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  "paper_id": "4064dac60618727539a3f6de4aa0b7db",
  "paper_title": "Human Gait Tracking for Normal People and Walker Users Using a 2D LiDAR",
  "paper_authors": [
    "Huu Toan Duong",
    "Young Soo Suh"
  ],
  "publication_date": "",
  "publication_venue": "IEEE Sensors Journal",
  "abstract": "This paper proposes a human gait tracking method using a low scanning rate (10Hz) 360 degree 2D LiDAR. The sensor is placed at a height of 0.3m above the ground. Since the human gait tracking is important not only for normal people but also for patients who need to use walking-aid such as walker, we propose a tracking method for both normal people and walker users. The left and right legs are separated and tracked even with nonlinear walking path. To overcome the occlusions between legs when one leg might be hidden from the sensor, a spline-based smooth and interpolation method is applied to estimate the legs trajectories. An algorithm is also proposed to remove the walker legs data in case of walker users. The performance of proposed tracking method is investigated in different walking speed levels and two positions of LiDAR (parallel and horizontal to walking direction). The experimental results verify the robustness of our proposed method. The horizontal position of LiDAR gives better estimation than the parallel position. The RMSE is less than 2.0cm for walking step length estimation and is less than 1.4cm for walking distance estimation. The tracking range of our system is up to 10m with horizontal placement of LiDAR.\n",
  "keywords": [
    "Human gait tracking",
    "2D LiDAR",
    "laser scanner sensor",
    "walker",
    "spline-based interpolation"
  ],
  "paper_institutions": [
    "University of Ulsan"
  ],
  "output_language": "zh",
  "provider": "doubao",
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "prompt_template": "simple",
  "extracted_at": "2026-08-18T10:30:31.357725Z",
  "template_tag": "simple",
  "summary": "### 摘要\n\n本文针对正常人和助行器使用者的步态跟踪问题，提出了一种基于低扫描率（10 Hz）360° 2D LiDAR 的地面固定式人体步态跟踪方法。现有 Vicon、GAITRite 等金标准系统成本高且难以在实验室外长期使用，可穿戴传感器需要附着在身体特定部位且可能引起不适；已有 LiDAR 研究多采用高扫描频率、平行于行走方向的布置，且大多只针对正常人的直线行走。本文将 LiDAR 置于离地 0.3 m 高度，通过聚类和最小二乘圆拟合估计腿部中心点，利用八阶代数样条对双腿中点轨迹和左右腿轨迹进行平滑与插值，以解决行走和转弯过程中双腿相互遮挡导致的数据缺失；同时提出基于移动窗口中心点方向和聚类合并的助行器腿数据去除算法，使助行器使用者的数据可沿用正常人步态跟踪流程。实验招募 4 名健康受试者（3 男 1 女），在慢速、正常、快速三种速度下各行走 15 次，并在正常速度下使用助行器行走 5 次，以 Optitrack 光学系统为真值，比较 LiDAR 平行和水平（正交）两种放置方式；此外用 U 形路径测试跟踪范围。结果表明，水平放置时步长估计 RMSE 小于 2.0 cm，行走距离估计 RMSE 小于 1.4 cm，且误差受速度影响较小；平行放置时 RMSE 随速度增大，步长和距离最大 RMSE 分别为 0.025 m 和 0.035 m。水平放置的跟踪范围可达 10 m（助行器使用者为 9 m），平行放置约为 5 m（助行器使用者为 4 m）。核心机制是八阶代数样条插值，例如中点轨迹的第 k 段可表示为 m_s(t)=m_{s,k}(u)=∑_{j=0}^{7} p_{kj} u^j，并施加直到三阶导数的连续性约束。未来采用更高扫描率和角分辨率的 LiDAR 可进一步扩大跟踪范围；该方法适用于中等距离、室外/室内非实验室环境下的步态监测，但受腿部至少需要 3 个扫描点、遮挡和助行器腿干扰等条件约束。\n\n### 关键要点\n\n- 本文使用 RPLIDAR A3M1 2D LiDAR，扫描频率 10 Hz，角分辨率 0.3°，传感器放置在离地 0.3 m 的小腿高度。\n- 腿部检测先通过手动多边形定义行走区域，再按数据点数量和距离/角度变化阈值进行聚类，并用固定半径圆的最小二乘拟合估计腿部中心点。\n- 对每一扫描帧中两个腿部中心取中点形成中心线；当中点因腿部遮挡缺失时，采用八阶代数样条进行平滑和插值。\n- 左右腿分离使用两个判据：中心点与左右腿最近更新位置的距离阈值，以及中心点到最近行走方向法向量的夹角符号。\n- 腿部速度由样条轨迹对时间求导得到，并通过阈值法检测零速度区间，将区间内速度最小值时刻作为脚着地时刻。\n- 步长定义为同一只脚两次连续着地时刻之间的样条轨迹距离；总行走距离由各步步长累加得到。\n- 针对助行器使用者，算法利用移动窗口内所有扫描点的中心点方向，结合聚类合并条件（如簇间距、簇宽度、到 LiDAR 距离差等）去除助行器腿数据。\n- 实验招募 4 名健康受试者，无助行器时每人按慢、正常、快三种速度各走 15 次，使用助行器时按正常速度走 5 次，以 Optitrack 为真值。\n- 水平放置 LiDAR 时，步长估计 RMSE 最大 0.020 m，行走距离 RMSE 最大 0.014 m；平行放置时对应最大 RMSE 分别为 0.025 m 和 0.035 m，且误差随速度增加。\n- 在 U 形路径测试中，水平放置的跟踪范围可达 10 m（助行器使用者 9 m），平行放置约 5 m（助行器使用者 4 m）；更远距离因扫描点不足导致样条无法可靠插值。\n- 理想情况下，若腿半径 0.04 m、角分辨率 0.3°，最大跟踪范围理论值为 7.6 m，实际范围受扫描点数量和遮挡影响更小。\n- 本文方法可处理非线性行走路径，且传感器可平行或正交于行走方向放置；正交放置时跟踪范围更大，性能更优。",
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    "deep_read",
    "simple"
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