一个包含全身运动学和动力学数据的多模态数据集，数据来源于实验室系统和可穿戴设备

《Scientific Data》：A Multimodal Dataset of Full-Body Kinematics and Kinetics from Laboratory- and Wearable-Based Systems

　　

摘要

运动学和运动生物力学测量对于理解人类运动至关重要。尽管基于实验室的系统（如光学运动捕捉（OMC）和带传感器的跑步机）具有极高的精度，但它们的使用仅限于受控的实验室环境。可穿戴系统（包括惯性运动捕捉（IMC）和压力感应鞋垫）能够在现实世界条件下进行测量，但需要通过实验室数据进行验证。在这项研究中，我们提供了一个综合数据集，该数据集结合了实验室系统和可穿戴系统，以捕捉同步的全身运动学和运动学数据。12名健康的年轻成年人进行了静态姿势测试、在不同速度和坡度下的跑步机行走、跑步机跑步以及功能性运动任务（包括深蹲、重心转移和深蹲跳跃）。数据集包含了来自四种测量系统的原始信号——OMC、IMC、带传感器的跑步机和鞋垫——以及通过生物力学模型得出的生物力学变量。这些同步的多模态信号和处理后的生物力学变量可以应用于多种场景，不仅限于步行分析，还包括可穿戴传感器的验证、机器学习模型的训练以及步态或运动分析。