Methods and models in signal processing for gait analysis using waist-worn accelerometer : a contribution to Parkinson’s disease

Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease that predominantly alters patients' motor performance and compromises the speed, the automaticity and fluidity of natural movements. After some years, patients fluctuate between periods in which they can move almost normally for some hours (ON state) and periods with motor disorders (OFF state). Reduced step length and inability of step are important symptoms associated with PD. Monitoring patients¿ step length helps to infer patients¿ motor state fluctuations during daily life and, therefore, enables neurologists to track the evolution of the disease and improve medication regimen. In this sense, MEMS accelerometers can be used to detect steps and to estimate the step length outside the laboratory setting during unconstrained daily life activities. This thesis presents the original contributions of the author in the field of human movement analysis based on MEMS accelerometers, specifically on step detection and step length estimation of patients with Parkinson's disease. In this thesis, a user-friendly position, the lateral side of the waist, is selected to locate a triaxial accelerometer. The position was selected to enhance comfortability and acceptability. Assuming this position, first, a new method for step detection has been developed for the signals captured by the accelerometer from this location. The method is validated on healthy persons and patients with Parkinson's disease while compared to current state-of-the-art methods, performing better than the existing ones. Second, current methods of selected step length estimators that were originally developed for the signals from lower back close to L4-L5 region are modified in order to be adapted to the new sensor positions. Results obtained from 25 PD patients are discussed and the effects of calibrating in each motor state are compared. A generic correction factor is also proposed and compared with the best method to use instead of individual calibration. Despite variable gait speed and different motor state, the new step detection method achieved overall accuracy of 96.76% in detecting steps. Comparing the original and adapted methods, adapted methods performs better than the original ones. The best one is with multiplying individual correction factors that consider left and right step length separately providing average error of 0.033 m. Finally, an adapted inverted pendulum (IP) model based step length estimators is proposed using the signals from left lateral side of waist. The model considers vertical displacement of waist as an inverted pendulum during right step.For left step, the displacement during single support and double support phase is considered as an inverted pendulum and a standard pendulum respectively.Results obtained from 25 PD patients are discussed.Validity and reliability of the new model is compared with three existing estimators. Experimental results show that ICE-CETpD estimates step length with higher accuracy than the three best contenders taken from the literature.The mean errors of this method during OFF state and ON states are 0.021m and 0.029m respectively.The standard deviation and RMSE shown as (SD) RMSE are (0.02)0.029m during OFF state and (0.027)0.038m during ON state. The intra-class correlations of proposed estimator with reference step length are above 0.9 during both motor states.The calibration of model parameters in each motor state is tested and found that the training sessions done with patients in ON state provide more accurate results than in OFF state. Given that training is in ON state, the advantage of this approach is that patients would not need to attend without medication in order to train the method.La enfermedad de Parkinson (EP) es una enfermedad neurodegenerativa que altera, de forma predominante, la capacidad motora de los pacientes y, además, afecta la velocidad, la automaticidad y la fluidez de los movimientos naturales. Tras varios años, los pacientes fluctúan entre unos periodos en los cuales pueden moverse de forma casi normal durante varias horas (periodos o estados ON) y periodos donde los desórdenes del movimiento aparecen (periodos o estados OFF). Entre otros síntomas, los pacientes con la EP sufren una reducción de la longitud del paso y una inhabilitación de la marcha. Monitorizar la longitud del paso contribuye a inferir el estado motor de los pacientes, a conocer las fluctuaciones durante su vida diaria y, en consecuencia, permitiría a los neurólogos realizar un seguimiento de la evolución de la enfermedad y mejorar la pauta terapéutica. En este sentido, los acelerómetros MEMS pueden ser usados para detectar pasos y estimar la longitud del paso más allá de las instalaciones de los laboratorios, es decir, en entornos no controlados. Esta tesis presenta las contribuciones originales del autor en el campo del análisis del movimiento humano basado en acelerómetros MEMS, específicamente en la detección de pasos y la estimación de la longitud del paso en pacientes con la EP. En esta tesis, se ha seleccionado una posición amigable en la cual localizar un acelerómetro MEMS triaxial. La posición, que consiste en el lateral de la cintura cerca de la cresta ilíaca, fue seleccionada para mejorar la comodidad y la aceptabilidad desde el punto de vista del paciente. Asumiendo esta posición, en primer lugar, se presenta un análisis de los distintos métodos existentes en la literatura para la detección de pasos y, además, se presenta una nueva técnica de detección. Los métodos se han testado en usuarios sanos y en pacientes con Parkinson, mostrando que el nuevo método obtiene un porcentaje de acierto en la detección más alto que el resto de métodos. En segundo lugar, se han seleccionado aquellos métodos de estimación de la longitud de paso que fueron desarrollados mediante un sensor situado en el centro de la espalda, cerca de las vértebras L4-L5. Estos métodos fueron modificados con el fin de ser adaptados a la nueva posición del sensor y validados en señales obtenidas de 25 pacientes con EP. Además, se propone un factor de corrección genérico, el cual se compara con el mejor de los métodos obtenidos, para