Estimation of posture and joint angle of human body using foot pressure distribution: Morphological computation with human foot

要約

本稿では、足底部に取り付けたセンサから得られる足圧分布情報を利用して、人体の上半身の姿勢や関節角度（足首、膝、股関節）を推定するための、新しい接触・ウェアラブルセンシングシステムを提案する。
提案する推定手法では、人体の端部であり環境との接触点である足底部のみにセンサを設置する。
身体の他の部分の姿勢や関節角度は、この情報のみを使用して推定されます。
提案されたシステムは、接触およびウェアラブル センサーとして、センサーを対象の関節や身体の近くに配置する必要がないという点で、以前の測定システムとは異なります。
推定は足圧分布を入力、関節角度または姿勢を出力とする多変量線形回帰モデルを用いて実行した。
その結果、足圧分布情報(R2$\fallingdotseq$0.9)から人体の姿勢や関節角度を推定できることが分かりました。
提案した推定手法は形態学的計算によって検証され、足の形態学によって可能であることが確認されました。
検証アプローチでは、足圧分布センサーと足底領域の間に物体が挿入され、環境に対する足底領域の形態学的関係が変化した場合に達成される推定精度を比較しました。
その結果、介在物がある場合とない場合では推定精度に大きな差があり、足底領域の形態が推定に寄与していることが示唆された。
さらに、提案された推定方法は、人間の足を計算リソースとして使用する物理的リザーバーコンピューティングと見なされます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel contact and wearable sensing system for estimating the upper body posture and joint angles (ankle, knee, and hip) of the human body using foot pressure distribution information obtained from a sensor attached to the plantar region. In the proposed estimation method, sensors are installed only on the plantar region, which is the end of the human body and the point of contact with the environment. The posture and joint angles of other parts of the body are estimated using only this information. As a contact and wearable sensor, the proposed system differs from previous measurement systems in the sense that the sensor does not need to be placed near the target joint or body. The estimation was carried out using a multivariate linear regression model with the foot pressure distribution as the input and the joint angle or posture as the output. The results reveal that it is possible to estimate the posture and joint angles of the human body from foot pressure distribution information (R2$\fallingdotseq$0.9). The proposed estimation method was validated by morphological computation to confirm that it is enabled by foot morphology. The validation approach compared the estimation accuracy achieved when an object was interposed between the foot pressure distribution sensor and the plantar region and the morphological relationship of the plantar region to the environment varied. The results reveal that there is a significant difference in the estimation accuracy between cases with and without an intervening object, suggesting that the morphology of the plantar region contributes to the estimation. Furthermore, the proposed estimation method is considered as physical reservoir computing, wherein the human foot is used as a computational resource.

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