Wearable Inertial Measurement System for Ankle Motion Monitoring

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/engproc2026154068
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Human motion monitoring plays an important role in biomechanics and rehabilitation, where accurate measurement of limb movement is required. This study presents the design and experimental validation of a wearable system for ankle motion monitoring based on an inertial measurement unit (IMU). The proposed system integrates an IMU sensor, an Arduino Nano microcontroller, a microSD data logging module, and a battery-powered supply within a compact wearable device. Experimental tests were conducted to analyze three oснoвных movements of the ankle joint, including dorsiflexion–plantarflexion, inversion–eversion, and abduction–adduction. The IMU sensor was used to record angular velocity, linear acceleration, and orientation data in real time. The results demonstrate that the system is capable of capturing characteristic motion patterns and distinguishing between different types of ankle movements. The measured orientation angles (Roll, Pitch, and Yaw) correspond well to the expected kinematic behavior of the ankle joint. The obtained ranges are consistent with typical physiological values, confirming the reliability of the proposed approach. Overall, the developed wearable system provides an effective and practical solution for motion monitoring. It can be applied in rehabilitation and biomechanical analysis, while future work will focus on integrating additional sensors to enable a full multisensor platform.