ser usado en lugar de una calibración individual. A pesar de la variabilidad en la velocidad de la marcha debida a las fluctuaciones motoras, el nuevo método alcanza un 96,76% de precisión en la detección de pasos y, respecto la estimación de la longitud del paso, los métodos modificados obtienen mayor precisión que los originales. El mejor de los métodos obtenidos consiste en el uso de un factor de corrección multiplicador que considera los pasos de cada lado por separado, proporcionando un error medio de 0,03 m. Finalmente, se presenta un nuevo modelo de la marcha representada como un péndulo invertido modificado que se emplea para analizar las señales de acelerometría obtenidas desde el lateral izquierdo de la cintura. De forma más concreta, este modelo considera el desplazamiento vertical de la cadera como un péndulo invertido durante el paso derecho (lado contrario del sensor). Para el paso izquierdo, el desplazamiento durante la fase single support y double support se model iza como un péndulo invertido y un péndulo simple, respectivamente. Los resultados obtenidos en 25 pacientes con EP son presentados y discutidos. La validez y fiabilidad del nuevo modelo son comparados con tres modelos distintos. Los resultados experimentales obtenidos muestran que el nuevo modelo, llamado ICE-CETpD, estima la longitud del paso con una precisión mayor que el resto de métodos seleccionados de la literatura. El error promedio de este método durante el estado OFF y ON es de 0,021 m. y 0,029 m., respectivamente, con una correlación intraclase superior a 0.9 en ambos estados motores. La calibración de los parámetros del modelo en cada estado motor ha sido evaluada, concluyendo que una calibración en ON proporciona más precisión en los resultados. En consecuencia, la ventaja de la aproximación propuesta residiría en no requerir señales en OFF de los pacientes con EP, por lo cual no sería necesario que los pacientes prescindieran de tomas de medicación.La malaltia de Parkinson (MP) és una malaltia neurodegenerativa que altera de forma predominant la capacitat motora dels pacients i, a més, afecta la velocitat, l’automatització i la fluïdesa dels moviments naturals. Després de diversos anys, els pacients fluctuen entre uns períodes en els quals poden moure’s de forma quasi normal i que duren vàries hores (períodes o estats ON) i períodes on els desordres del moviment apareixen (períodes o estats OFF). Entre altres símptomes, els pacients amb la MP sofreixen una reducció de la longitud del pas i una inhabilitació de la marxa. La monitorització de la longitud del pas contribueix a inferir l’estat motor del pacient i a conèixer les fluctuacions durant la seva vida diària permetent als neuròlegs, en conseqüència, realitzar un seguiment de l’evolució de la malaltia i millorar la pauta terapèutica. En aquest sentit, els acceleròmetres MEMS poden ser utilitzats per tal de detectar passes i estimar la longitud del pas fora de les instal·lacions dels laboratoris, és a dir, en entorns no controlats. Aquesta tesis presenta les contribucions originals de l’autor en el camp de l’anàlisi del moviment humà basat en acceleròmetres MEMS, específicament en la detecció de passes i l’estimació de la longitud del pas en pacients amb MP. En aquesta tesis, s’ha seleccionat una posició amigable en la qual localitzar un acceleròmetre MEMS triaxial. La posició, que consisteix en el lateral de la cintura prop de la cresta ilíaca, va ser seleccionada per maximitzar la comoditat i l’acceptabilitat des del punt de vista del pacient. Assumint aquesta posició, en primer lloc, es presenta un anàlisi dels diferents mètodes existents a la literatura en detecció de passes i, a més, es presenta una nova tècnica de detecció basada en acceleròmetres. Tots els mètodes han estat provats en usuaris sans i en pacients amb la MP; els resultats mostren que el nou mètode obté un percentatge d’encert en la detecció de passes més alt que la resta de mètodes. En segon lloc, s’han seleccionat aquells mètodes d’estimació de la longitud de pas que van ser desenvolupats per a tractar les senyals d’un sensor situat prop de les vèrtebres L4-L5. Aquests mètodes van ser modificats amb la fi de ser adaptats a la nova posició del sensor. Tots ells van ser validats en senyals obtingudes de 25 pacients amb la MP. A més, es proposa un factor de correcció genèric, el qual es compara amb el millor dels mètodes obtinguts per tal de ser usat en lloc d’una calibració individual. A pesar de la variabilitat en la velocitat de la marxa deguda a les fluctuacions motores, el nou mètode assoleix un 96,76% de precisió en la detecció de passes i, respecte l’estimació de la longitud de pas, els mètodes modificats obtenen una major precisió que els originals. El millor d’ells consisteix en un factor de correcció multiplicador que considera les passes de cada costat per separat, proporcionant un error mig de 0,033 m. Finalment, es presenta un nou model de la marxa representada com un pèndul invertit modificat que és utilitzat per analitzar les senyals d’accelerometria obtingudes des del lateral esquerra de la cintura. De forma més concreta, aquest model considera el desplaçament vertical del maluc com un pèndul invertit durant la passa dreta (costat contrari al del sensor). Durant la passa esquerra, el desplaçament durant la fase single suport i double suport es modelitza com un pèndul invertit i un pèndul simple, respectivament. Els resultats obtinguts en 25 pacients amb MP són presentats i discutits. La validesa i fiabilitat del nou model són comparats amb els de tres models diferents. Els resultats experimentals obtinguts mostren que el nou model, anomenat ICE—CETpD, estima la longitud de la passa amb una major precisió que la resta de mètodes seleccionats de la literatura. L’error mitjà d’aquest mètode durant l’estat OFF i ON és de 0, 021 i 0,029 m., respectivament, amb una correlació intraclasse superior a 0,9 en ambdós estats motors. La calibració dels paràmetres del model en cada estat motor ha estat avaluada, obtenint que una calibració en ON proporciona més precisió en els resultats. D’aquesta manera, l’avantatge de l’aproximació proposada residiria en no requerir de senyals en OFF dels pacients amb MP, per la qual cosa no seria necessari que els pacients prescindissin de preses de medicació

