テキスタイルストレッチセンサーとAIアルゴリズムを組み合わせた3D手首角度の測定

手首は、8つの骨から成る体の中で最も複雑な関節の一つです。したがって、この複雑な手首の動きの角度を測定することは、スポーツ分析やリハビリテーションなどのさまざまな分野で重要です。テキスタイルストレッチセンサーは、EバンドをSWCNT溶液に浸すことで簡単に製造できます。テキスタイルストレッチセンサーの軽量でコスト効果の高く再現可能な特性は、衣服における実用的な応用に適しています。本論文では、手腕スリーブにテキスタイルストレッチセンサーを取り付けて手首角度を測定しました。3つのセンサーを使用して手首のすべての3軸を測定しました。さらに、深層学習の一部であるマルチレイヤーパセプトロン（MLP）技術を使用してセンサー精度を向上させました。各センサーの測定値を特定の軸に固定するのではなく、センサー間の結合を利用したアルゴリズムを作成し、手首角度を3次元で測定できるようにしました。このアルゴリズムを使用することで、テキスタイルストレッチセンサーで測定された手首角度の誤差角は4.5°未満に抑えることができました。これは、手首角度を測定するために利用可能な他のソフトセンサーに比べて高い精度を示しました。