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
Smartphone IMU Sensors for Human Identification through Hip Joint Angle Analysis
University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Department of Electrical Engineering, Mathematics and Science, Electronics.ORCID iD: 0000-0003-2878-5930
Departamento de Ingeniería Mecánica, Energética y de los Materiales, Escuela de Ingenierías Industriales, Universidad de Extremadura, 06006 Badajoz, Spain.ORCID iD: 0000-0003-0125-7222
Departamento de Ingeniería Mecánica, Energética y de los Materiales, Escuela de Ingenierías Industriales, Universidad de Extremadura, 06006 Badajoz, Spain.ORCID iD: 0000-0001-8710-5785
University of Gävle, Faculty of Engineering and Sustainable Development, Department of Electrical Engineering, Mathematics and Science, Mathematics.ORCID iD: 0000-0002-4677-1498
Show others and affiliations
2024 (English)In: Sensors, E-ISSN 1424-8220, Vol. 24, no 15, article id 4769Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]

Gait monitoring using hip joint angles offers a promising approach for person identification, leveraging the capabilities of smartphone inertial measurement units (IMUs). This study investigates the use of smartphone IMUs to extract hip joint angles for distinguishing individuals based on their gait patterns. The data were collected from 10 healthy subjects (8 males, 2 females) walking on a treadmill at 4 km/h for 10 min. A sensor fusion technique that combined accelerometer, gyroscope, and magnetometer data was used to derive meaningful hip joint angles. We employed various machine learning algorithms within the WEKA environment to classify subjects based on their hip joint pattern and achieved a classification accuracy of 88.9%. Our findings demonstrate the feasibility of using hip joint angles for person identification, providing a baseline for future research in gait analysis for biometric applications. This work underscores the potential of smartphone-based gait analysis in personal identification systems.

Place, publisher, year, edition, pages
MDPI, 2024. Vol. 24, no 15, article id 4769
Keywords [en]
smartphone sensors; IMU sensors; person recognition; machine learning classification; human motion analysis
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hig:diva-45273DOI: 10.3390/s24154769ISI: 001287010600001PubMedID: 39123816Scopus ID: 2-s2.0-85200860251OAI: oai:DiVA.org:hig-45273DiVA, id: diva2:1885824
Projects
PID2022-1375250B-C21Available from: 2024-07-25 Created: 2024-07-25 Last updated: 2026-02-19Bibliographically 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: 2026-02-19

Open Access in DiVA

fulltext(2371 kB)146 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2371 kBChecksum SHA-512
823487f89eb86a4d75bbb9fad8a7c07197e78e9feaa0237b0497a304c8211c58cea70c0e189531afe074764ff36dd4944cc48f189a1be49a5311a45fa4562f98
Type fulltextMimetype application/pdf

Other links

Publisher's full textPubMedScopus

Authority records

Andersson, RabéCronhjort, MikaelChilo, José

Search in DiVA

By author/editor
Andersson, RabéBermejo-García, JavierAgujetas, RafaelCronhjort, MikaelChilo, José
By organisation
ElectronicsMathematics
In the same journal
Sensors
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 147 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

doi
pubmed
urn-nbn

Altmetric score

doi
pubmed
urn-nbn
Total: 553 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