コンシューマ向けウェアラブルセンサーを用いた接地反力の推定のためのマルチモーダル・データセット

arXiv cs.AI / 2026/4/1

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要点

本論文では、研究用フォースプレートの真値を用いて、コンシューマ向けのApple Watch IMUセンサーにより垂直接地反力（vGRF）を推定するための、完全にオープンなマルチモーダル・データセットを提案する。
このデータセットは、10名の成人による5つの活動（歩行、ジョギング、ランニング、ヒールドロップ、ステップドロップ）を対象とし、IMU記録（約100 Hz）とフォースプレート計測（約1000 Hz）を備えた、492件の検証済みかつ時系列整合されたトライアルを含む。
生データおよび処理済みの時系列、トライアル単位のメタデータ、品質管理（QC）フラグ、機械可読なデータ辞書に加え、モダリティ間のアライメントのためのトライアル対応マニフェストを含む。
品質と信頼性は、多相のクロスセンサー妥当性／整合性フレームワークによる評価、ピークvGRFの再現性解析（ICC 約0.871–0.990）、およびモンテカルロによるタイミング摂動を用いた頑健性テストによって検証される。
395トライアルのサブセットには、手首・腰・フォースプレートのデータが含まれており（トライアッド完全）、センサ配置に関する研究と、機械学習によるvGRF推定のための再現可能なベンチマークを可能にする。CC BY 4.0で公開され、GitHub上に解析スクリプトをアーカイブして提供する。

Abstract

このデータ記述（Data Descriptor）は、研究室のフォースプレートの地面反力真値を用いて、一般消費者向けのApple Watchセンサーから垂直地面反力（vGRF）を推定するための、完全にオープンなマルチモーダルデータセットを提示する。26--41歳の健康な成人10名が、左手首と腰に装着した2台のApple Watchを着用し、5つの活動（歩行、ジョギング、走行、かかとドロップ、ステップドロップ）を実施した。このデータセットには、時刻同期された慣性計測ユニット（IMU）の記録（約100 Hz）と、フォースプレートのvGRF（Force\_Z、1000 Hz）から成る、492件の検証済み試行が含まれる。リリースには、生データおよび処理済みの時系列、試行ごとのメタデータ、品質管理フラグ、機械可読なデータ辞書が含まれる。試行レベルの対応付けのマニフェストは、安定した識別子を用いてモダリティ間の記録をリンクする。492件の検証済み試行のうち395件はトライアド（三者）データがすべて揃っており、手首、腰、フォースプレートのデータを含むため、センサー横断の解析と、再現可能なモデル評価が可能である。データセットの品質は、3相のセンサー間妥当性（plausibility）および整合性フレームワーク、ピークvGRFに関する再現性分析（級内相関係数 0.871--0.990）、ならびに力の範囲と試行の完全性に対する体系的なチェックによって特徴づけられる。モンテカルロ感度解析では、IMUサンプリング解像度における単一サンプルのタイミング摂動に対して、相関ベースの検証指標が頑健であることが示された。すべてのデータはCC BY 4.0のもとで公開されており、データセットと並べて解析スクリプトをアーカイブし、さらにGitHubにもミラーされている。このリソースは、ウェアラブルバイオメカニクスにおける再現可能な研究、vGRF推定のための機械学習モデルのベンチマーク、広く利用可能な一般消費者向けウェアラブルを用いたセンサー装着位置の影響の調査を支援する。