Aerial Vehicles

This book contains 35 chapters written by experts in developing techniques for making aerial vehicles more intelligent, more reliable, more flexible in use, and safer in operation.It will also serve as an inspiration for further improvement of the design and application of aeral vehicles. The advanced techniques and research described here may also be applicable to other high-tech areas such as robotics, avionics, vetronics, and space

Guidance, navigation and control of multirotors

Aplicat embargament des de la data de defensa fins el dia 31 de desembre de 2021This thesis presents contributions to the Guidance, Navigation and Control (GNC) systems for multirotor vehicles by applying and developing diverse control techniques and machine learning theory with innovative results. The aim of the thesis is to obtain a GNC system able to make the vehicle follow predefined paths while avoiding obstacles in the vehicle's route. The system must be adaptable to different paths, situations and missions, reducing the tuning effort and parametrisation of the proposed approaches. The multirotor platform, formed by the Asctec Hummingbird quadrotor vehicle, is studied and described in detail. A complete mathematical model is obtained and a freely available and open simulation platform is built. Furthermore, an autopilot controller is designed and implemented in the real platform. The control part is focused on the path following problem. That is, following a predefined path in space without any time constraint. Diverse control-oriented and geometrical algorithms are studied, implemented and compared. Then, the geometrical algorithms are improved by obtaining adaptive approaches that do not need any parameter tuning. The adaptive geometrical approaches are developed by means of Neural Networks. To end up, a deep reinforcement learning approach is developed to solve the path following problem. This approach implements the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm. The resulting approach is trained in a realistic multirotor simulator and tested in real experiments with success. The proposed approach is able to accurately follow a path while adapting the vehicle's velocity depending on the path's shape. In the navigation part, an obstacle detection system based on the use of a LIDAR sensor is implemented. A model of the sensor is derived and included in the simulator. Moreover, an approach for treating the sensor data to eliminate the possible ground detections is developed. The guidance part is focused on the reactive path planning problem. That is, a path planning algorithm that is able to re-plan the trajectory online if an unexpected event, such as detecting an obstacle in the vehicle's route, occurs. A deep reinforcement learning approach for the reactive obstacle avoidance problem is developed. This approach implements the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm. The developed deep reinforcement learning agent is trained and tested in the realistic simulation platform. This agent is combined with the path following agent and the rest of the elements developed in the thesis obtaining a GNC system that is able to follow different types of paths while avoiding obstacle in the vehicle's route.Aquesta tesi doctoral presenta diverses contribucions relaciones amb els sistemes de Guiat, Navegació i Control (GNC) per a vehicles multirrotor, aplicant i desenvolupant diverses tècniques de control i de machine learning amb resultats innovadors. L'objectiu principal de la tesi és obtenir un sistema de GNC capaç de dirigir el vehicle perquè segueixi una trajectòria predefinida mentre evita els obstacles que puguin aparèixer en el recorregut del vehicle. El sistema ha de ser adaptable a diferents trajectòries, situacions i missions, reduint l'esforç realitzat en l'ajust i la parametrització dels mètodes proposats. La plataforma experimental, formada pel cuadricòpter Asctec Hummingbird, s'estudia i es descriu en detall. S'obté un model matemàtic complet de la plataforma i es desenvolupa una eina de simulació, la qual és de codi lliure. A més, es dissenya un controlador autopilot i s'implementa en la plataforma real. La part de control està enfocada al problema de path following. En aquest problema, el vehicle ha de seguir una trajectòria predefinida en l'espai sense cap tipus de restricció temporal. S'estudien, s'implementen i es comparen diversos algoritmes de control i geomètrics de path following. Després, es milloren els algoritmes geomètrics usant xarxes neuronals per convertirlos en algoritmes adaptatius. Per finalitzar, es desenvolupa un mètode de path following basat en