Análisis de la marcha mediante aprendizaje automático: cómo la IA y el menor número de sensores IMU están cambiando la captura del movimiento
1. Hacer más con menos sensores: Fusión basada en ML y reducción de sensores El camino convencional para obtener mejores datos de movimiento consistía en añadir sensores. Una captura de cuerpo entero puede utilizar quince o más; un modelo detallado de la marcha de las extremidades inferiores instrumenta los pies, las piernas, los muslos y la pelvis. Cada sensor añade tiempo de configuración, coste y otro elemento que puede fallar, y ...