Grupo: SiMuR — Universidad de Oviedo
Versión: 1.6 (Abril 2026)
- Descripción General
- Uso de la Toolbox
- Funciones disponibles
- Funciones auxiliares
- Archivos en formato IMUstd
- Los Ejemplos de Uso
- Instalación y Dependencias
SiMuR Tools TB son herramientas para el análisis y visualización del movimiento humano con sensores inerciales (IMUs), principalmente. Abarcan la detección de eventos, el cálculo de parámetros espacio-temporales y la estimación de orientación y ángulos articulares.
La toolbox facilita la carga y preprocesamiento de señales provinientes de diferentes IMUs comerciales: Movella-DOT, Shimmer, Bimu, etc. También permite almacenarlas en archivos de datos estandarizados (formato IMUstd), que facilita la explotación y uso posteriores de los datos.
Las herramientas están orientadas a cuatro tipos concretos de actividad física: Caminar, Saltos, Carrera y Vallas.
Las herramientas están concebidas para poder llamarse de manera secuencial:
- Carga de las señales de los sensores
- Detección del eventos relevantes de la actividad
- Cálculo de variables de interés
- Visualizaciones
En Examples/ se muestran algunos ejemplos de estos pipelines. Son ejecutables directamente en MATLAB al incluir sus propios archivos de datos:
demo_caminar_posicion2D: reconstruye la trayectoria (x, y) de una persona con un IMU en la espalda.demo_carrera_pie: análisis del ciclo de zancada en carrera, con IMUs en las zapatillas.demo_vallas_COG: detección de eventos carreras de vallas con un IMU en la espalda.demo_salto_cog: duración, altura y energía de saltos verticales con cámara, plataforma de fuerzas e IMU en la espalda.
Antes de llamar a cualquier función de la TB es recomendable entender qué señales se esperan. Las supondremos descritas en un sistema de referencia que denominamos sistema anatómico, definido así:
| Eje IMUstd | Etiqueta | Dirección positiva |
|---|---|---|
| V | Acc_X / Gyr_X |
Vertical, hacia arriba |
| ML | Acc_Y / Gyr_Y |
MedioLateral, hacia la derecha |
| AP | Acc_Z / Gyr_Z |
AnteroPosterior, hacia adelante |
Respetando este convenio, cualquier archivo con señales de IMUs puede utilizarse para la primera etapa de "Carga de las señales" en un pipeline, independientemente de en qué segmento del cuerpo se haya colocado.
Las funciones principales están organizadas por tipo de actividad física: Caminar, Saltos, Carrera y Vallas.
Por tipo de Actividad (19 funciones)
├── 🚶 Caminar ............... 8 funciones
├── 🏃 Carrera ............... 9 funciones
├── 🚧 Vallas ................ 1 funciones
├── 🦘 Saltos ................ 1 funciones
Las funciones tiene nombres representativos de su funcionalidad, del tipo que_como_actividad:
que— qué se mide: Eventos, Tiempo, Distancia, Aceleracion...como— condición(es) como la colocación del IMU, el método de cálculo, etc.actividad— Caminar, Saltos, Carrera, Vallas, etc.
Funciones para análisis de la marcha normal.
| Función | Descripción |
|---|---|
eventos_cog_caminar |
Detecta IC, TO y eventos intermedios (método Auvinet) |
eventos_cog_tiempo_real_caminar |
Detección online muestra a muestra |
distancia_pendulo_cog_caminar |
Estimación de distancia con modelo de péndulo invertido |
distancia_pendulo_parcial_cog_caminar |
Péndulo con corrección en fase de doble apoyo |
distancia_arco_cog_caminar |
Modelo de arco angular para estimación de paso |
distancia_raiz_cuarta_cog_caminar |
Modelo empírico de Weinberg |
pasos_muneca_caminar |
Conteo de pasos desde acelerómetro de muñeca |
pasos_muneca_fusion_caminar |
Conteo con fusión de múltiples sensores |
Demo: Examples/demo_caminar_posicion2D.m — reconstrucción de la posición 2D a partir de IMU en L3.
