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Fall Prediction and Prevention Systems: Recent Trends, Challenges, and Future Research Directions.
Fall prediction is a multifaceted problem that involves complex interactions between physiological, behavioral, and environmental factors. Existing fall detection and prediction systems mainly focus on physiological factors such as gait, vision, and cognition, and do not address the multifactorial nature of falls. In addition, these systems lack efficient user interfaces and feedback for preventing future falls. Recent advances in internet of things (IoT) and mobile technologies offer ample opportunities for integrating contextual information about patient behavior and environment along with physiological health data for predicting falls. This article reviews the state-of-the-art in fall detection and prediction systems. It also describes the challenges, limitations, and future directions in the design and implementation of effective fall prediction and prevention systems
Development of MEMS - based IMU for position estimation: comparison of sensor fusion solutions
With the surge of inexpensive, widely accessible, and precise Micro-Electro Mechanical Systems (MEMS) in recent years, inertial systems tracking move ment have become ubiquitous nowadays. Contrary to Global Positioning Sys tem (GPS)-based positioning, Inertial Navigation System (INS) are intrinsically
unaffected by signal jamming, blockage susceptibilities, and spoofing. Measure ments from inertial sensors are also acquired at elevated sampling rates and may
be numerically integrated to estimate position and orientation knowledge. These
measurements are precise on a small-time scale but gradually accumulate errors
over extended periods. Combining multiple inertial sensors in a method known as
sensor fusion makes it possible to produce a more consistent and dependable un derstanding of the system, decreasing accumulative errors. Several sensor fusion
algorithms occur in literature aimed at estimating the Attitude and Heading
Reference System (AHRS) of a rigid body with respect to a reference frame.
This work describes the development and implementation of a low-cost, multi purpose INS for position and orientation estimation. Additionally, it presents an
experimental comparison of a series of sensor fusion solutions and benchmarking
their performance on estimating the position of a moving object. Results show
a correlation between what sensors are trusted by the algorithm and how well it
performed at estimating position. Mahony, SAAM and Tilt algorithms had best
general position estimate performance.Com o recente surgimento de sistemas micro-eletromecânico amplamente acessÃveis
e precisos nos últimos anos, o rastreio de movimento através de sistemas de in erciais tornou-se omnipresente nos dias de hoje. Contrariamente à localização
baseada no Sistema de Posicionamento Global (GPS), os Sistemas de Naveg ação Inercial (SNI) não são afetados intrinsecamente pela interferência de sinal,
suscetibilidades de bloqueio e falsificação. As medições dos sensores inerciais
também são adquiridas a elevadas taxas de amostragem e podem ser integradas
numericamente para estimar os conhecimentos de posição e orientação. Estas
medições são precisas numa escala de pequena dimensão, mas acumulam grad ualmente erros durante longos perÃodos. Combinar múltiplos sensores inerci ais num método conhecido como fusão de sensores permite produzir uma mais
consistente e confiável compreensão do sistema, diminuindo erros acumulativos.
Vários algoritmos de fusão de sensores ocorrem na literatura com o objetivo de
estimar os Sistemas de Referência de Atitude e Rumo (SRAR) de um corpo
rÃgido no que diz respeito a uma estrutura de referência. Este trabalho descreve
o desenvolvimento e implementação de um sistema multiusos de baixo custo
para estimativa de posição e orientação. Além disso, apresenta uma comparação
experimental de uma série de soluções de fusão de sensores e compara o seu de sempenho na estimativa da posição de um objeto em movimento. Os resultados
mostram uma correlação entre os sensores que são confiados pelo algoritmo e o
quão bem ele desempenhou na posição estimada. Os algoritmos Mahony, SAAM
e Tilt tiveram o melhor desempenho da estimativa da posição geral
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