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体に装着したIMUアレイが屋外障害物コースでのパフォーマンスに及ぼす負荷の影響を明らかにする
Body-worn IMU array reveals effects of load on performance in an outdoor obstacle course.
PMID: 30897123 PMCID: PMC6428270. DOI: 10.1371/journal.pone.0214008.
抄録
本研究では、屋外の障害物コースに組み込まれた幅広い運動課題（10個の障害物）において、負荷が人間のパフォーマンスにどのように影響するかを理解するための新しい方法を紹介する。この方法では、ウェアラブル慣性計測ユニット（IMU）のアレイを用いて、主要な身体セグメントの動きをワイヤレスで記録し、障害物に固有のパフォーマンスの指標を導き出しています。負荷の影響については、無負荷（2回）、体重の15％と30％の負荷を含む4つの条件で障害物コースを完走した参加者（N = 22）を対象に実証しています（参加者のグループ全体で合計88回の試行）。IMUから得られたパフォーマンス指標によると、10の障害物のうち8つの障害物について、負荷が増加するにつれてパフォーマンスが著しく低下することが明らかになりました。全体的に、この研究は、このウェアラブル技術を使用して、複数のタスクにおける人間のパフォーマンスを評価すると同時に、身体にかかる負荷がパフォーマンスに及ぼす悪影響を評価することに大きな可能性があることを示しています。この研究は、標準化された障害物コースを頻繁に使用している世界中の軍事組織が、付加された荷重が戦闘員のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを理解するために必要としている大きなニーズに対応しています。重要なことは、IMUのデータから導き出された知見と結論は、タスクの性能評価に使用される従来のタイミング測定基準では不可能であるということである。
This study introduces a new method to understand how added load affects human performance across a broad range of athletic tasks (ten obstacles) embedded in an outdoor obstacle course. The method employs an array of wearable inertial measurement units (IMUs) to wirelessly record the movements of major body segments to derive obstacle-specific metrics of performance. The effects of load are demonstrated on (N = 22) participants who each complete the obstacle course under four conditions including unloaded (twice) and with loads of 15% and 30% of their body weight (a total of 88 trials across the group of participants). The IMU-derived performance metrics reveal marked degradations in performance with increasing load across eight of the ten obstacles. Overall, this study demonstrates the significant potential in using this wearable technology to evaluate human performance across multiple tasks and, simultaneously, the adverse effects of body-borne loads on performance. The study addresses a major need of military organizations worldwide that frequently employ standardized obstacle courses to understand how added loads influence warfighter performance. Importantly, the findings and conclusions drawn from IMU data would not be possible using traditional timing metrics used to evaluate task performance.