Conoscenza Risorse Qual è il vantaggio di utilizzare un sensore inerziale a nove assi rispetto a uno a sei assi? Sblocca il tracciamento preciso del movimento del piede
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Squadra tecnologica · 3515

Aggiornato 1 settimana fa

Qual è il vantaggio di utilizzare un sensore inerziale a nove assi rispetto a uno a sei assi? Sblocca il tracciamento preciso del movimento del piede


Il vantaggio definitivo di un sensore inerziale a nove assi rispetto a un'unità tradizionale a sei assi è l'aggiunta di un magnetometro a tre assi, che fornisce un riferimento di orientamento stabile e assoluto. Mentre i sensori a sei assi (accelerometro e giroscopio) soffrono di errori accumulati nel tempo, il sistema a nove assi utilizza il campo magnetico terrestre per correggere attivamente questa "deriva di integrazione", garantendo un tracciamento accurato della direzione e della postura anche durante movimenti complessi o ad alta velocità del piede.

Il magnetometro agisce come un'ancora correttiva per il giroscopio, eliminando la deriva per mantenere l'accuratezza spaziale a lungo termine. Questa stabilità è un prerequisito per un'analisi robusta dell'andatura e garantisce che gli algoritmi di deep learning ricevano input di dati ad alta fedeltà.

Il Meccanismo di Stabilità

Oltre la Limitazione dei Sei Assi

I sensori tradizionali a sei assi si basano su accelerometri per il rilevamento della gravità e su giroscopi per la velocità di rotazione.

Sebbene efficaci per brevi periodi, questi sensori mancano di un punto di riferimento assoluto per la "direzione" (imbardata). Senza questo, il sistema non può distinguere tra una svolta e la deriva del sensore nel tempo.

Il Ruolo del Magnetometro

Il sensore a nove assi incorpora un magnetometro a tre assi nell'architettura.

Questo componente funziona in modo simile a una bussola digitale, rilevando il campo magnetico terrestre. Fornisce al sistema un "Nord" fisso, creando un quadro di riferimento assoluto che manca ai sensori puramente inerziali.

Migliorare l'Integrità dei Dati in Movimento

Combattere la Deriva di Integrazione

I giroscopi calcolano la posizione integrando la velocità angolare nel tempo, un processo intrinsecamente incline all'accumulo di piccoli errori.

Durante la durata di una sessione di tracciamento, questi piccoli errori si accumulano in deviazioni significative, note come deriva di integrazione. Il sistema a nove assi utilizza i dati del magnetometro per "resettare" continuamente la direzione del giroscopio, annullando efficacemente questa deriva.

Gestire la Dinamica ad Alta Velocità

Il movimento del piede spesso comporta cambiamenti multidirezionali ad alta velocità che mettono a dura prova gli algoritmi dei sensori.

Durante questi complessi movimenti dinamici, la configurazione a nove assi mantiene la stabilità dove un sensore a sei assi potrebbe perdere il suo blocco di orientamento. Ciò garantisce che il percorso registrato del piede rimanga fedele alla realtà.

Migliorare le Prestazioni degli Algoritmi

Il tracciamento del movimento moderno alimenta frequentemente i dati nei modelli di deep learning per l'analisi dell'andatura.

Se i dati di input contengono artefatti di deriva, le previsioni della rete neurale saranno errate. Riducendo gli input di errore a livello hardware, il sensore a nove assi migliora significativamente la robustezza e l'accuratezza di questi modelli analitici avanzati.

Comprendere i Compromessi

Suscettibilità alle Interferenze Magnetiche

Mentre il magnetometro risolve la deriva, introduce una nuova variabile: il disturbo magnetico.

Ambienti con grandi quantità di metallo ferroso (come pavimenti in cemento armato) o campi elettromagnetici possono distorcere le letture del magnetometro. È necessario assicurarsi che i propri algoritmi di fusione dei sensori siano in grado di rilevare e filtrare queste anomalie per mantenere i vantaggi del sistema a nove assi.

Fare la Scelta Giusta per il Tuo Obiettivo

Per massimizzare l'efficacia della tua applicazione di tracciamento del piede, allinea la scelta del sensore con i tuoi specifici requisiti di dati:

  • Se il tuo obiettivo principale è il tracciamento a lunga durata: il sensore a nove assi è essenziale per evitare che la direzione derivi nel tempo.
  • Se il tuo obiettivo principale è l'integrazione con il Deep Learning: utilizza il sistema a nove assi per fornire dati di input più puliti e privi di deriva possibile per l'addestramento e l'inferenza del modello.
  • Se il tuo obiettivo principale è l'analisi della postura assoluta: il magnetometro è necessario per stabilire un orientamento valido rispetto al mondo fisico, piuttosto che solo rispetto al punto di partenza del sensore.

L'aggiornamento al rilevamento a nove assi trasforma il tracciamento del piede da una stima relativa a una misurazione precisa e assoluta adatta all'analisi professionale.

Tabella Riassuntiva:

Caratteristica Sensore a 6 Assi Sensore a 9 Assi
Componenti Accelerometro + Giroscopio Accel + Giro + Magnetometro
Stabilità della Direzione Suscettibile alla Deriva (Imbardata) Correzione Assoluta della Direzione
Punto di Riferimento Solo Relativo Assoluto (Campo Magnetico Terrestre)
Integrità dei Dati Accumula errore di integrazione Corregge attivamente la deriva del sensore
Caso d'Uso Migliore Movimento di base a breve termine Andatura professionale e tracciamento a lungo termine

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Riferimenti

  1. Luigi D’Arco, Huiru Zheng. DeepHAR: a deep feed-forward neural network algorithm for smart insole-based human activity recognition. DOI: 10.1007/s00521-023-08363-w

Questo articolo si basa anche su informazioni tecniche da 3515 Base di Conoscenza .

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