Funciones específicas para análisis de carrera con IMU en pie o centro de gravedad.
| Función | Descripción |
|---|---|
eventos_pie_carrera |
Detecta IC, FC, máximos/mínimos del ciclo de zancada |
eventos_cog_carrera |
Eventos biomecánicos desde el centro de gravedad |
tiempos_eventos_carrera |
Calcula tiempos de fase (contacto, vuelo, swing) |
amplitud_impacto_pie_carrera |
Pico de aceleración vertical en heel-strike |
amplitud_frenado_pie_carrera |
Deceleración tras contacto inicial |
aceleracion_vert_impacto_pie_carrera |
RMS de aceleración en fase de impacto |
aceleracion_vert_frenado_pie_carrera |
RMS de aceleración en fase de frenado |
aceleracion_mediolateral_pie_carrera |
Análisis de estabilidad lateral |
distancia_vert_cog_carrera |
Oscilación vertical del centro de gravedad |
Demo: Examples/demo_carrera_pie.m — ejemplo completo de pipeline con IMU en el pie.
Para análisis de carreras de vallas.
| Función | Descripción |
|---|---|
eventos_cog_vallas |
Detección de eventos en carrera con vallas |
Demo: Examples/demo_vallas_COG.m — ejemplo completo de pipeline con IMU en el COG.
Para análisis de salto vertical y pliometría.
| Función | Descripción |
|---|---|
eventos_cog_salto |
Detecta inicio, contacto inicial, impacto y preparación para el contacto |
evalua_cog_salto |
Calcula duración, altura y energía de cada salto a partir de los eventos |
Demo: Examples/demo_salto_cog.m — estimación en saltos verticales comparando cámara, plataforma de fuerzas e IMU.
Además existen una serie de funciones auxiliares para cálculos, visualizaciones y otras utilidades.
Auxiliares para cálculo y visualización (30+ funciones)
├── 🦴 Segmentos 3D .......... 5 funciones
├── 🔄 Utilidades numéricas .. 8 funciones
├── ⌚ En desarrollo ......... 2 funciones
└── ⚙️ Infraestructura ....... 20+ funciones
Para sistemas MOCAP, orientación de extremidades y biomecánica articular.
| Función | Descripción |
|---|---|
azimut_giroscopo |
Integración de velocidad angular |
azimut_compas |
Estimación de heading desde magnetómetro |
azimut_kalman |
Fusión sensor mediante filtro de Kalman |
orientacion_triad |
Algoritmo TRIAD (acelerómetro + magnetómetro) |
extraer_info_mocap |
Parser de archivos de captura de movimiento |
Funciones de diferentes cálculos numéricos de utilidad general.
| Función | Descripción |
|---|---|
doble_integracion |
Integración básica de aceleración a posición |
doble_integracion_ddi |
Método DDI (Drift Detection Integration) |
doble_integracion_lri |
Método LRI (Sabatini, 2005) |
doble_integracion_msi |
Método MSI (Mean Subtraction Integration) |
doble_integracion_ofi |
Método OFI (Optimal Frequency Integration) |
doble_integracion_zijlstra |
Método de Zijlstra/Kose |
rango_extremos |
Desplazamiento entre máximos y mínimos |
rango_marcador |
Distancia acumulada de un marcador |
Utilidades no consolidades, pero utilizables temporalmente.
| Función | Descripción |
|---|---|
stepcount |
Algoritmo general de conteo de pasos |
cadencia |
Cálculo de pasos/min desde eventos IC/FC |
Carga de datos, preprocesamiento y visualización universal.
