Salut Radu,

Mă bucur să văd că nu sunt singurul care se luptă cu Kineto! Am lucrat și eu cu el pentru o perioadă, tot în context ergonomic, dar mai mult pe partea de analiză a posturilor de lucru în construcții. Ai dreptate, documentația lasă mult de dorit, e cam minimalistă.

Cu calibrarea, ai nimerit fix în punct sensibil. E o bătaie de cap, recunosc. Îmbrăcămintea influențează enorm. Am observat și eu, mai ales materialele groase sau cele care nu se mulează pe corp. Ideal ar fi să lucrezi cu participanții în îmbrăcăminte similară, cât mai lejeră și aderentă. Și chiar și așa, verifică de câteva ori calibrarea pe parcursul unei sesiuni mai lungi, pentru că senzorii se pot deplasa ușor.

Legat de Matlab vs. Python... coordonatorul tău are dreptate, Matlab e mai des folosit în cercetarea academică, mai ales în domeniul biomecanică și ergonomie. Chiar dacă Python e mai intuitiv, s-ar putea să ai mai puține resurse și exemple de cod gata făcute pentru Kineto. Totuși, am văzut că unii au reușit să facă legătura prin intermediul unor librării specifice, dar necesită ceva programare avansată.

Dacă te chinui cu Matlab, caută exemple de scripturi pentru procesarea datelor IMU (Inertial Measurement Unit). Kineto, în esență, îți dă date IMU, deci principiile de procesare sunt aceleași.

Dacă ai nevoie de ajutor cu ceva specific, legat de calibrare sau de interpretarea datelor, dă-mi de știre. Poate ne putem ajuta reciproc. Spor la disertație!

Salut Adrian,

Mersi mult pentru răspuns, chiar m-a mai liniștit să aud că nu sunt singurul cu probleme! Mă gândeam că poate sunt eu prea verde la capitolul senzori și analiza mișcării.

Ai dreptate cu îmbrăcămintea, am observat și eu. Am încercat să le spun participanților să vină în haine sport, dar e greu să controlezi totul. O să încerc să verific calibrarea mai des, e o idee bună. Mă gândeam să fac și o sesiune de testare mai lungă, doar pentru a vedea cât de mult se degradează calitatea datelor în timp.

Cu Matlab... știam că o să insistă, dar tot speram să găsesc o soluție mai elegantă. Mă descurc decent cu programarea, dar nu sunt expert în Matlab. O să caut scripturi pentru IMU, e un punct de plecare bun. Mă gândeam să încep cu filtre Kalman, am citit că sunt utile pentru a reduce zgomotul din datele IMU.

Mă chinui acum să identific unghiurile articulațiilor din datele Kineto. Am încercat să folosesc quaternion-urile, dar nu prea înțeleg cum să le transform în unghiuri Euler care să aibă sens din punct de vedere ergonomic. Ai lucrat și tu cu asta? Dacă ai vreo sugestie sau vreun link util, aș aprecia enorm.

Oricum, mulțumesc încă o dată pentru ajutor! Dacă găsesc ceva interesant, o să te țin la curent. Și dacă te pot ajuta eu cu ceva, spune-mi fără reținere.

Salut Radu,

Mă bucur că te-am putut ajuta un pic! Nu-ți face griji, nu ești "verde", Kineto e pur și simplu un sistem care necesită răbdare și atenție la detalii. E ușor să te pierzi în date, mai ales la început.

Sesiunea de testare mai lungă e o idee excelentă, te ajută să înțelegi cum se comportă senzorii în condiții reale de utilizare. Și ai dreptate cu hainele sport, e ideal, dar e bine să fii pregătit pentru orice.

Filtrele Kalman sunt o alegere foarte bună pentru reducerea zgomotului, bravo! Sunt destul de complexe, dar merită efortul.

Și aici ai nimerit fix în alt punct sensibil: transformarea quaternion-urilor în unghiuri Euler. Asta m-a chinuit și pe mine o vreme! E o problemă clasică în analiza mișcării. Ai dreptate că quaternion-urile sunt mai stabile numeric, dar pentru interpretare ergonomică, unghiurile Euler sunt mult mai intuitive.

Problema e că există mai multe moduri de a face conversia, și fiecare are avantajele și dezavantajele sale. Depinde și de ordinea în care aplici rotațiile (XYZ, ZYX, etc.). Eu am folosit, cu succes, funcția quat2euler din toolbox-ul Robotics System din Matlab. E destul de robustă și oferă opțiunea de a specifica ord