzeit.
Studie III präsentiert ein tragbares System zur Erfassung von Belastungen im Kniegelenk bei verschiedenen sportlichen Bewegungen auf Basis zweier mobiler Sensoren. Im Speziellen werden unterschiedliche lineare Bewegungen, Richtungswechsel und Sprünge betrachtet. Die mittels künstlich neuronalem Netz ermittelten dreidimensionalen Kniegelenkskräfte zeigen, mit Ausnahme der mediolateralen Kraftkomponente, für die meisten analysierten Bewegungen eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten.
Die abschließende Studie IV stellt eine Erweiterung des in Studie III entwickelten tragbaren Systems zur Ermittlung von Belastungen im Kniegelenk dar. Die ambulante Beurteilung der Gelenkbelastung bei Kniearthrose steht hierbei im Fokus. Die entwickelten Prädiktionsmodelle zeigen für das Knieflexionsmoment eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten für den Großteil der analysierten Bewegungen. Demgegenüber ist bei der Ermittlung des Knieadduktionsmoments mittels künstlichen neuronalen Netzen Vorsicht geboten. Je nach Bewegung, kommt es zu einer schwachen bis starken Übereinstimmung zwischen der mittels Prädiktionsmodell bestimmten Belastung und dem Referenzwert.
Zusammenfassend tragen die Ergebnisse von Studie I und Studie II zur sportartspezifischen Leistungsanalyse im Eishockey bei. Zukünftig können sowohl die Trainingsqualität als auch die gezielte Verbesserung sportlicher Leistung durch den Einsatz von am Körper getragener Sensoren in hohem Maße profitieren. Die methodischen Neuerungen und Erkenntnisse aus Studie III und Studie IV ebnen den Weg für die Entwicklung neuartiger Technologien im Gesundheitsbereich. Mit Blick in die Zukunft können mobile Sensoren zur intelligenten Analyse menschlicher Bewegungen sinnvoll eingesetzt werden.
Die vorliegende Dissertation zeigt, dass die mobile Bewegungsanalyse zur Erleichterung der sportartspezifischen Leistungsdiagnostik unter Feldbedingungen beiträgt. Zudem zeigt die Arbeit, dass die mobile Bewegungsanalyse einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Gesundheitsdiagnostik und Rehabilitation nach akuten Verletzungen oder bei chronischen muskuloskelettalen Erkrankungen leistet
FlightGoggles: A Modular Framework for Photorealistic Camera, Exteroceptive Sensor, and Dynamics Simulation
FlightGoggles is a photorealistic sensor simulator for perception-driven
robotic vehicles. The key contributions of FlightGoggles are twofold. First,
FlightGoggles provides photorealistic exteroceptive sensor simulation using
graphics assets generated with photogrammetry. Second, it provides the ability
to combine (i) synthetic exteroceptive measurements generated in silico in real
time and (ii) vehicle dynamics and proprioceptive measurements generated in
motio by vehicle(s) in a motion-capture facility. FlightGoggles is capable of
simulating a virtual-reality environment around autonomous vehicle(s). While a
vehicle is in flight in the FlightGoggles virtual reality environment,
exteroceptive sensors are rendered synthetically in real time while all complex
extrinsic dynamics are generated organically through the natural interactions
of the vehicle. The FlightGoggles framework allows for researchers to
accelerate development by circumventing the need to estimate complex and
hard-to-model interactions such as aerodynamics, motor mechanics, battery
electrochemistry, and behavior of other agents. The ability to perform
vehicle-in-the-loop experiments with photorealistic exteroceptive sensor
simulation facilitates novel research directions involving, e.g., fast and
agile autonomous flight in obstacle-rich environments, safe human interaction,
and flexible sensor selection. FlightGoggles has been utilized as the main test
for selecting nine teams that will advance in the AlphaPilot autonomous drone
racing challenge. We survey approaches and results from the top AlphaPilot
teams, which may be of independent interest.Comment: Initial version appeared at IROS 2019. Supplementary material can be
found at https://flightgoggles.mit.edu. Revision includes description of new
FlightGoggles features, such as a photogrammetric model of the MIT Stata
Center, new rendering settings, and a Python AP
Learning Image-Conditioned Dynamics Models for Control of Under-actuated Legged Millirobots
Millirobots are a promising robotic platform for many applications due to
their small size and low manufacturing costs. Legged millirobots, in
particular, can provide increased mobility in complex environments and improved
scaling of obstacles. However, controlling these small, highly dynamic, and
underactuated legged systems is difficult. Hand-engineered controllers can
sometimes control these legged millirobots, but they have difficulties with
dynamic maneuvers and complex terrains. We present an approach for controlling
a real-world legged millirobot that is based on learned neural network models.
