Gait measurement using Radial Basis Function Networks and comparison of its performance with analytical methods

Abstract

Özetçe Bu çalışmada diz üstünden bacağını kaybetmiş kişilerin değişen yürüyüş hızlarında yürüyebilmesini sağlamak için geliştirilen elektronik diz üstü protezlerinin duyarga tabanlı hareket ölçüm düzeneklerinde kullanmak üzere bir yapay sinir ağı yapısı olan Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) incelenmektedir. Özel olarak tasarlanmış olan bir görüntü tabanlı ölçüm düzeneğinin yürüyüş ölçümleri, dayanak olarak kullanılarak RTFA'nın hareket ölçümündeki başarımı, diz açısı ölçümleri üzerinden analitik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. RTFA'nın diz açısı kestirimlerinin doğruluğunun, sadece ivmeölçer, ivmeölçer-jiroskop birleşimi ve sanal duyarga gibi analitik yöntemlerinkine kıyasla daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Diğer yöntemlere göre RTFA'nın sunduğu bir üstünlük de diz açısı kestiriminde duyarga sayısının azaltılmasına olanak tanımasıdır. En düşük başarımın elde edildiği baldıra yerleştirilen tek ivmeölçerli açı kestiriminde bile RTFA'nın ölçüm doğruluğu analitik yöntemlerinden daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Deney sonuçlarından, jiroskopun, RTFA'nın açı kestirimlerinin başarımını, ivmeölçere oranla daha çok etkilediği bulgulanmıştır. AbstractIn this study, Radial Basis Function Networks (RBFN), a neural networks structure, is investigated to employ in sensor based motion measurement system of an electronic above knee prosthesis that ensures above knee amputees walk at varying speed. Having gait measurements of a custom designed image based measurement system as a reference, motion measurement performance of RBFN is compared with the performance of analytical methods on basis of knee angle measurements. Accuracy of knee angle estimations of RBFN is observed to be better than the accuracy of analytical methods using only accelerometers, other one using combination of accelerometer and gyroscope and another one called virtual sensor method. One advantage over analytical methods that RBFN offers is the possibility of decreasing number of sensors required to estimate knee angle. Even in case of single accelerometer attached on shank where lowest performance in knee angle estimation is observed, accuracy of RBFN is higher than the one analytical methods provide. From results of experiments, it is found that gyroscopes affects performance more than accelerometers do in knee angles estimation of RBFN.