Congresos de la Universitat Politècnica de València, 11 Simposio CEA de Bioingeniería

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Validación de los marcadores ArUco para el análisis de movimientos humanos
Nicolás Jara, José Luis Abad, José Navarro, Álvaro Page

Última modificación: 11-12-2019

Resumen


En los últimos años se han publicado numerosos trabajos sobre el empleo de técnicas de bajo coste para el análisis de movimientos humanos, especialmente mediante sensores inerciales [1]. Menos esfuerzos se han realizado en la línea de otras técnicas basadas en video-análisis, donde la mayoría de trabajos se refieren al análisis de movimientos planos con una cámara [2]. Sin embargo, en el campo de la robótica se vienen usando desde hace tiempo sistemas de posicionado mediante marcadores de realidad aumentada (AR). Estos sistemas permiten analizar, en tiempo real y con una única cámara de video, la posición y orientación de objetos con precisión suficiente para su uso en muchas aplicaciones biomecánicas [3]. En particular, la librería ARUCO [4] permite analizar movimientos de varios marcadores de manera rápida y eficiente, lo que permite aplicarlos al análisis de varios segmentos corporales en tiempo real.

En este trabajo se analiza la precisión de los marcadores ARUCO en la medida de ángulos y desplazamientos, comparando los movimientos medidos con el sistema con dos técnicas de precisión: encoders de desplazamientos lineales y giros, para las medidas estáticas, y un sistema de videofotogrametría de precisión, para las medidas en movimiento.

Los resultados muestran que los marcadores pueden medir desplazamientos con errores estándar del orden de 1 mm en los desplazamientos paralelos al plano de la cámara y del orden de 3 mm en profundidad. Los errores angulares son inferiores a 0.5º en los giros en el plano de la cámara y del orden de 1º en los giros alrededor de ejes paralelos a dicho plano. Estos errores son mucho menores que los asociados a la variabilidad humana, por lo que sería posible utilizar este tipo de marcadores para numerosas aplicaciones biomecánicas.

REFERENCIAS

[1]   Picerno, P. (2017). 25 years of lower limb joint kinematics by using inertial and magnetic sensors: a review of methodological approaches. Gait & Posture, 51, 239-246.

[2]   Otín, C. et al.(2016). Análisis de habilidades deportivas mediante el uso del software Kinovea. In Simbiosis del aprendizaje con las tecnologías: experiencias innovadoras en el ámbito hispano (pp. 125-134). Prensas Universitarias de Zaragoza.

[3]   Parrilla, E. et al. (2013). Ankle 3D-kinematics measurement by using a single camera and AR-markers. Footwear Science, 5(sup1), S73-S74.

[4]   Munoz-Salinas, R. (2012). ArUco: a minimal library for augmented reality applications based on opencvUniversidad de Córdoba.


Palabras clave


Biomecánica, análisis de movimientos humanos, marcadores AR, ARUCO

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