Інтелектуальна система біомеханіки нижніх кінцівок на основі IMU-сенсорів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГоловня, Вікторія Мілентіївна
dc.contributor.authorШтик, Тетяна Василівна
dc.date.accessioned2026-01-08T12:34:42Z
dc.date.available2026-01-08T12:34:42Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація складається зі вступу, семи розділів, висновків, переліку джерел посилань та додатків. Робота містить 91 сторінок, 26 рисунків, 2 таблиці, 9 додатків та 29 джерел за переліком посилань. Актуальність теми дослідження зумовлена зростаючою потребою у доступних та мобільних засобах аналізу біомеханіки руху людини, зокрема ходи нижніх кінцівок. Сучасні лабораторні системи аналізу руху є дорогими, складними в експлуатації та малодоступними для повсякденного використання у реабілітації та фізіотерапії. Метою роботи є створення інтелектуальної апаратно-програмної системи аналізу ходи людини на основі інерційних вимірювальних сенсорів із можливістю локальної обробки, візуалізації та формування аналітичних звітів. Для досягнення поставленої мети вирішено такі завдання: аналіз існуючих систем аналізу руху; вибір апаратної платформи та IMU-сенсора; розробка алгоритмів калібрування та обробки даних; реалізація механізму збереження і передачі вимірювань; створення програмного інтерфейсу візуалізації та модуля інтелектуального аналізу; проєктування корпусу пристрою. Об’єктом дослідження є процес вимірювання та аналізу параметрів руху нижніх кінцівок людини. Предметом дослідження є методи та алгоритми обробки інерціальних даних IMU-сенсорів для оцінки характеристик ходи. Для досягнення поставленої мети у роботі використано комплекс теоретичних та експериментальних методів дослідження. Теоретичні методи включають аналіз і узагальнення науково-технічної літератури з питань інерційних вимірювальних систем, біомеханіки руху людини та обробки сигналів, що дозволило обґрунтувати вибір апаратної платформи й алгоритмів обробки даних. Методи математичного моделювання застосовано для опису процесів вимірювання акселерометра та гіроскопа, а також для врахування впливу похибок сенсорів. Методи цифрової обробки сигналів використано для фільтрації, згладжування та попередньої обробки інерціальних даних. Експериментальні методи застосовано для перевірки працездатності розробленої системи в реальних умовах та оцінки стабільності отриманих результатів. Програмні методи реалізації вбудованих і веборієнтованих систем використано для створення механізмів збереження, передачі, візуалізації та інтелектуального аналізу результатів вимірювань. Практичне значення роботи полягає у створенні працездатної інтелектуальної апаратно-програмної системи аналізу біомеханіки ходи нижніх кінці- вок на основі IMU-сенсорів. Розроблена система забезпечує автономний збір, збереження та обробку інерціальних даних, а також їх наочну візуалізацію і автоматизоване формування аналітичних звітів. Отримані результати можуть бути використані у навчальному процесі, під час експериментальних досліджень, а також у практиці фізичної реабілітації та функціональної діагностики для попередньої оцінки параметрів ходи. Запропоновані алгоритмічні та конструктивні рішення можуть бути використані як основа для подальшого розвитку носимих систем моніторингу руху людини.
dc.description.abstractotherThe master's thesis consists of an introduction, seven chapters, conclusions, a list of references, and appendices. The work contains 91 pages, 26 figures, 2 tables, 9 appendices, and 29 references. The relevance of the research topic is determined by the growing need for affordable and mobile means of analyzing the biomechanics of human movement, in particular the gait of the lower extremities. Modern laboratory motion analysis systems are expensive, difficult to operate, and not readily available for everyday use in rehabilitation and physical therapy. The goal of this work is to create an intelligent hardware and software system for analyzing human gait based on inertial measurement sensors with the ability to perform local processing, visualization, and generation of analytical reports. To achieve this goal, the following tasks were solved: analysis of existing motion analysis systems; selection of a hardware platform and IMU sensor; development of calibration and data processing algorithms; implementation of a mechanism for storing and transmitting measurements; creation of a software visualization interface and an intelligent analysis module; design of the device housing. The object of the study is the process of measuring and analyzing the parameters of human lower limb movement. The subject of the study is methods and algorithms for processing inertial data from IMU sensors to assess gait characteristics. To achieve the set goal, a set of theoretical and experimental research methods was used in the work. Theoretical methods include analysis and generalization of scientific and technical literature on inertial measurement systems, biomechanics of human movement, and signal processing, which made it possible to justify the choice of hardware platform and data processing algorithms. Mathematical modeling methods were used to describe the measurement processes of the accelerometer and gyroscope, as well as to account for the influence of sensor errors. Digital signal processing methods were used for filtering, smoothing, and preprocessing of inertial data. Experimental methods were used to test the performance of the developed system in real conditions and to evaluate the stability of the results obtained. Software methods for implementing embedded and web-oriented systems were used to create mechanisms for storing, transmitting, visualizing, and intelligently analyzing measurement results. The practical significance of the work lies in the creation of a functional intellectual hardware and software system for analyzing the biomechanics of lower limb gait based on IMU sensors. The developed system provides autonomous collection, storage, and processing of inertial data, as well as their visual visualization and automated generation of analytical reports. The results obtained can be used in the educational process, during experimental research, as well as in the practice of physical rehabilitation and functional diagnostics for preliminary assessment of gait parameters. The proposed algorithmic and design solutions can be used as a basis for the further development of wearable human motion monitoring systems.
dc.format.extent89 c.
dc.identifier.citationШтик, Т. В. Інтелектуальна система біомеханіки нижніх кінцівок на основі IMU-сенсорів : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Штик Тетяна Василівна. – Київ, 2025. – 89 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77990
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінерційний вимірювальний модуль
dc.subjectаналіз ходи
dc.subjectбіомеханіка руху
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectобробка даних
dc.subjectinertial measurement unit
dc.subjectgait analysis
dc.subjectbiomechanics of movement
dc.subjectartificial intelligence
dc.subject.udc612.7:004.8
dc.titleІнтелектуальна система біомеханіки нижніх кінцівок на основі IMU-сенсорів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shtyk_magistr.pdf
Розмір:
2.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (РЕ)
Магістерські роботи