tècniques d'aprenentatge per reforç profund (deep Reinforcement learning). Aquest mètode implementa l'algoritme Deep Deterministic Policy Gradient. L'agent intel. ligent resultant és entrenat en un simulador realista de multirotors i validat en la plataforma experimental real amb èxit. Els resultats mostren que l'agent és capaç de seguir de forma precisa la trajectòria de referència adaptant la velocitat del vehicle segons la curvatura del recorregut. A la part de navegació, s'implementa un sistema de detecció d'obstacles basat en l'ús d'un sensor LIDAR. Es deriva un model del sensor i aquest s'inclou en el simulador. A més, es desenvolupa un mètode per tractar les mesures del sensor per eliminar les possibles deteccions del terra. Pel que fa a la part de guiatge, aquesta està focalitzada en el problema de reactive path planning. És a dir, un algoritme de planificació de trajectòria que és capaç de re-planejar el recorregut del vehicle a l'instant si algun esdeveniment inesperat ocorre, com ho és la detecció d'un obstacle en el recorregut del vehicle. Es desenvolupa un mètode basat en aprenentatge per reforç profund per l'evasió d'obstacles. Aquest mètode implementa l'algoritme Deep Deterministic Policy Gradient. L'agent d'aprenentatge per reforç s'entrena i valida en un simulador de multirotors realista. Aquest agent es combina amb l'agent de path following i la resta d'elements desenvolupats en la tesi per obtenir un sistema GNC capaç de seguir diferents tipus de trajectòries, evadint els obstacles que estiguin en el recorregut del vehicle.Esta tesis doctoral presenta varias contribuciones relacionas con los sistemas de Guiado, Navegación y Control (GNC) para vehículos multirotor, aplicando y desarrollando diversas técnicas de control y de machine learning con resultados innovadores. El objetivo principal de la tesis es obtener un sistema de GNC capaz de dirigir el vehículo para que siga una trayectoria predefinida mientras evita los obstáculos que puedan aparecer en el recorrido del vehículo. El sistema debe ser adaptable a diferentes trayectorias, situaciones y misiones, reduciendo el esfuerzo realizado en el ajuste y la parametrización de los métodos propuestos. La plataforma experimental, formada por el cuadricoptero Asctec Hummingbird, se estudia y describe en detalle. Se obtiene un modelo matemático completo de la plataforma y se desarrolla una herramienta de simulación, la cual es de código libre. Además, se diseña un controlador autopilot, el cual es implementado en la plataforma real. La parte de control está enfocada en el problema de path following. En este problema, el vehículo debe seguir una trayectoria predefinida en el espacio tridimensional sin ninguna restricción temporal Se estudian, implementan y comparan varios algoritmos de control y geométricos de path following. Luego, se mejoran los algoritmos geométricos usando redes neuronales para convertirlos en algoritmos adaptativos. Para finalizar, se desarrolla un método de path following basado en técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo (deep reinforcement learning). Este método implementa el algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient. El agente inteligente resultante es entrenado en un simulador realista de multirotores y validado en la plataforma experimental real con éxito. Los resultados muestran que el agente es capaz de seguir de forma precisa la trayectoria de referencia adaptando la velocidad del vehículo según la curvatura del recorrido. En la parte de navegación se implementa un sistema de detección de obstáculos basado en el uso de un sensor LIDAR. Se deriva un modelo del sensor y este se incluye en el simulador. Además, se desarrolla un método para tratar las medidas del sensor para eliminar las posibles detecciones del suelo. En cuanto a la parte de guiado, está focalizada en el problema de reactive path planning. Es decir, un algoritmo de planificación de trayectoria que es capaz de re-planear el recorrido del vehículo al instante si ocurre algún evento inesperado, como lo es la detección de un obstáculo en el recorrido del vehículo. Se desarrolla un método basado en aprendizaje por refuerzo profundo para la evasión de obstáculos. Este implementa el algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient. El agente de aprendizaje por refuerzo se entrena y valida en un simulador de multirotors realista. Este agente se combina con el agente de path following y el resto de elementos desarrollados en la tesis para obtener un sistema GNC capaz de seguir diferentes tipos de trayectorias evadiendo los obstáculos que estén en el recorrido del vehículo.Postprint (published version

