利用李群约束扩展卡尔曼滤波与减少的可穿戴 IMU 数量估计下肢运动学

本文提出一种算法，创新性地利用位置与姿态的李群表示，结合约束扩展卡尔曼滤波器（CEKF），仅使用三个可穿戴惯性传感器即可准确估计行走过程中的骨盆、大腿与小腿运动学。该算法迭代执行预测更新（运动学方程）、测量更新（骨盆高度、零速更新、平地假设与协方差限制器）以及约束更新（铰链膝关节与球窝髋关节的公式化）。本文还描述了在上述测量与约束更新中所实现假设的一种新颖李群公式化表述。对九名健康受试者在 $4 \times 4$ 平方米房间内自由行走的评估显示，自由行走时矢状面内膝关节与髋关节角度的均方根误差（RMSE）分别为 $10.5 \pm 2.8^\circ$ 和 $9.7 \pm 3.3^\circ$，而相关系数（CC）分别为 $0.89 \pm 0.06$ 和 $0.78 \pm 0.09$。该评估展示了李群表示在减少传感器数量配置下应用于惯性运动捕捉的前景，改善了动态运动的估计（即关节角度 RMSE 与 CC），并使得我们的非线性生物力学约束能够更好地收敛。为进一步提升性能，需要与骨盆和踝关节运动学相关的额外信息。