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WheelPoser : Une nouvelle solution pour le suivi de mouvement

Un système conçu pour suivre les mouvements des utilisateurs de fauteuils roulants pour améliorer leur santé et leur interaction.

― 7 min lire


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Table des matières

Les utilisateurs de fauteuils roulants rencontrent souvent des défis pour suivre leurs mouvements corporels. Les méthodes traditionnelles de capture de mouvement ne tiennent souvent pas compte des besoins uniques de ces personnes. Du coup, il y a un besoin d’un système qui puisse suivre avec précision les mouvements des utilisateurs de fauteuils roulants, leur fournissant des infos précieuses pour prévenir les blessures et améliorer leur quotidien.

Le Problème

La plupart des méthodes existantes pour suivre les mouvements corporels se concentrent surtout sur ceux qui marchent. Ça laisse les utilisateurs de fauteuils roulants de côté. Capturer leurs mouvements est important pour plusieurs raisons : ça peut aider à surveiller la santé, prévenir les blessures et améliorer l'interaction avec des technologies comme les jeux et la réalité virtuelle.

Présentation de WheelPoser

Pour répondre à ces défis, on vous présente WheelPoser, un nouveau système conçu spécialement pour les utilisateurs de fauteuils roulants. Contrairement aux vieux systèmes qui se basent sur des équipements encombrants ou des caméras, WheelPoser nécessite juste quatre petits capteurs placés sur l'utilisateur et le fauteuil. Ça rend l'utilisation beaucoup plus simple au quotidien.

Comment ça Marche

WheelPoser utilise des capteurs appelés Unités de mesure inertielle (IMUs) qui suivent les mouvements en temps réel. Ces capteurs sont placés stratégiquement sur les poignets et la tête de l'utilisateur, ainsi que sur des parties du fauteuil. En utilisant les données de ces capteurs, WheelPoser peut estimer comment le corps de l'utilisateur est positionné et en mouvement.

Collecte de Données

Pour s'assurer que WheelPoser fonctionne bien, on a créé un jeu de données spécial appelé WheelPoser-IMU. Ce jeu de données comprend 167 minutes de données de mouvement collectées auprès de différents utilisateurs de fauteuils roulants. On a observé leurs mouvements quotidiens, y compris comment ils poussent leurs fauteuils, étirent leurs bras et se penchent dans différentes directions.

Les Avantages du Suivi des Mouvements

Suivre les mouvements des utilisateurs de fauteuils roulants peut offrir plein d'avantages. En analysant ces mouvements, les utilisateurs peuvent mieux prendre conscience de leur corps, gérer leur santé et reconnaître les risques potentiels de blessures.

Applications

Les infos récoltées grâce à WheelPoser peuvent être utilisées de plusieurs manières. Voici quelques applications possibles :

Surveillance de la santé

En surveillant les mouvements du corps, WheelPoser peut aider les utilisateurs à mieux prendre conscience de leur posture et de leurs activités tout au long de la journée. Ça peut aider à prévenir les blessures par effort répétitif causées par une mauvaise mécanique corporelle au fil du temps.

Formation des Compétences

WheelPoser peut aussi aider à former les utilisateurs de fauteuils roulants pour améliorer leurs techniques de propulsion. Comprendre les mouvements impliqués peut mener à de meilleures techniques, ce qui peut significativement améliorer l'efficacité de l'utilisateur et réduire le risque de blessure.

Jeux et Interaction

En utilisant les données de mouvement, WheelPoser peut offrir de nouvelles façons aux utilisateurs de fauteuils roulants d’interagir avec la technologie. Ça pourrait ouvrir des possibilités excitantes pour les jeux ou le contrôle de la maison intelligente, créant une expérience plus inclusive pour les utilisateurs.

Recherche et Développement

WheelPoser peut aussi être un outil précieux pour les chercheurs et les professionnels de la santé. Les données collectées peuvent les aider à comprendre les défis physiques rencontrés par les utilisateurs de fauteuils roulants, ce qui pourrait mener à de meilleures conceptions de fauteuils et à de meilleurs programmes de formation.

Systèmes de Suivi de mouvement Anciens

Historiquement, la plupart des systèmes de suivi de mouvement utilisaient des caméras pour capturer les mouvements. Cependant, ces systèmes ne conviennent souvent pas aux utilisateurs de fauteuils roulants à cause des préoccupations de confidentialité, des problèmes d'éclairage et des obstacles qui bloquent la vue de la caméra. En plus, les configurations de caméras typiques nécessitent une position fixe, ce qui les rend peu pratiques pour les fauteuils roulants en mouvement.

Unités de Mesure Inertielle

Contrairement aux systèmes basés sur des caméras, les IMUs sont portables et peuvent fonctionner dans différents environnements sans être affectées par des obstructions visuelles. Elles respectent aussi la vie privée des utilisateurs, ce qui en fait un meilleur choix pour les applications réelles, surtout pour ceux qui utilisent des fauteuils roulants.

Limitations des Systèmes IMU Existants

Bien que les IMUs aient plusieurs avantages, les systèmes existants nécessitent souvent beaucoup de capteurs placés sur différentes parties du corps. Ça rend l'installation encombrante et peut être inconfortable pour les utilisateurs. Notre objectif avec WheelPoser était de réduire le nombre de capteurs nécessaires tout en maintenant une haute précision dans le suivi.

Installation du Dispositif

Notre système nécessite une installation simple. On place deux capteurs sur les poignets de l'utilisateur et un sur sa tête. Le quatrième capteur est placé sur l'essieu du fauteuil. Cette disposition stratégique nous permet de capturer des mouvements critiques du haut du corps sans ajouter d'inconfort pour l'utilisateur.

Étude Préliminaire

Pour nous assurer que notre installation fonctionne efficacement, on a réalisé une étude avec des participants utilisant un fauteuil roulant manuel. On a comparé les mouvements capturés par nos capteurs à ceux de méthodes traditionnelles qui comprenaient plus de capteurs. Les résultats ont montré que les mouvements du fauteuil roulant correspondaient étroitement aux mouvements du pelvis de l'utilisateur, confirmant l'efficacité de notre installation.

Analyse des Mouvements

Après avoir collecté des données de mouvement, on a analysé différentes activités effectuées par des utilisateurs de fauteuils roulants. Des exemples incluent pousser en avant, tourner et atteindre des objets. Cette analyse aide à comprendre les schémas et comportements typiques, ce qui peut être crucial pour améliorer l'expérience utilisateur.

Entraînement du Système

Pour permettre à WheelPoser de prédire les mouvements avec précision, on a formé le système en utilisant des données d'utilisateurs de fauteuils roulants et d'autres sans handicaps moteurs. Cette approche duale nous permet d'améliorer la capacité du système à reconnaître différents mouvements et à les appliquer efficacement dans des contextes de fauteuils roulants.

Évaluation

On a évalué en profondeur WheelPoser en utilisant divers critères pour s'assurer de son efficacité. Cette évaluation comprenait la mesure de la précision avec laquelle WheelPoser peut suivre les angles et les positions des articulations pendant différents mouvements.

Comparaison de Performance

Nos résultats ont montré que WheelPoser surpasse les systèmes existants conçus pour des utilisateurs valides. Cette amélioration souligne l'importance de personnaliser les systèmes de suivi de mouvement pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs de fauteuils roulants.

Défis

Bien que WheelPoser ait montré un potentiel significatif, on a aussi rencontré des défis. Par exemple, certains mouvements, comme se pencher en avant ou des mouvements complexes des bras, peuvent encore mener à des inexactitudes. De plus, les variations dans les types de corps et les conceptions de fauteuils peuvent encore affecter la précision du suivi.

Directions Futures

Pour l'avenir, on souhaite améliorer WheelPoser en affinant davantage son design et sa fonctionnalité. On explore des moyens de réduire le nombre de capteurs nécessaires ou d'incorporer d'autres types de capteurs pour augmenter la précision. Les collaborations avec des professionnels de la santé et des utilisateurs de fauteuils roulants seront aussi essentielles pour s'assurer que le système réponde à leurs besoins.

Conclusion

WheelPoser représente un pas en avant significatif dans le suivi des mouvements pour les utilisateurs de fauteuils roulants. En offrant un système accessible et facile à utiliser qui capture les mouvements corporels en temps réel, on peut fournir des informations précieuses qui améliorent la qualité de vie des utilisateurs. Que ce soit pour la surveillance de la santé, le développement de compétences ou des expériences interactives, WheelPoser ouvre un monde de possibilités pour les utilisateurs de fauteuils roulants.

Source originale

Titre: WheelPoser: Sparse-IMU Based Body Pose Estimation for Wheelchair Users

Résumé: Despite researchers having extensively studied various ways to track body pose on-the-go, most prior work does not take into account wheelchair users, leading to poor tracking performance. Wheelchair users could greatly benefit from this pose information to prevent injuries, monitor their health, identify environmental accessibility barriers, and interact with gaming and VR experiences. In this work, we present WheelPoser, a real-time pose estimation system specifically designed for wheelchair users. Our system uses only four strategically placed IMUs on the user's body and wheelchair, making it far more practical than prior systems using cameras and dense IMU arrays. WheelPoser is able to track a wheelchair user's pose with a mean joint angle error of 14.30 degrees and a mean joint position error of 6.74 cm, more than three times better than similar systems using sparse IMUs. To train our system, we collect a novel WheelPoser-IMU dataset, consisting of 167 minutes of paired IMU sensor and motion capture data of people in wheelchairs, including wheelchair-specific motions such as propulsion and pressure relief. Finally, we explore the potential application space enabled by our system and discuss future opportunities. Open-source code, models, and dataset can be found here: https://github.com/axle-lab/WheelPoser.

Auteurs: Yunzhi Li, Vimal Mollyn, Kuang Yuan, Patrick Carrington

Dernière mise à jour: 2024-09-12 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.08494

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.08494

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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