MuSe è un multi-sensore inerziale miniaturizzato che permette la stima dell’orientamento attraverso un algoritmo di fusione basato sugli input trasmessi da un accelerometro, un giroscopio e un magnetometro.
Fissando il sensore al piede, tramite un software di visualizzazione, i dati acquisiti vengono rappresentati per mezzo di grafici e tabelle; risulta così possibile definire la posizione del piede nello spazio e, grazie ai picchi nei grafici, identificare degli eventi durante la camminata, suddividendo il ciclo del passo in fase di appoggio e oscillazione.
In particolare, nel grafico del giroscopio si evidenzia lo swing, ovvero il momento che va dallo stacco della punta del piede, fino all’appoggio del tallone, e lo stance, che coincide con il piede che tocca anche parzialmente il suolo.
Grafico giroscopio durante la camminata. Si evidenziano le fasi di swing (oscillazione) e stance (appoggio).
I dati acquisiti serviranno per automatizzare il processo di addestramento nell’ambito del Machine Learning, in modo da permettere il riconoscimento automatico delle fasi della camminata.
Grafici sensore durante la camminata (giroscopio, accelerometro, magnetometro, angoli di Eulero e quaternioni).
