¿Se pueden predecir futuros movimientos humanos?

Investigadores de la Universidad de Tohoku han propuesto un algoritmo basado en 10 sensores EMG conectados a extremidades inferiores humanas para estimar la fuerza de reacción del suelo y los movimientos musculares.

Los sensores de electromiografía (EMG) en las piernas predicen el movimiento y ofrecen una alternativa a la predicción basada en cámaras. Sin embargo, todavía existe una discrepancia entre los estados musculares y los movimientos. La fuerza de reacción del suelo debe estimarse a partir de los estados musculares registrados para predecir con precisión los movimientos, lo cual es un desafío debido al complejo mapeo no lineal.

Investigadores de la Universidad de Tohoku han propuesto un algoritmo para estimar la fuerza de reacción del suelo y los momentos musculares basados ​​en 10 sensores EMG conectados a miembros inferiores humanos. La predicción de movimiento es vital en el reino animal tanto para los cazadores como para las presas, y en nuestra vida diaria, como los deportes. Como defensa en el baloncesto, predecir la dirección del avance del atacante es esencial para una respuesta adecuada y oportuna.

El estudio establece que predecir un movimiento impulsado por la fuerza, como el movimiento inicial desde una pose estática, solo puede ser posible con una medición relacionada con la fuerza. Los investigadores sugirieron que la incorporación de información dinámica y cinemática puede mejorar los sistemas de predicción de movimiento, en particular para las poses estáticas. Las activaciones musculares puras sin movimientos previos limitan la utilidad de la información cinemática, como B. posición actual y pasada y pose, para la predicción de movimiento.

Dos experimentos demostraron la viabilidad de predecir la fuerza y ​​el momento de reacción del suelo mediante la adquisición de EMG. Los participantes repitieron el movimiento de control de la postura en el primer experimento, en el que las posturas previas fueron críticas para la predicción. En el segundo experimento, los sujetos realizaron un movimiento de pasos en el que la cinemática pasada proporcionaba poca información sobre los estados de movimiento futuros. El estudio afirma que una red de memoria a corto plazo ampliada puede predecir el movimiento futuro de los sujetos en ambos experimentos. El algoritmo basado en la cinemática actual solo proporcionó resultados comparables en el primer experimento, pero podría haber sido mejor en el segundo experimento.

Los investigadores sugirieron que este método podría ser útil para otras investigaciones biomecánicas que no pueden usar una plataforma de fuerza. Planean ampliar el método propuesto para integrar el rendimiento del movimiento, la información de diferenciación del movimiento y la información de sinergia del movimiento a escala temporal para fines de rehabilitación en el futuro.

Referencia: Sei-ichi Sakamoto et al, Estimación de la fuerza y ​​el momento de reacción del suelo mediante la adquisición de EMG utilizando la red de memoria a largo plazo a corto plazo durante la coordinación de la postura, Cyborg y sistemas biónicos (2023). DOI: 10.34133/cbsystems.0016