IMU: De toekomst voor bewegingsanalyse?

Geplaatst op

Steeds vaker komt de term IMU voorbij in de wereld van de sport en revalidatie. IMU is de afkorting voor Inertial Measurement Unit. Het apparaatje lijkt een grote rol te gaan spelen in de toekomst van bewegingsanalyse, meten op het veld en tijdens wedstrijden/trainingen. Vandaar dat steeds meer fabrikanten en onderzoekers zich ermee bezig houden. Een goed moment om er eens dieper in te duiken. Dit artikel gaat op zoek naar antwoorden op de vragen: wat is een IMU, wat zijn de toepassingen van IMU’s en wat zijn de uitdagingen van het gebruik van IMU’s?

Wat is een IMU?

Een IMU is een draagbaar apparaatje dat bestaat uit verschillende sensoren. Het is gebruikelijk dat een IMU bestaat uit een accelerometer, een gyroscope en een magnetometer. De accelerometer meet acceleraties, ofwel de mate van verandering van snelheid, van het apparaatje. Acceleraties worden gemeten in drie verschillende richtingen, ook wel X, Y en Z genoemd. Een gyroscope is in staat om de snelheid waarmee de sensor om een as draait te meten, angular velocity. Ook hierbij wordt de snelheid om de X, Y en Z-as gemeten. Elke draaiing om een as heeft een specifieke naam, namelijk rollen om de X-as, hellen om de Y-as en kantelen om de Z-as.

Afbeelding 1: acceleratie en draaisnelheid

In afbeelding 1 is hier een visualisatie van te zien. De zwarte pijlen geven de acceleraties weer en de witte pijlen de draaiingen. Ten slotte meet de magnetometer de sterkte van het magnetische veld, ook weer in dezelfde drie richtingen. Deze informatie kan gebruikt worden om te vergelijken met het magnetische veld van de aarde. De richting van het magnetische veld van de aarde is namelijk vrijwel constant waardoor op basis hiervan de data van de magnetometer gebruikt kan worden om absolute hoeken van de draaiingen te berekenen. Een IMU is dus een apparaatje met meerdere sensoren die elk data verzamelen over drie assen. In dit geval met drie sensoren wordt er dus 9-assige ruwe data verzameld.

Sensor fusing

De verzamelde data wordt bewust ruwe data genoemd omdat waardes van acceleratie, angular velocity en sterkte van magnetisch veld in drie verschillende richtingen nog niet zoveel zeggend zijn. Er moeten nog berekeningen en filters overheen om bruikbare data te verkrijgen, dit wordt sensor fusing genoemd. Kort gezegd is sensor fusing het combineren van data van verschillende sensoren wat resulteert in informatie die accurater, completer of betrouwbaarder is dan wanneer de sensoren los van elkaar gebruikt worden[1]. Dit gebeurt door middel van data filters, wiskundige formules en berekeningen. Maar om het niet te ingewikkeld te maken zal dit artikel daar niet verder op in gaan. In de sensor fusing ligt de kracht van elke IMU, maar tegelijkertijd ook de uitdagingen. Enkele van deze uitdagingen zijn:

  • Ruis en verstoringen op de signalen wegnemen;
  • Drift (verschuiving) van data wegnemen;
  • Coördinaten systemen van sensoren op elkaar afstemmen;
  • Omrekenen naar coördinaten systeem van de ‘real world’;
  • Data van meerdere IMU’s combineren.

Maar dan…

Wanneer deze uitdagingen uit de weg zijn, kunnen de IMU’s op vele verschillende manieren toegepast worden, onder andere in de sport en revalidatie. Hieronder een aantal voorbeelden waarop IMU’s worden ingezet en waar ze van grote waarde zijn voor coaches, sporters, onderzoekers en patiënten.

Loopsnelheid

Eén van de toepassingen die veel gebruikt wordt is loopsnelheid berekenen op basis van IMU’s die op het lichaam bevestigd worden. Loopsnelheid is namelijk een belangrijke parameter in de mobiliteit van mensen. Daarnaast is het ook een belangrijke indicator voor de progressie in een gangbeeld revalidatie proces[2]. Er zijn vele onderzoeken gedaan waarbij IMU’s op heup, scheenbenen en/of voeten worden geplaatst waarmee vervolgens loopsnelheid wordt berekend2. Uit die onderzoeken is gebleken dat loopsnelheid op basis van IMU’s betrouwbaar bepaald kan worden. Dit betekent dat er niet altijd een vaste opstelling nodig is om loopsnelheden te bepalen maar dat dit met behulp van de IMU’s mobiel en in allerlei verschillende situaties en omgevingen gedaan kan worden.

