"三维任务空间中冗余测量的人手中心-外输运轨迹数据集：运动建模与病理识别的创新基础"

本研究为解决运动病理识别中缺乏标准化3D手部输运轨迹数据的问题，研究人员通过光学追踪系统与惯性测量单元(IMU)同步采集31名健康受试者执行中心-外输运任务时的5580条轨迹数据，建立了首个包含双手运动、目标随机化的三维任务空间数据集。该数据集通过冗余测量验证了便携式IMU系统的可靠性，为运动障碍诊断和康复评估提供了基准参考。

　　

在神经科学和康复医学领域，理解人类手部运动的生成机制对于识别运动障碍至关重要。然而现有研究存在明显局限：公开数据集多集中于二维平面或虚拟现实环境，缺乏真实物体运输的三维轨迹数据；多数研究采用单一测量系统，难以验证便携设备的可靠性；更关键的是，标准化的双手运动数据严重不足，这阻碍了运动病理特征的系统性比对。正如文献所示，即便是著名的KIT全身运动数据库和DREAM伸手实验数据库，也未能专门针对物体运输阶段建立完备的测量体系。

针对这些空白，德国鲁尔西应用科学大学(Ruhr West University of Applied Sciences)与波鸿鲁尔大学(Ruhr University Bochum)的联合团队在《Scientific Data》发表了创新性研究。团队开发了包含光学追踪和IMU冗余测量的标准化实验范式，记录31名21-78岁健康受试者执行中心-外输运任务时双手的5580条三维轨迹。通过爱丁堡利手量表(EHI)量化受试者偏侧性，使用Vicon Nexus红外相机系统(250Hz)与Xsens MTw IMU传感器(100Hz)同步采集数据，最终构建了首个包含双手运动特征、目标位置随机化的三维任务空间数据集。

关键技术方法包括：1) 标准化实验设计，九目标半圆形排列的输运任务；2) 双系统冗余测量，通过网络时间协议(NTP)同步光学标记与IMU数据；3) 磁力场映射校准IMU传感器；4) 零速度更新(ZUPT)算法校正加速度积分漂移；5) 基于五次样条插值的运动轨迹修复。所有参与者均通过伦理审查(批准号21-7217)，实验在电磁干扰最小化的环境中完成。

Background & Summary
研究系统回顾了运动分析领域的现存问题，指出当前数据集多局限于伸手或抓取阶段，缺乏专门针对物体运输阶段的系统测量。通过对比CMU运动捕捉数据库等现有资源，强调本研究首次实现了双手输运轨迹的三维冗余采集。

Methods
实验采用半圆形九目标布局，目标半径25cm。参与者需以最快速度将圆柱体从中心点运输至随机提示的目标位置。光学系统通过两个反射标记冗余定位，IMU数据通过磁力场映射和ZUPT算法优化。数据处理包含低通滤波(截止频率7Hz)、时间对齐和轨迹旋转标准化。

Data Records
数据集包含原始测量、预处理和旋转后三组数据，存储于OSF平台。每个CSV文件包含时间序列的位置、速度和加速度数据。特别记录了受试者年龄、EHI分数及排除试验清单，如最终位置偏差>4cm或异常高度(>20cm)的轨迹。

Technical Validation
光学系统校准后世界误差<0.17mm，IMU通过3分钟三维旋转校准。双标记设计使单标记遮挡时可利用固定几何关系重建轨迹。数据质量检查排除7.3%异常轨迹，主要因遮挡或IMU漂移导致。

Usage Notes
研究者明确指出数据集的适用场景与限制：虽然通过问卷筛选健康受试者，但样本不具人群代表性；IMU在极慢运动中仍存在残余漂移；光学数据可能因肢体遮挡产生间隙。建议使用者参考ExcludedTrials.txt过滤低质量数据。

该研究建立了运动分析的新标准：1) 首次实现双手输运轨迹的系统性三维采集；2) 验证IMU作为低成本便携方案的可行性，其与光学系统的平均位置误差<1.5cm；3) 提供年龄跨度21-78岁的基线数据，支持跨年龄段运动特征研究。正如讨论强调，该数据集将成为病理运动识别的重要参照，团队已着手开展帕金森病患者的对比研究。通过公开原始数据和处理代码，该工作为运动分析领域提供了可重复的研究范式，特别有助于开发基于嵌入式系统的临床评估工具。