hig.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
The Information Fusion on Person Recognition Using Hip Joint Angles
University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Department of Electrical Engineering, Mathematics and Science, Electronics.ORCID iD: 0000-0003-2878-5930
University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Department of Electrical Engineering, Mathematics and Science, Electronics.ORCID iD: 0000-0003-0934-7230
University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Department of Electrical Engineering, Mathematics and Science, Electronics.
2024 (English)In: 2024 IEEE 19th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), IEEE , 2024, p. 1-6Conference paper, Published paper (Refereed)
Abstract [en]

In this research, we investigate the efficacy of information fusion techniques for the purpose of gait pattern recognition using hip joint angle data captured by smartphone sensors. The classifiers tested were the Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Naive Bayes (NB) algorithms, which gave the highest classification accuracy. But, to further enhance the classification accuracy, we integrated score-level fusion (SLF) and decision-level fusion (DLF), leveraging multiple classifier algorithms. Our experiment results reveal that information fusion techniques improve the overall accuracy with 90.5% for the score-level fusion and 91% for the decision-level fusion (voting scheme), indicating the effectiveness of ensemble methods in hip joint angle-based recognition systems. Lastly, some Limitations of the study, such as the use of treadmills and the focus on healthy adult gait patterns are recognized, highlighting areas for future research, including the application to individuals with gait-affecting conditions.

Place, publisher, year, edition, pages
IEEE , 2024. p. 1-6
Keywords [en]
decision level fusion; information fusion; KNN; machine learning classification; NB; score level fusion; SVM
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hig:diva-45636DOI: 10.1109/iciea61579.2024.10664846ISI: 001323563900107Scopus ID: 2-s2.0-85205720348ISBN: 979-8-3503-6086-8 (electronic)OAI: oai:DiVA.org:hig-45636DiVA, id: diva2:1899014
Conference
2024 IEEE 19th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Kristiansand, Norway, 5-8 August 2024
Available from: 2024-09-19 Created: 2024-09-19 Last updated: 2025-01-20Bibliographically approved
In thesis
1. Development of a Lower Limb Exoskeleton for Improved Rehabilitation Outcomes
Open this publication in new window or tab >>Development of a Lower Limb Exoskeleton for Improved Rehabilitation Outcomes
2024 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

The increasing need for rehabilitation, especially among an aging population, poses challenges for healthcare systems. Exoskeletons, which integrate advanced electronics, control systems, and wireless communication, offer significant potential in rehabilitation by supporting and restoring human movement. However, realizing their full potential requires extensive research despite the technical challenges, focusing on developing intuitive interfaces, ensuring safety, and validating reliability for clinical and home use. 

This thesis sheds light on the development and validation of a model-based method to optimize exoskeleton control systems, focusing on robustness and energy efficiency. Utilizing a simulation environment, four control cases with a Linear Quadratic Regulator (LQR) are analyzed to assess performance under varying conditions and uncertainties. The impact of adjustments in the Q and R matrices within the LQR framework on system stability and power consumption is specifically examined. This approach provides insights into achieving a balanced design that is both reliable and energy-efficient, as these qualities are crucial for the future development of exoskeletons in rehabilitation. 

The thesis also explores the use of IMU sensors in smartphones as a costeffective alternative to traditional, expensive fixed motion capture systems for determining human gait cycles and joint movements, which are necessary for controlled rehabilitation. With a focus on gait recognition, the study demonstrates that these sensors can provide sufficient accuracy for various applications, suggesting their potential for rehabilitation by offering a more accessible and flexible solution. This technology could be used as a tool to recognize humans based on their joint movements, potentially improving patient recovery and expanding access to rehabilitation beyond clinical settings. 

Referring to our research results and society's need for rehabilitation devices to train patients not only in hospitals but also at home in challenging times like pandemics, we identified various design parameters, suitable motors, and materials using extensive preliminary simulations such as AnyBody modeling system to develop a functional lower leg exoskeleton. The prototype was designed to be practical and comfortable for home use. A wireless control mechanism enables remote rehabilitation exercises, allowing caregivers to monitor and adjust the process in real time, thus increasing patient autonomy and reducing clinic visits. 

Initial experiments indicated that the prototype performed as intended using a Proportional Integral Derivative (PID) controller, with high precision and fast response to remote commands while maintaining user comfort and rehabilitation effectiveness. While our prototype was constructed from aluminum alloy with the aim of home use and affordability, we recognized the importance of evaluating more sustainable materials for its construction. Therefore, we conducted a sustainability assessment using Life Cycle Assessment (LCA) methods to compare Glass Fiber Reinforced Composites (GFRC), Polycarbonate or Polylactic acid (PC/PLA) materials, and aluminum. Our findings indicate that PC/PLA materials provide a more sustainable alternative to aluminum for future exoskeleton development. Despite challenges such as sensor calibration and maintaining stable wireless communication, our study demonstrates the potential of remote-controlled lower leg exoskeletons to enhance rehabilitation accessibility and adaptability. Building on these findings, future work could focus on optimizing the technology further and conducting extensive clinical trials to assess its long-term benefits and effectiveness in rehabilitation.