| Categoría | Funciones | Descripción |
|---|---|---|
| Carga de Datos | carga_IMUstd |
Lectura de archivos con formato IMUstd. |
| Preprocesamiento | filtro_paso_bajo_f0, eliminar_duplicados, corrige_eventos_pie, corrige_seniales_pie |
Limpieza y filtrado de señales, corrección de eventos y duplicados. |
| Cálculo Espacial / Cinemático | doble_integracion, doble_integracion_ddi, doble_integracion_lri, doble_integracion_msi, doble_integracion_ofi, doble_integracion_zijlstra, distancia_pendulo_cog_caminar, distancia_arco_cog_caminar, rango_extremos, trayectoria_marcador |
Integración de aceleraciones y cálculo de distancias y trayectorias. |
| Eventos y Segmentación | eventos_pie_carrera, eventos_cog_carrera, eventos_cog_caminar, eventos_cog_salto, tiempos_eventos_carrera, mostrar_eventos, mostrar_patrones |
Detección automática de eventos de pie, centro de gravedad o salto, y segmentación de intentos. |
| Parámetros de Rendimiento | cadencia, amplitud_impacto_pie_carrera, amplitud_frenado_pie_carrera, aceleracion_vert_frenado_pie_carrera, aceleracion_vert_impacto_pie_carrera, aceleracion_mediolateral_pie_carrera |
Extracción de variables biomecánicas de interés para análisis de carrera o marcha. |
| Orientación y Estimación Angular | azimut_giroscopo, azimut_compas, azimut_kalman, orientacion_triad, calibra_anatomical |
Estimación de orientación de sólidos rígidos a partir de IMUs mediante distintos métodos (complementario, Kalman, TRIAD). Incluye calibración de ejes anatómicos a partir de una zona estática. |
| Visualización 3D | mostrar_patrones, dibujar_sistema_referencia, mostrar_marcadores_solido_rigido, mostrar_orientacion_solido_rigido, dibujar_voxel, esfera_3d, crear_solido_prismatico |
Representación gráfica de sistemas de referencia, marcadores y volúmenes 3D. |
| Utilidades y Matemática General | busca_maximos, busca_maximos_local, busca_maximos_umbral, anatomical_to_isb, separar_celda_por_fila, distancia_raiz_cuarta_cog_caminar, int_acumulada_cam_simp |
Funciones auxiliares para optimización, búsqueda de picos y transformaciones anatómicas. |
| Gestión de Bases de Datos | db_prueba, db_intentos, carga_bimu, carga_shimmer, carga_dot, carga_silop, lectura_archivo_csv, resume_intentos, extraer_info_mocab |
Creación de archivos de formato IMUstd. |
Los archivos con formato IMUstd proporcionan datos estandarizados que facilitan trabajar directamente con la TB. Su finalidad es doble: la primera es homogeneizar la información proveniente de la gran diversidad de IMUs disponibles en el mercado (Xsens DOT, Shimmer, Bimu, etc.); la segunda es dar soporte a una base de datos en la que se guarden, además de las señales, información sobre las condiciones en las que se hizo esa captura.
Por tanto, un archivo en formato IMUstd contiene tanto las señales como las condiciones en las que se adquirieron, de uno o varios IMUs simultáneamente. Se codifican en formato .mat de Matlab, y constan de una tabla con las señales crudas o datos recogidos por el IMU y una struct con los metadatos relacionados.
Los datos — las señales del sensor, ordenadas en columnas y etiquetadas así:
| Tipo de dato | Etiquetas | Unidades |
|---|---|---|
| Acelerómetro | Acc_X, Acc_Y, Acc_Z |
m/s² |
| Giroscopio | Gyr_X, Gyr_Y, Gyr_Z |
°/s |
| Magnético | Mag_X, Mag_Y, Mag_Z |
µT |
| Ángulos de Euler | Eul_X, Eul_Y, Eul_Z |
° |
| Cuaternion | Quat_W, Quat_X, Quat_Y, Quat_Z |
— |
| Nº de muestra | PacketCounter |
— |
| Instante de la muestra | Time |
s |
| Estado de la batería | Battery |
— |
| Código de estado | Status |
— |
Los metadatos — información del sensor y su colocación:
| Metadato | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
IMU |
ID del sensor utilizado | 'DOT8' |
ubicacion |
Dónde se colocó el sensor | 'FR_1', 'COG_1' |
modelo |
Etiqueta del modelo comercial | 'Xsens Dot' |
frecuencia |
Frecuencia de muestreo | 100, 120 Hz |
orientacion |
Colocación respecto al convenio anatómico {V, ML, AP} | [3, -1, 2] |
intervaloIntento |
Muestra inicial y final del intento | [600, 14000] |
La función carga_IMUstd lee un archivo tipo IMUstd y aplica automáticamente la reorientación configurada en los metadatos, devolviendo siempre las columnas en el orden [V, ML, AP].
Los IMUs que generaron la señal se habrán colocado en alguna parte del cuerpo.
Algunas utilidades necesitan conocer esto para funcionar correctamente. Se reserva un identificador con un código de ubicación + número (ubicacion_N) para los más frecuentes (el número es si van varios en el mismo sitio):
| Código | Ubicación | Colocación recomendada |
|---|---|---|
COG_1 |
Centro de Gravedad | Sacro / espalda baja |
FR_1 |
Pie Derecho (Foot Right) | Dorso del pie derecho |
FL_1 |
Pie Izquierdo (Foot Left) | Dorso del pie izquierdo |
TR_1 |
Muslo Derecho (Thigh Right) | Cara lateral del muslo derecho |
TL_1 |
Muslo Izquierdo (Thigh Left) | Cara lateral del muslo izquierdo |
WR_1 |
Muñeca Derecha (Wrist Right) | Cara dorsal de la muñeca derecha |
WL_1 |
Muñeca Izquierda (Wrist Left) | Cara dorsal de la muñeca izquierda |
En la siguiente tabla se resumen algunos ejemplos de las señales mínimas requeridas en algunas funciones. Se indican qué ejes del acelerómetro (Acc_*) y del giroscopio (Gyr_*) son necesarios, y en qué sensor deben estar registrados.