Using less than 17 minutes of data, our method can learn a predictive model of
the robot's dynamics that can enable effective gaits to be synthesized on the
fly for following user-specified waypoints on a given terrain. Furthermore, by
leveraging expressive, high-capacity neural network models, our approach allows
for these predictions to be directly conditioned on camera images, endowing the
robot with the ability to predict how different terrains might affect its
dynamics. This enables sample-efficient and effective learning for locomotion
of a dynamic legged millirobot on various terrains, including gravel, turf,
carpet, and styrofoam. Experiment videos can be found at
https://sites.google.com/view/imageconddy
Detection of Human Vigilance State During Locomotion Using Wearable FNIRS
Human vigilance is a cognitive function that requires sustained attention toward change in the environment. Human vigilance detection is a widely investigated topic which can be accomplished by various approaches. Most studies have focused on stationary vigilance detection due to the high effect of interference such as motion artifacts which are prominent in common movements such as walking. Functional Near-Infrared Spectroscopy is a preferred modality in vigilance detection due to the safe nature, the low cost and ease of implementation. fNIRS is not immune to motion artifact interference, and therefore human vigilance detection performance would be severely degraded when studied during locomotion. Properly treating and removing walking-induced motion artifacts from the contaminated signals is crucial to ensure accurate vigilance detection. This study compared the vigilance level detection during both stationary and walking states and confirmed that the performance of vigilance level detection during walking is significantly deteriorated (with a
EMG-driven control in lower limb prostheses: a topic-based systematic review
Background The inability of users to directly and intuitively control their state-of-the-art commercial prosthesis contributes to a low device acceptance rate. Since Electromyography (EMG)-based control has the potential to address those inabilities, research has flourished on investigating its incorporation in microprocessor-controlled lower limb prostheses (MLLPs). However, despite the proposed benefits of doing so, there is no clear explanation regarding the absence of a commercial product, in contrast to their upper limb counterparts. Objective and methodologies This manuscript aims to provide a comparative overview of EMG-driven control methods for MLLPs, to identify their prospects and limitations, and to formulate suggestions on future research and development. This is done by systematically reviewing academical studies on EMG MLLPs. In particular, this review is structured by considering four major topics: (1) type of neuro-control, which discusses methods that allow the nervous system to control prosthetic devices through the muscles; (2) type of EMG-driven controllers, which defines the different classes of EMG controllers proposed in the literature; (3) type of neural input and processing, which describes how EMG-driven controllers are implemented; (4) type of performance assessment, which reports the performance of the current state of the art controllers. Results and conclusions The obtained results show that the lack of quantitative and standardized measures hinders the possibility to analytically compare the performances of different EMG-driven controllers. In relation to this issue, the real efficacy of EMG-driven controllers for MLLPs have yet to be validated. Nevertheless, in anticipation of the development of a standardized approach for validating EMG MLLPs, the literature suggests that combining multiple neuro-controller types has the potential to develop a more seamless and reliable EMG-driven control. This solution has the promise to retain the high performance of the currently employed non-EMG-driven controllers for rhythmic activities such as walking, whilst improving the performance of volitional activities such as task switching or non-repetitive movements. Although EMG-driven controllers suffer from many drawbacks, such as high sensitivity to noise, recent progress in invasive neural interfaces for prosthetic control (bionics) will allow to build a more reliable connection between the user and the MLLPs. Therefore, advancements in powered MLLPs with integrated EMG-driven control have the potential to strongly reduce the effects of psychosomatic conditions and musculoskeletal degenerative pathologies that are currently affecting lower limb amputees
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