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A integração de sensores visuais e inerciais para rastreamento de movimento humano atraiu atenção significativa recentemente, devido ao seu desempenho robusto e ampla aplicação potencial. Este artigo introduz uma solução híbrida em tempo real para rastreamento de movimento articulado 3D do braço para reabilitação domiciliar, combinando sensores visuais e inerciais. A fusão de dados é uma questão chave neste sistema híbrido, e dois métodos diferentes de fusão de dados são propostos. O primeiro é um método determinístico baseado nas informações de estrutura e geometria do braço, que é adequado para movimentos de reabilitação simples. O segundo é um método probabilístico baseado em um Filtro de Kalman Estendido (EKF), no qual os dados de dois sensores são fundidos de maneira preditiva-corretiva para lidar com ruído do sensor e imprecisão do modelo. Resultados experimentais são apresentados e comparados com sistemas comerciais baseados em marcadores, CODA e Qualysis. Eles mostram bom desempenho para a solução proposta.
Tao et al. (Sex,) estudaram essa questão.