Elección del formato de salida de los datos de movimiento: sin procesar, cuaternión, BVH y CSV

Cómo elegir los datos de movimiento QSense adecuados para su aplicación

Los sensores de movimiento QSense están diseñados para ofrecerle control total sobre los datos que recibe, cómo se procesan y cómo se exportan. Dependiendo de su aplicación, es posible que desee señales inerciales sin procesar, orientación en tiempo real, cinemática derivada o formatos listos para la captura de movimientos.

Para apoyar esta flexibilidad, QSense ofrece:

• Múltiples modos de transmisión en tiempo real
• Múltiples representaciones de datos de la misma grabación
• Normalizado formatos de exportación para el análisis, la visualización y la integración

En esta página se explica cómo funcionan estas opciones y cómo elegir la configuración adecuada.

Panorama general: De las señales brutas a la representación del movimiento

Los sensores QSense IMU miden el movimiento en el nivel físico más bajo, pero no le obligan a una única capa de abstracción.

A partir de una sesión de medición, puede trabajar con:

• Señales IMU sin procesar (acelerómetro, giroscopio, magnetómetro)
• Orientación procesada (cuaterniones 6-DoF o 9-DoF)
• Magnitudes de movimiento derivadas (por ejemplo, aceleración lineal, vector de gravedad)
• Formatos de movimiento cinemático (por ejemplo, movimiento del esqueleto BVH)

Todas las salidas comparten un reloj común sincronizado, lo que permite la comparación y validación directas entre representaciones.

Modos de transmisión de datos IMU en tiempo real

QSense admite cuatro modos de transmisión. Cada modo define qué datos se transmiten por paquete y cómo se asigna el ancho de banda.

Modo mixto - IMU + Orientación combinados

Lo mejor para: seguimiento general del movimiento, biomecánica, robótica, investigación exploratoria

El modo mixto proporciona información de movimiento tanto de bajo como de alto nivel:

• Muestras brutas de acelerómetro, giroscopio y magnetómetro
• Orientación de cuaterniones (6 o 9 DoF)
• Aceleración libre (compensada por la gravedad)

Este modo es útil cuando se desea orientación para la interpretación pero manteniendo el acceso a las señales en bruto para su verificación, filtrado o procesamiento posterior.

Modo Raw - Acceso máximo a los datos de la IMU

Lo mejor para: desarrollo de algoritmos, aprendizaje automático, estudios de validación

Flujos en modo bruto sólo datos de sensores sin procesar:

• Acelerómetro, giroscopio, magnetómetro
• Resolución y frecuencia de muestreo máximas disponibles
• No se aplica la fusión de sensores a bordo

Utiliza este modo cuando:

• Desarrolle sus propios algoritmos de fusión o estimación
• Entrenar modelos ML con datos inerciales
• Transparencia total en el tratamiento de las señales

Modo Quaternion - Streaming sólo de orientación

Lo mejor para: RV/RA, robótica, control en tiempo real, visualización

Flujos en modo Quaternion sólo orientación:

• Muestras de cuaterniones de alta frecuencia
• No se transmiten señales IMU sin procesar

Esto minimiza el ancho de banda y simplifica la integración cuando la orientación es el resultado primario, como:

• Control de avatares
• Seguimiento de la cabeza o las extremidades
• Sistemas de retroalimentación en bucle cerrado

Modo optimizado - Orientación de alta velocidad + IMU 6-DoF

Lo mejor para: ciencia del deporte, captura del movimiento, análisis en tiempo real

El modo optimizado equilibra detalle y eficacia:

• Cuaterniones de alta frecuencia
• Acelerómetro bruto + giroscopio
• Sin datos magnetométricos

Al excluir los datos del magnetómetro, este modo:

• Reduce la sensibilidad a las perturbaciones magnéticas
• Aumenta el ancho de banda efectivo
• Se adapta bien a entornos dinámicos, interiores o ricos en metales

Resumen del modo streaming

Modo	Lo mejor para	Incluye
Mixto	Análisis general del movimiento	IMU + cuaterniones + aceleración libre
En bruto	Tratamiento a medida y ML	IMU sin procesar
Quaternion	Aplicaciones orientadas a la orientación	Cuaterniones de alta velocidad
Optimizado	Movimiento equilibrado en tiempo real	Cuaterniones + acel/gyro

Registro de datos y múltiples representaciones de salida

Las grabaciones de QSense no se limitan a un único tipo de salida.