Advanced Control and Estimation Concepts, and New Hardware Topologies for Future Mobility

According to the National Research Council, the use of embedded systems throughout society could well overtake previous milestones in the information revolution. Mechatronics is the synergistic combination of electronic, mechanical engineering, controls, software and systems engineering in the design of processes and products. Mechatronic systems put “intelligence” into physical systems. Embedded sensors/actuators/processors are integral parts of mechatronic systems. The implementation of mechatronic systems is consistently on the rise. However, manufacturers are working hard to reduce the implementation cost of these systems while trying avoid compromising product quality. One way of addressing these conflicting objectives is through new automatic control methods, virtual sensing/estimation, and new innovative hardware topologies

Abstracts on Radio Direction Finding (1899 - 1995)

The files on this record represent the various databases that originally composed the CD-ROM issue of "Abstracts on Radio Direction Finding" database, which is now part of the Dudley Knox Library's Abstracts and Selected Full Text Documents on Radio Direction Finding (1899 - 1995) Collection. (See Calhoun record https://calhoun.nps.edu/handle/10945/57364 for further information on this collection and the bibliography). Due to issues of technological obsolescence preventing current and future audiences from accessing the bibliography, DKL exported and converted into the three files on this record the various databases contained in the CD-ROM. The contents of these files are: 1) RDFA_CompleteBibliography_xls.zip [RDFA_CompleteBibliography.xls: Metadata for the complete bibliography, in Excel 97-2003 Workbook format; RDFA_Glossary.xls: Glossary of terms, in Excel 97-2003 Workbookformat; RDFA_Biographies.xls: Biographies of leading figures, in Excel 97-2003 Workbook format]; 2) RDFA_CompleteBibliography_csv.zip [RDFA_CompleteBibliography.TXT: Metadata for the complete bibliography, in CSV format; RDFA_Glossary.TXT: Glossary of terms, in CSV format; RDFA_Biographies.TXT: Biographies of leading figures, in CSV format]; 3) RDFA_CompleteBibliography.pdf: A human readable display of the bibliographic data, as a means of double-checking any possible deviations due to conversion

Odometer Velocity and Acceleration Estimation Based on Tracking Differentiator Filter for 3D-Reduced Inertial Sensor System

Velocity information from the odometer is the key information in a reduced inertial sensor system (RISS), and is prone to noise corruption. In order to improve the navigation accuracy and reliability of a 3D RISS, a method based on a tracking differentiator (TD) filter was proposed to track odometer velocity and acceleration. With the TD filter, an input signal and its differential signal are estimated fast and accurately to avoid the noise amplification that is brought by the conventional differential method. The TD filter does not depend on an object model, and has less computational complexity. Moreover, the filter phase lag is decreased by the prediction process with the differential signal of the TD filter. In this study, the numerical simulation experiments indicate that the TD filter can achieve a better performance on random noises and outliers than traditional numerical differentiation. The effectiveness of the TD filter on a 3D RISS is demonstrated using a group of offline data that were obtained from an actual vehicle experiment. We conclude that the TD filter can not only quickly and correctly filter velocity and estimate acceleration from the odometer velocity for a 3D RISS, but can also improve the reliability of the 3D RISS