| Actividad | Sensor* | Señales requeridas | Señales opcionales | Funciones principales |
|---|---|---|---|---|
| 🚶 Caminar (COG) | COG_1 |
Acc_Z (AP), Acc_X (V) |
Gyr_Y (ML) para orientación |
eventos_cog_caminar, eventos_cog_tiempo_real_caminar, distancia_pendulo_cog_caminar |
| 🚶 Caminar (muñeca) | WR_1 / WL_1 |
Acc_X (V), Acc_Y (ML), Acc_Z (AP) |
— | pasos_muneca_caminar, pasos_muneca_fusion_caminar |
| 🏃 Carrera (pie) | FR_1 / FL_1 |
Gyr_Y (ML) |
Gyr_Z (AP) para pronación |
eventos_pie_carrera, tiempos_eventos_carrera |
| 🏃 Carrera (COG) | COG_1 |
Acc_X (V), Acc_Z (AP) |
— | eventos_cog_carrera, distancia_vert_cog_carrera |
| 🚧 Vallas | COG_1 |
Acc_X (V), Acc_Y (ML), Acc_Z (AP) |
— | eventos_cog_vallas |
| 🦘 Salto | COG_1 |
Acc_X (V) |
— | eventos_cog_salto, evalua_cog_salto |
El campo Sensor se refiere a las posibles colocaciones del sensor en el cuerpo se detallan más adelante.
Nota sobre unidades: Las aceleraciones se expresan en m/s² (con eje V centrado en ~9,81 m/s² en reposo). Las velocidades angulares en °/s. Las funciones de estimación de distancia esperan aceleraciones en m/s².
La carpeta Examples/ contiene cuatro demos ejecutables directamente en MATLAB. Cada una incluye sus propios archivos de datos de ejemplo en Examples/data/ y no requiere ninguna configuración previa.
Reconstruye la trayectoria (x, y) de una persona con un sensor en L3, combinando detección de paso en tiempo real, modelo de péndulo para la distancia por paso y giróscopo para la orientación.
>> demo_caminar_posicion2DArchivo de datos: data/ejemplo_caminar_posicion2D.log — señales Xsens en formato texto, 100 Hz
Pipeline completo de carrera: detección de eventos del ciclo de zancada, tiempos de fase, cadencia y amplitudes de impacto y frenado. Produce una tabla resumen de resultados.
>> demo_carrera_pieArchivo de datos: data/ejemplo_carrera.mat — formato IMUstd con sensores FR_1 (pie derecho) y FL_1 (pie izquierdo)
Detección automática de eventos de valla desde el COG y visualización de patrones de señal paso a paso.
>> demo_vallas_COGArchivo de datos: data/ejemplo_vallas.mat — formato IMUstd con sensor COG_1
Estima duración, altura y energía de tres saltos verticales y compara los resultados obtenidos con tres sistemas: cámara de movimiento, plataforma de fuerzas e IMU en el COG.
>> demo_salto_cogArchivos de datos:
data/ejemplo_salto_camara.trc— posición vertical del marcador [mm], 100 Hzdata/ejemplo_salto_plataforma.xls— fuerza de reacción por pie [N], 100 Hzdata/ejemplo_salto_imu.log— aceleraciones Xsens en COG, 100 Hz
La última versión está disponible en Github. Existe una versión que se puede instalar mediante el AddsOn Manager propio de Matlab (en revisión).
Las dependencias son:
-
MATLAB R2020a o superior
-
Toolboxes recomendados:
- Signal Processing Toolbox
- Optimization Toolbox
- Aerospace Toolbox (para algunos cálculos de orientación)
En caso de tener la Robotics Toolbox se recomienta desinstalarla o evitar sus funciones para cálculos de cuaterniones, ya que utiliza diferentes esquema
Si utilizas este toolbox en una publicación científica, usa el botón "Cite this repository" de la barra lateral de GitHub, o consulta directamente el archivo CITATION.cff.
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Desarrollado en el SiMuR Lab (Simulación y Movimiento Humano) — Universidad de Oviedo. Contacto: [juan@uniovi.es]