Lower limb load

I Measure U StepEen andere manier waarop IMU’s ingezet worden is om de belasting van de onderste ledematen bij sporters te bepalen. Het in kaart brengen van deze belasting is belangrijk. Dit is namelijk kennis over hoe individuele weefsels van het lichaam reageren op stress van training en zich daaraan aanpassen[3]. Dit is weer nuttig bij het optimaliseren van prestatie en het voorkomen van blessures. Een goede balans in het toepassen van stress op weefsels zorgt namelijk voor prestatieverbetering maar een disbalans daarin kan blessures veroorzaken.

In dit geval gaat het om een kant en klare tool die gebruik maakt van IMU’s van de fabrikant IMeasureU. Deze tool, genaamd IMU Step, bestaat uit een tweetal IMU’s, een mobiele app en een online dashboard. De twee sensoren worden bij een sporter om de enkels gedaan (zie afbeelding 2) waarna data verzameld kan worden. Via de app en het dashboard is de data uit te lezen. Deze data bestaat uit waardes voor botbelasting, asymmetrie tussen links en rechts en het verloop over de tijd wordt bijgehouden. Data die kan helpen bij het optimaliseren van prestatie en het voorkomen van blessures.

Naar de toekomst…

Naast bovenstaande toepassingen worden er ook een aantal onderzoeken gedaan om IMU’s in te zetten bij een volledige bewegingsanalyse. Op dit moment is een bewegingslab met een 3D-motion capture systeem, krachtplaten en/of EMG de gouden standaard voor het uitvoeren van een volledige bewegingsanalyse. Een nadeel hiervan is dat een analyse altijd gebonden is aan de vaste omgeving van een lab. Een sporter of patiënt wordt niet in zijn of haar eigen omgeving gemeten. Als oplossing zijn er verschillende fabrikanten die tools en software hebben ontwikkeld om full body bewegingsanalyse uit te voeren op basis van IMU’s.

Echter het nadeel aan meten met alleen sensoren in het veld is dat er geen krachten worden berekend waardoor een deel van de data die in het lab verzameld wordt mist. Hieronder een aantal voorbeelden van onderzoek waarbij gekeken wordt of IMU’s ook ingezet kunnen worden om die data wel te verkrijgen.

Acceleraties van lichaamssegmenten[4]

Dit onderzoek heeft geen gebruik gemaakt van IMU’s maar wel een stap gedaan in die richting. Zoals genoemd is het een gemis dat er bij meten in het veld geen krachten bekend zijn. Dit onderzoek heeft geprobeerd de grondreactiekracht te voorspellen vanuit acceleraties van lichaamssegmenten. Die acceleraties zijn in dit geval nog gemeten in de gouden standaard van een bewegingslab maar in theorie zou dat vervangen kunnen worden door de IMU’s. De resultaten hebben aangetoond dat deze acceleraties gebruikt kunnen worden om een adequate reconstructie van de grond reactiekracht te maken. De volgende stap is om de acceleraties met IMU’s te meten.

Voorspellen van grondreactiekracht[5]

Een stap verder, met het gebruik van IMU’s, is het voorspellen van grondreactiekrachten en momenten door middel van deep learning. Hierbij zijn krachten en momenten gemeten door de forceplate vergeleken met die voorspeld uit de deep learning. Waaruit blijkt dat deze voor ruim 80% overeenkomen.

Kortom…

IMU’s kunnen dus zowel als simpele stand-alone oplossing en ter ondersteuning bij een bewegingsanalyse worden ingezet. Er liggen nog een paar mooie uitdagingen om het gebruik van IMU’s te optimaliseren om mobiele mogelijkheden in de bewegingsanalyse te verbeteren. Of het ooit een volledig bewegingslab gaat vervangen is maar zeer de vraag. Tot die tijd gaan beide heel goed samen en kunnen IMU’s zelfs geïntegreerd worden in een 3D bewegingsanalyse systeem zoals bij IMeasureU en Vicon het geval is.

Gebruikte bronnen voor dit artikel

[1] Elmenreich, 2002

[2] Yang & Li, 2012

[3] Besier, 2018

[4] Verheul et al., 2018

[5] Johnson et al., 2018