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Toward Flexibility in Sensor Placement for Motion Capture Systems: A Signal Processing Approach

机译：寻求运动捕捉系统传感器放置的灵活性：一种信号处理方法

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Human body motion can be captured by body area sensor networks. Accurate sensor placement with respect to anatomical landmarks is one of the main factors determining the accuracy of motion-capture systems. Changes in position of the sensors cause increased variability in the motion data, so isolating the characteristic features that represent the most important motion patterns is our concern. As accurate sensor placement is time-consuming and hard to achieve, we propose a signal processing technique that can enable salient data to be isolated. By using functional principal component analysis (f-PCA), we compensate for the variation in data due to changes in the on-body positioning of sensors. More precisely, we investigate the use of f-PCA for filtering and interpreting motion data, whilst accounting for variability in the sensor origin. Data are collected through a marker-based motion capture system from two designed experiments based on human body and robot arm movement. Results show differences between similar actions across different sessions of marker wearing with random changes in position of sensors. After applying the f-PCA filter on the data, we show how uncertainties due to sensor position changes can be compensated for.
机译：人体运动可以通过人体区域传感器网络捕获。相对于解剖标志物的准确传感器放置是决定运动捕捉系统准确性的主要因素之一。传感器位置的变化会导致运动数据的可变性增加，因此，将代表最重要运动模式的特征隔离起来是我们关注的问题。由于精确的传感器放置既费时又难以实现，因此我们提出了一种信号处理技术，该技术可以隔离重要数据。通过使用功能主成分分析（f-PCA），我们可以补偿由于传感器在人体上的位置变化而引起的数据变化。更准确地说，我们研究了使用f-PCA来过滤和解释运动数据，同时考虑了传感器原点的可变性。通过基于标记的运动捕获系统从基于人体和机器人手臂运动的两个设计实验中收集数据。结果显示，在标记佩戴过程中，传感器位置随机变化，不同时段的相似动作之间存在差异。在数据上应用f-PCA滤波器后，我们展示了如何补偿由于传感器位置变化而引起的不确定性。

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