A PCA-based bio-motion generator to synthesize new patterns of human running

Abstract

Synthesizing human movement is useful for most applications where the use of avatars is required. These movements should be as realistic as possible and thus must take into account anthropometric characteristics (weight, height, etc.), gender, and the performance of the activity being developed. The aim of this study is to develop a new methodology based on the combination of principal component analysis and partial least squares regression model that can generate realistic motion from a set of data (gender, anthropometry and performance). A total of 18 volunteer runners have participated in the study. The joint angles of the main body joints were recorded in an experimental study using 3D motion tracking technology. A five-step methodology has been employed to develop a model capable of generating a realistic running motion. The described model has been validated for running motion, showing a highly realistic motion which fits properly with the real movements measured. The described methodology could be applied to synthesize any type of motion: walking, going up and down stairs, etc. In future work, we want to integrate the motion in realistic body shapes, generated with a similar methodology and from the same simple original data.Subjects Data

Ability of Wearable Accelerometers-Based Measures to Assess the Stability of Working Postures

“…However, researchers have to rely on force plates (e.g., AMTI Force Plate, AMTI, Watertown, MA, USA) to obtain the COP data, which is quite expensive, difficult to set up and cumbersome to transport [21]. Recently, inertial sensor technology has been widely used in the balance-related research in the fields of biomechanics [22][23][24][25], ergonomics and human factors [26,27], sports science [28][29][30][31][32][33][34] and virtual or augmented reality [35][36][37], because the miniature inertial sensors are cost effective, wearable, compact and lightweight. With the rapid development and widespread application of wearable inertial sensors in the above fields, it is increasingly being used in the assessment of human body balance or postural stability [38][39][40][41][42][43].…”

Accuracy of Base of Support Using an Inertial Sensor Based Motion Capture System

“…The Xsens MVN BIOMECH (Xsens Technologies B.V., Enschede, The Netherlands) is a commercially available inertial sensor-based motion capture system composed of 17 miniature inertial sensors placed over the full body [ 4 , 5 ]. It has been widely used in the research fields of biomechanics [ 6 , 7 , 8 , 9 ], ergonomics and human factors [ 10 , 11 ], sports science [ 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ] and virtual or augmented reality [ 19 , 20 , 21 ]. Xsens MVN has a good accuracy in human kinematics estimation, such as joint angle and segment orientation [ 22 , 23 , 24 , 25 , 26 ], it has been validated against optical motion capture system [ 7 , 26 , 27 ] and is currently considered as the ‘gold reference’ for kinematics measurements [ 28 , 29 ].…”

Estudio del estado de fatiga en corredores de fondo a partir de patrones biomecánicos. Monitorización mediante sistemas integrados en el calzado

“…No obstante, al expresar el error en función del rango de movimiento de cada articulación, en el caso de tobillo y cadera supuso un error del 10% y en el caso de la rodilla de un 5%. Estos errores pueden explicarse debido a que el modelo se ha obtenido con un pequeño número de corredores (16) y por tanto podría no ajustarse exactamente a las características de algún corredor (Baydal-Bertomeu et al, 2016).…”

“… Dejar las observaciones de un sujeto fuera del modelo  Ajustar el modelo con el resto de observaciones  Predecir la muestra que se ha dejado fuera y calcular los residuos  Repetir el proceso para cada sujeto de la muestra de ensayo, calculando para cada una los residuos, el ICC y el SEM Para el cálculo del ICC y el SEM se emplearon las curvas registradas frente a las predichas mediante el modelo de regresión de mínimos cuadrados parciales según el procedimiento descrito en Baydal-Bertomeu et al (2016).…”

“…No obstante, los resultados obtenidos indican que no solo existe una relación entre la orientación del pie con el resto de la cadena cinemática, sino que además es posible predecir los ángulos del tobillo, rodilla y cadera a partir de la medición de la orientación del pie, especialmente para la articulación de rodilla.A pesar de no haber encontrado trabajos comparables en la fase de revisión bibliográfica, cabe mencionar que sí existen trabajos en otras disciplinas en los que mediante el uso de modelos PLS se obtiene información completa de un determinado fenómeno a partir de información reducida o parcial(Ballester et al, 2014;Baydal-Bertomeu et al, 2016;Krishnan, Williams, McIntosh, & Abdi, 2011).En este sentido, los resultados obtenidos y los trabajos previos en otras áreas de conocimiento sugieren que con una muestra de ensayo adecuada se podría obtener un modelo mediante el cual se estimase los ángulos de tobillo rodilla y cadera con un único sensor situado en el pie.Esta aproximación supone una gran ventaja frente a los sistemas de sensores inerciales actuales, donde son necesarios varios sensores. Por tanto, puede ser de gran utilidad como técnica de medida, especialmente en aquellas aplicaciones donde prime la portabilidad frente a la precisión como puede ser en la captura de movimientos para animación.En el siguiente apartado se presentan y discuten los resultados relacionados con la puesta a punto y la validación del sistema inercial.…”