A sesión única de medición puede contener múltiples representaciones sincronizadas, ...permitiéndole..:

• Inspeccionar señales brutas
• Utilizar los resultados procesados para el análisis
• Validación de algoritmos con el mismo conjunto de datos

Representaciones de datos disponibles

Datos IMU sin procesar

Datos de series temporales de:

• Acelerómetros
• Giroscopios
• Magnetómetros (si están activados)

Casos prácticos:

Tratamiento de señales, filtrado, validación, formación en ML, estimación personalizada

Datos de orientación (cuaterniones 6-DoF / 9-DoF)

Estimaciones de la orientación derivadas de la fusión de sensores a bordo o tras el procesamiento.

Casos prácticos:

Visualización 3D, RV/RA, robótica, análisis de la postura y orientación de segmentos

Cantidades de movimiento derivadas

Valores precalculados como:

• Aceleración lineal (sin gravedad)
• Vector de gravedad
• Velocidad angular

Casos prácticos:

Biomecánica, retroalimentación en tiempo real, conductos de complejidad reducida

Formatos de movimiento y cinemática (BVH)

QSense admite la exportación a BVH (Jerarquía Biovisión) formato.

BVH representa el movimiento como:

• Una jerarquía esquelética
• Rotaciones articulares variables en el tiempo

Casos de uso típicos:

• Análisis de captura de movimiento
• Biomecánica y ergonomía
• Canalizaciones de animación y avatares
• Interoperabilidad con herramientas MoCap de terceros

Archivos QSense BVH:

• Son legibles
• Importación directa a visores BVH estándar
• Mantener una sincronización coherente entre articulaciones y segmentos

Salida de movimiento BVH

La salida BVH permite integrar los datos de QSense en ecosistemas de captura de movimiento existentes sin herramientas propias.

Las aplicaciones típicas son:

• Comparación del movimiento basado en la IMU con el MoCap óptico
• Visualización rápida del movimiento de todo el cuerpo
• Introducción del movimiento en entornos de animación o simulación

Ejemplo de conjunto de datos

El conjunto de datos de ejemplo proporcionado lo demuestra:

• Una configuración mínima de sensores
• IMU sin procesar sincronizada y salidas procesadas
• Marcas de tiempo idénticas en todas las representaciones

Está destinado a:

• Evaluación de la estructura de datos
• Pruebas de los conductos de importación
• Comparación de datos de movimiento brutos y procesados

Elección de la salida adecuada para su aplicación

• ¿Desarrollo de algoritmos o modelos ML? → Modo bruto + exportaciones brutas
• ¿Hacer biomecánica o análisis deportivo? → Modo optimizado o mixto
• ¿Construcción de RV o sistemas de control? → Modo Quaternion
• ¿Necesitas una salida estilo MoCap? → Exportación de BVH

QSense está diseñado para que no tenga que elegir demasiado pronto: puede grabar una vez y decidir más tarde.

Conclusión

QSense Motion le ofrece control de los datos, no sólo acceso a ellos. Al separar los modos de transmisión de las representaciones de datos, la plataforma admite desde la investigación de bajo nivel hasta la captura de movimientos de alto nivel y las aplicaciones en tiempo real.

Tanto si necesita una física sin procesar, una orientación limpia o un movimiento cinemático completo, QSense le permite trabajar al nivel que se adapte a su problema, sin encerrarle en un único formato o flujo de trabajo.