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  1. 学位論文
  2. 学位論文

リアルタイムバランス評価のための計装杖の開発

https://doi.org/10.18997/00008981
https://doi.org/10.18997/00008981
9243f30a-2c75-4ef3-ae3e-f0e49f8b3879
名前 / ファイル ライセンス アクション
sei_k_418.pdf sei_k_418.pdf (3.6 MB)
アイテムタイプ 学位論文 = Thesis or Dissertation(1)
公開日 2022-09-27
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
タイトル
タイトル Development of an Instrumented Cane for Real Time Balance Estimation
言語 en
タイトル
タイトル リアルタイムバランス評価のための計装杖の開発
言語 ja
言語
言語 eng
著者 Fernandez Ibai, Gorordo

× Fernandez Ibai, Gorordo

en Fernandez Ibai, Gorordo

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Falls are a global health issue that particularly affect to the elderly. It is estimated that about 30% of people aged over 65 years will fall at least once per year worldwide. Moreover, falls in the elderly often result in injuries that affect to their quality of life and in some cases, it leads to deaths. Several studies have worked on the development of fall detection systems but only few have tried to develop systems that try to prevent falls by estimating the fall risk in real time. The purpose of this research is to develop an instrumented cane for real time balance estimation. The balance ability is one of the main indicators for the risk of fall, therefore our proposed system could be used as an estimator of the fall risk in real time. This research focuses on cane users because canes are the most common type of mobility aid for the elderly and yet few studies have focused on the balance analysis of cane users. Based on previous studies, the proposed system estimates balance by analyzing the position of the Center of Gravity (CoG) with respect to the Base of Support (BoS). For this purpose, this research proposes a balance estimation system that consists of: 1) feet position estimation using a millimeter wave radar to obtain the BoS; 2) cane motion estimation using an inertial sensor to correct the radar’s data; and 3) CoG position estimation using the millimeter wave radar’s data. According to experimental results, the proposed system was able to estimate the BoS with a similar error compared to previous shoe type devices. Furthermore, the proposed cane motion estimation system had a higher phase estimation accuracy than previous methods using a lightweight Convolutional Neural Network (CNN). Finally, the use a machine learning model was proposed to estimate the position of the CoG based on the radar’s point cloud data. In conclusion, a small lightweight sensor system was developed and tested for the balance estimation of cane users in real time.
言語 en
目次
内容記述タイプ TableOfContents
内容記述 1. Introduction||2. Previous Studies||3. Inertial Sensor-Based Walking Cane Motion Estimation||4. Walking Cane mounted Millimeter Wave Radar Characterization||5. Millimeter Wave Radar-Based Base of Support Estimation||6. Millimeter Wave Radar-Based Center of Gravity Estimation||7. Conclusions and Future Work
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 九州工業大学博士学位論文 学位記番号:生工博甲第418号 学位授与年月日:令和3年9月24日
キーワード
主題Scheme Other
主題 Balance
キーワード
主題Scheme Other
主題 Falls
キーワード
主題Scheme Other
主題 Instrumented Cane
キーワード
主題Scheme Other
主題 Radar
キーワード
主題Scheme Other
主題 Inertial Sensor
アドバイザー
和田, 親宗
学位授与番号
学位授与番号 甲第418号
学位名
学位名 博士(工学)
学位授与年月日
学位授与年月日 2021-09-24
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 17104
学位授与機関名 九州工業大学
学位授与年度
内容記述タイプ Other
内容記述 令和3年度
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
ID登録
ID登録 10.18997/00008981
ID登録タイプ JaLC
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Ver.1 2023-05-15 12:46:28.672781
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