Abstract [sv]

Det ökande behovet av rehabilitering, särskilt inom den åldrande befolkningen, utgör utmaningar för hälso- och sjukvårdssystemen. Exoskelett, som integrerar avancerad elektronik, styrsystem och trådlös kommunikation, erbjuder betydande potential inom rehabilitering genom att stödja och återställa mänsklig rörelse. För att realisera deras fulla potential krävs dock omfattande forskning för att övervinna tekniska utmaningar, med fokus på att utveckla intuitiva gränssnitt, säkerställa säkerhet och validera tillförlitlighet för såväl kliniskt bruk som för hemmabruk. 

Denna avhandling belyser utvecklingen och valideringen av en modellbaserad metod för att optimera exoskelettets styrsystem, med fokus på robusthet och energieffektivitet. Genom att utnyttja en simuleringsmiljö analyseras fyra styrfall med en linjär-kvadratisk regulator (LQR) för att bedöma prestanda under varierande förhållanden och osäkerheter. Särskild uppmärksamhet ägnas åt effekten av justeringar i Q- och R-matriserna inom LQR-ramverket på systemets stabilitet och energiförbrukning. Denna metod ger förståelse för i hur man uppnår en balanserad design som är både pålitlig och energieffektiv, vilket kan vara avgörande för framtida utveckling av exoskelett inom rehabilitering. 

Avhandlingen utforskar också användningen av IMU sensorer i smartphones som ett kostnadseffektivt alternativ till traditionella dyra, fasta rörelsedetektionssystem för att bestämma mänskliga gångcykler och ledrörelser, vilket är nödvändigt för kontrollerad rehabilitering. Med focus på gångigenkänning visar studien att dessa sensorer kan ge tillräcklig noggrannhet för olika applikationer, vilket antyder deras potential för rehabilitering genom att erbjuda en mer tillgänglig och flexibel lösning. Denna teknologi kan användas som ett effektivt verktyg för att känna igen människor baserat på deras ledrörelser, vilket kan avsevärt förbättra patienternas återhämtning och utöka tillgången till rehabilitering bortom kliniska miljöer. 

Vårt arbete i kombination med samhällets behov av rehabilitering för att träna patienter, inte bara på sjukhus utan också hemma, identifierade olika designparametrar såsom, till exempel vridmoment. Detta styrde valet av lämpliga motorer. Omfattande preliminära simuleringar med AnyBody-modelleringssystemet för att utveckla ett funktionellt exoskelett för underbenet har utförts. En prototyp utformades för att vara praktisk och bekväm för hemmabruk. En trådlös styrmekanism möjliggör fjärrstyrda rehabiliteringsövningar, vilket tillåter vårdgivare att övervaka och justera processen i realtid, därmed öka patientens autonomi och minska klinikbesök. 

Inledande experiment visade att prototypen presterade som avsett med användning av en PID-regulator, med hög precision och snabb respons på fjärrstyrningskommandon, samtidigt som användarkomfort och rehabiliteringseffektivitet bibehölls. För att kunna överföra prototypen till en produkt lämplig för hemmabruk krävs ett lättare men starkare material än den aluminiumlegering vi använt. Därför genomförde vi en hållbarhetsbedömning med hjälp av livscykelanalys (LCA) för att jämföra glasfiberarmerade kompositer (GFRC), Polykarbonat eller Polylaktid (PC/PLA) material och aluminium. Analysen visar att PC/PLA-material erbjuder ett mer hållbart alternativ än aluminium för framtida exoskelettutveckling. Trots utmaningar som sensorkalibrering och att upprätthålla stabil trådlös kommunikation, visar vår studie att fjärrstyrda exoskelett för underbenet har potential att förbättra tillgänglighet och anpassningsbarhet inom rehabilitering. Utifrån dessa resultat skulle framtida arbete kunna fokusera på att ytterligare optimera teknologin och genomföra omfattande kliniska studier för att utvärdera dess långsiktiga fördelar och effektivitet inom rehabilitering.

Place, publisher, year, edition, pages
Gävle: Gävle University Press, 2024. p. 42
Series
Doctoral thesis ; 51
Keywords
Rehabilitation Exoskeleton, Robust Controller, Energy Consumption, LQR Control, Inertial Measurement Unit (IMU), PID Controller, WEKA, Machine Learning Classification, Exoskelett för rehabiliterings, robust reglering, energiförbrukning, LQR reglering, Inertial Measurement Unit (IMU), PID-regulator, WEKA, maskininlärningsklassificering
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifiers
urn:nbn:se:hig:diva-45777 (URN)978-91-89593-44-2 (ISBN)978-91-89593-45-9 (ISBN)
Public defence
2025-01-23, 12:108, Kungsbäcksvägen 47, Gävle, 13:00 (English)
Opponent
Supervisors
Available from: 2024-12-18 Created: 2024-10-04 Last updated: 2024-12-18

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Other links

Publisher's full textScopus

Authority records

Andersson, RabéTelagam Setti, SunilkumarChilo, José

Search in DiVA

By author/editor
Andersson, RabéTelagam Setti, SunilkumarChilo, José
By organisation
Electronics
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetric score

doi
isbn
urn-nbn
Total: 89 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf