Bevegelsesdata

Bevegelsesdata er data som beskriver hvordan objekter eller mennesker beveger seg over tid. De kan omfatte posisjon, hastighet, retning og kroppens orientering, og hentes fra ulike målemetoder eller simuleringer. Bevegelsesdata brukes i forskning, industri og helse for å analysere mønstre, evaluere ytelse og modellere dynamikk.

Kilder og målemetoder: Wearables som bærbare sensorer (IMU bestående av akselerometer og gyroskop) gir tidsserier av bevegelsesparametre. GPS gir posisjon og hastighet over tid. Kamera-baserte metoder, inkludert poseestimering og bevegelsescapture (motion capture), gir 3D-koordinater til kroppsdeler. Andre metoder inkluderer magnetiske sensorer, radar og lidar.

Typer av data: Kinematiske data inkluderer posisjon, vinkel og hastighet; akselerasjon og orientering. Dynamiske data inkluderer krefter og momenter hvis systemet måler dem (for eksempel med force plates). Når data samles som hele baner eller tidserier, kan man få trajectories, skjelett- eller posedata.

Behandling og analyse: Data renses og filtreres, ofte med Kalman-filter eller andre sensorfusjonsteknikker. Modellering og rekonstruksjon av bevegelse følger, sammen med mønstergjenkjenning ved hjelp av maskinlæring.

Bruksområder: Innen sport og fysisk ytelse for analyse av teknikk, i rehabilitering for monitorering av gang og funksjon, i biomekanikk for forståelse av utholdenhet og risiko, og i robotikk og automatisert navigasjon.

Personvern og etikk: Bevegelsesdata kan være personlige og viser identifiserbare trekk. Innhenting og deling bør skje i samsvar med relevante personvernregler og med informert samtykke og anonymisering der mulig.

Kvalitet og utfordringer: Sensorstøy, drift og forvrengning, occlusion i kameraer og synkroniseringsproblemer kan påvirke dataenes nøyaktighet. Valg av målemetode avhenger av kontekst og krav til nøyaktighet og oppløsning.