| アイテムタイプ |
Article |
| ID |
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| プレビュー |
| 画像 |
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| キャプション |
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| 本文 |
0402-1601-0170.pdf
| Type |
:application/pdf |
Download
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| Size |
:4.5 MB
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| Last updated |
:Sep 14, 2023 |
| Downloads |
: 228 |
Total downloads since Sep 14, 2023 : 228
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| 本文公開日 |
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| タイトル |
| タイトル |
Intelligent drift reduction in inertial sensor orientation estimates using elementary motion knowledge
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| カナ |
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| ローマ字 |
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| 別タイトル |
| 名前 |
基本モーション知識を用いた慣性センサの姿勢推定におけるインテリジェントなドリフト低減
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| カナ |
キホン モーション チシキ オ モチイタ カンセイ センサ ノ シセイ スイテイ ニ オケル インテリジェント ナ ドリフト テイゲン
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| ローマ字 |
Kihon mōshon chishiki o mochiita kansei sensa no shisei suitei ni okeru interijento na dorifuto teigen
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| 著者 |
| 名前 |
Brock, Heike Katrein
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| カナ |
ブロック, ハイケカトライン
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| ローマ字 |
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| 所属 |
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程
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| 所属(翻訳) |
Doctoral program, Graduate School of Media and Governance, Keio University
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| 役割 |
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| 外部リンク |
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| 名前 |
仰木, 裕嗣
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| カナ |
オオギ, ユウジ
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| ローマ字 |
Ōgi, Yūji
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| 所属 |
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科教授
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| 所属(翻訳) |
Professor, Graduate School of Media and Governance, Keio University
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| 役割 |
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| 外部リンク |
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| 版 |
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| 出版地 |
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| 出版者 |
| 名前 |
慶應義塾大学湘南藤沢学会
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| カナ |
ケイオウ ギジュク ダイガク ショウナン フジサワ ガッカイ
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| ローマ字 |
Keiō gijuku daigaku Shōnan Fujisawa gakkai
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| 日付 |
| 出版年(from:yyyy) |
2016
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| 出版年(to:yyyy) |
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| 作成日(yyyy-mm-dd) |
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| 更新日(yyyy-mm-dd) |
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| 記録日(yyyy-mm-dd) |
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| 形態 |
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| 上位タイトル |
| 名前 |
Keio SFC journal
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| 翻訳 |
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| 巻 |
16
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| 号 |
1
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| 年 |
2016
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| 月 |
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| 開始ページ |
170
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| 終了ページ |
203
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| ISSN |
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| ISBN |
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| DOI |
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| URI |
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| JaLCDOI |
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| NII論文ID |
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| 医中誌ID |
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| その他ID |
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| 博士論文情報 |
| 学位授与番号 |
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| 学位授与年月日 |
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| 学位名 |
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| 学位授与機関 |
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| 抄録 |
In this paper, we discuss a strategy for motion dependent drift reduction in orientation estimates from inertial measurement units. Measurements showed that drift evoked from sensor noise could be very present in the orientation estimates when the raw sensor data was processed uniformly over diverse motion patterns. Independent of the employed processing filter, angular accuracy especially varied with the amount of angular velocities and the number of motion dimensions involved. We therefore categorized those dominant motion properties and used the resulting annotations to add a flexible drift compensation to the underlying estimators. Results showed that data accuracy increased by taking such elementary motion characteristics into account. Using a-priori motion knowledge, the presented intelligent drift compensation can contribute to higher data quality in automated kinematic analyzes of sport motions in future.
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| 目次 |
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| キーワード |
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| NDC |
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| 注記 |
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| 言語 |
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| 資源タイプ |
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| ジャンル |
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| 著者版フラグ |
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| 関連DOI |
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| アクセス条件 |
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| 最終更新日 |
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| 作成日 |
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| 所有者 |
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| 更新履歴 |
| Jun 28, 2021 | | インデックス を変更 |
| Sep 14, 2023 | | 著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,JaLCDOI,注記 注記 を変更 |
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| インデックス |
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| 関連アイテム |
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