Predicting center of mass position in non-cyclic activities: The influence of acceleration, prediction horizon, and ground reaction forces

要約

全身の重心 (CoM) は、人間の動きを定量化する上で重要な役割を果たします。
外力の影響下で点塊としてモデル化された将来の CoM 軌道の予測は、意図を推測するための代用として使用できます。
現在の CoM 位置と速度を考慮して、前方積分によって将来の CoM 位置を予測するには、予測期間中の CoM 加速度の予測が必要です。
ただし、加速度、予測範囲の長さ、瞬間的な加速度を提供する地面反力 (GRF) からの情報に関する仮定が予測にどのように影響するかは不明です。
私たちは、14 の非周期的な活動を行った 10 人の健康な若者のデータを分析することで、これらの要因を研究しました。
水平線中の加速度は 1) ゼロ、2) 一定のまま、または 3) 三次軌道としてゼロに収束すると仮定し、125 ～ 625 ミリ秒の水平線の予測を実行します。
位置誤差と、全身マーカセットから得られた軌跡に対する変位の主な方向を特定する精度を比較することにより、予測性能を定量化します。
想定されるすべての加速度プロファイルにおいて、位置誤差は地平線の長さに応じて二次関数的に増加します ($R^2 > 0.930$) が、予測方向の精度は直線的に減少します ($R^2>0.615$)。
事後テストにより、GRF を利用する定数プロファイルと三次プロファイルは、位置誤差 ($p<0.001$、Cohen の $d>3.23$) と精度 ($p<0.034$、Cohen の $d>3.23$) においてゼロ加速度の仮定よりも優れていることが明らかになりました。
125 および 250$\,ms$ の地平線で $d>1.44)$。
この結果は、GRF を予測に組み込む利点の証拠を提供し、予測アプリケーションにおける期間長のしきい値として 250$\,ms$ を示しています。

要約(オリジナル)

The whole-body center of mass (CoM) plays an important role in quantifying human movement. Prediction of future CoM trajectory, modeled as a point mass under influence of external forces, can be a surrogate for inferring intent. Given the current CoM position and velocity, predicting the future CoM position by forward integration requires a forecast of CoM accelerations during the prediction horizon. However, it is unclear how assumptions about the acceleration, prediction horizon length, and information from ground reaction forces (GRFs), which provide the instantaneous acceleration, affect the prediction. We study these factors by analyzing data of 10 healthy young adults performing 14 non-cyclic activities. We assume that the acceleration during a horizon will be 1) zero, 2) remain constant, or 3) converge to zero as a cubic trajectory, and perform predictions for horizons of 125 to 625 milliseconds. We quantify the prediction performance by comparing the position error and accuracy of identifying the main direction of displacement against trajectories obtained from a whole-body marker set. For all the assumed accelerations profiles, position errors grow quadratically with horizon length ($R^2 > 0.930$) while the accuracy of the predicted direction decreases linearly ($R^2>0.615$). Post-hoc tests reveal that the constant and cubic profiles, which utilize the GRFs, outperform the zero-acceleration assumption in position error ($p<0.001$, Cohen's $d>3.23$) and accuracy ($p<0.034$, Cohen's $d>1.44)$ at horizons of 125 and 250$\,ms$. The results provide evidence for benefits of incorporating GRFs into predictions and point to 250$\,ms$ as a threshold for horizon length in predictive applications.

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