| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| CONTRIBUTIONS TO PHYSICAL EXERCISES MONITORING WITH INERTIAL MEASUREMENT UNITS | | Autor/a | Garcia de Villa, Sara | | Departamento | Electrónica | | Director/a | García Domínguez, Juan Jesús | | Codirector/a | Jiménez Martín, Ana | | Fecha de defensa | 13/05/2022 | | Calificación | Sobresaliente Cum Laude | | Programa | Electrónica: Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes (RD 99/2011) | | Mención internacional | Si | | Resumen | Resumen: La monitorización de movimientos trata de obtener información sobre su
ejecución, siendo esencial en múltiples aplicaciones, como el seguimiento de
terapias físicas. La monitorización tiene un doble objetivo esencial para lograr los
beneficios de dichas terapias: asegurar la corrección en la ejecución de movimientos
y mejorar la adherencia a los programas prescritos. Para lograr esta monitorización
de forma remota y poco intrusiva, se necesitan recursos tecnológicos. Este trabajo
se centra en las soluciones basadas en sensores inerciales.
Esta tesis estudia los algoritmos de la literatura para el análisis de movimientos con
sensores inerciales, determinando un parámetro anatómico requerido en diversas
propuestas: la posición de las articulaciones respecto de los sensores, así como
longitud de los segmentos anatómicos. En este trabajo se introducen dos algoritmos
de calibración anatómica. El primero, basado en mínimos cuadrados, determina el
punto o el eje medios de aceleración nula presente en las articulaciones fijas. El
algoritmo está adaptado a los movimientos lentos dados en los miembros inferiores
para estabilizar las articulaciones. El segundo, adaptado a la variación de la posición
relativa del punto de aceleración nula respecto de los sensores a causa del
característico tejido blando asociado al cuerpo humano, emplea las medidas
inerciales como entradas en un filtro de Kalman extendido.
Por otro lado, esta tesis aborda la falta de datos comunes para la evaluación y
comparación de los algoritmos. Para ello, se diseña y crea una base de datos
centrada en movimientos habituales en rutinas físicas, que se encuentra publicada
en Zenodo. Esta base de datos contiene movimientos de calibración articular y de
ejercicios de miembros inferiores y superiores ejecutados de forma correcta e
incorrecta por 30 voluntarios de ambos sexos con un amplio rango de edades,
grabados con cuatro sensores inerciales y un sistema de referencia óptico de alta
precisión. Además, las grabaciones se encuentran etiquetadas acorde al tipo de
ejercicio realizado y su evaluación.
Finalmente, se estudia un segundo enfoque de monitorización de rutinas físicas,
cuyo objetivo es reconocer y evaluar simultáneamente los ejercicios ejecutados,
retos comúnmente estudiados individualmente. Se proponen tres sistemas que
emplean las medidas de cuatro sensores inerciales y difieren en el nivel de detalle
en las salidas del sistema. Para realizar las clasificaciones propuestas, se evalúan
seis algoritmos de machine learning determinando el más adecuado. |
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