title: Turning a Corner in Optimal Control Simulations for Running: Predicting and Reconstructing 3D Full-Body Biomechanics from Optical and Inertial Motion Capture
title: Eine Trendwende in Optimalsteuerungssimulationen für das Laufen: Prädiktion und Rekonstruktion der 3D Ganzkörperbiomechanik aus optischen und inertialen Bewegungsdaten
Creators: name: Nitschke, Marlies
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2025
Subjects: subject: Optimal Control
subject: Human Body Models
subject: Biomechanics
subject: Change-of-Direction
subject: Musculoskeletal
subject: Movement Simulation

description: Many sports disciplines performed for recreation or competition involve change-of-direction running, such as running on a curved path or cutting. Change-of-direction running can induce high demands on the musculoskeletal system due to rapid directional changes and fast decelerations. Thus, the execution is fundamental for injury risk but, at the same time, determines an athlete’s performance. Reconstruction of a measured motion can give detailed insights into biomechanical variables that are not measured directly, such as joint moments. Additionally, predicting human responses allows studying conditions that cannot be measured easily or could harm the participant. Optimal control enables simulations of a human model for movement reconstruction and prediction to analyze kinematics and kinetics comprehensively. However, optimal control simulations were limited to 2D models of the lower body or straight walking and running. Therefore, this thesis aims to develop and investigate novel methods to generate optimal control simulations, especially for change-of-direction running. The foundation of this cumulative thesis comes from three publications. In the first publication, I, together with my co-authors, created efficient optimal control simulations of a 3D full-body musculoskeletal model using implicit dynamics and trajectory optimization. We demonstrated that curved running could be predicted from a random initial guess in 1 h 17 min by prescribing a curved motion path. While the predicted kinematics and kinetics matched reference data well, our work revealed that interlimb collisions should be modeled to predict change-of-direction movements robustly. In the second publication, we developed reconstructive simulations to estimate 3D kinematics and kinetics from optical motion capture for arbitrary running movements. We tracked measured marker data directly in addition to ground reaction forces in the simulations to avoid error propagation and accumulation associated with tracking estimated generalized coordinates. We showed that tracking marker positions instead of generalized coordinates reduced the marker error by around half but required longer to solve. In the third publication, my co-authors and I designed reconstructive simulations tracking linear acceleration and angular velocity from inertial motion capture to facilitate the assessment of 3D kinematics and kinetics outside the motion lab. Our evaluation with virtual inertial data proved the feasibility and potential accuracy of our proposed optimal control problem formulation, as the reconstructed simulations were able to distinguish between individual movement repetitions. Furthermore, this cumulative thesis presents an extensive literature overview and provides broader perspectives on the contributions of the included publications. In conclusion, in this thesis, I addressed the challenges of obtaining a comprehensive biomechanical analysis for change-of-direction running by researching optimal control simulations. Future work should evaluate the proposed methods in the context of applications, such as studying cutting maneuvers on the sports field before and after injury prevention training. Additionally, further technological advancements are possible when investigating other data sources, such as radar, or by combining the physics-based optimal control simulations with machine learning. By contributing to predicting human responses and reconstructing human movement, my work lays a foundation for a better understanding of change-of-direction running movements in and outside the lab.
description: Viele Sportarten des Freizeit- und Wettkampfsports beinhalten Laufen mit Richtungswechsel, wie Kurvenlaufen oder abrupte Richtungswechsel. Das schnelle Abbremsen und Ändern der Richtung belasten den Bewegungsapparat stark. Die Ausführung beeinflusst somit das Verletzungsrisiko, aber auch die sportliche Leistung. Die Bewegungsrekonstruktion einer gemessenen Bewegung gibt detaillierte Einblicke in nicht gemessene biomechanische Variablen, etwa Gelenkmomente. Darüber hinaus ermöglicht die Bewegungsprädiktion die Untersuchung von Faktoren, die schwer messbar oder potenziell schädlich für den Teilnehmer sind. Optimalsteuerungssimulationen von Menschmodellen können eine Bewegungsrekonstruktion und -prädiktion für eine umfassende Analyse von Kinematik und Kinetik erstellen. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Untersuchung neuartiger Methoden zur Erzeugung von Optimalsteuerungssimulationen, speziell für das Laufen mit Richtungswechsel. Drei Publikationen bilden die Grundlage dieser kumulativen Dissertation. In der ersten Publikation erarbeitete ich mit meinen Koautoren effiziente Optimalsteuerungssimulationen eines 3D Ganzkörper-Muskel-Skelett-Modells anhand impliziter Dynamik und Trajektorienoptimierung. Wir demonstrierten, dass Kurvenlaufen in 1 h 17 min vorhergesagt werden konnte, ausgehend von einem zufälligen Startwert für die Optimierung und einer kreisförmigen Bewegungsbahn. Obwohl die vorhergesagte Kinematik und Kinetik gut mit den Referenzdaten übereinstimmten, erwies es sich als notwendig Überschneidungen von Körpersegmenten zu modellieren, um Richtungswechsel robust vorherzusagen. In der zweiten Publikation entwickelten wir rekonstruktive Simulationen, um die 3D Kinematik und Kinetik für beliebige Laufbewegungen von optischer Bewegungserfassung zu schätzen. Die Simulationen verfolgten neben den Bodenreaktionskräften direkt die gemessenen Markerdaten anstatt die geschätzten generalisierenden Koordinaten, damit die damit assoziierte Fehlerfortpflanzung und -akkumulation vermieden wird. Dies reduzierte den Markerfehler um etwa die Hälfte, aber benötigte länger zum Lösen. In der dritten Publikation entwarfen meine Koautoren und ich Simulationen, die lineare Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit von Inertialsensorik nachverfolgen und so eine kinematische und kinetische 3D Analyse außerhalb des Bewegungslabors ermöglichen. Unsere Auswertung mit virtuellen Inertialdaten bewies die Durchführbarkeit und potenzielle Genauigkeit der vorgeschlagenen Formulierung der Optimalsteuerung, da die rekonstruierten Simulationen sich zwischen einzelnen Wiederholungen unterschieden. Darüber hinaus bietet diese kumulative Dissertation einen umfassenden Literaturüberblick und diskutiert unter breitem Gesichtspunkt die Beiträge der Publikationen. Zusammenfassend adressierte ich in dieser Arbeit durch die Erforschung von Optimalsteuerungssimulationen die Herausforderungen einer umfassenden biomechanischen Analyse von Richtungswechseln beim Laufen. Zukünftige Arbeiten sollten die vorgestellten Methoden im Anwendungskontext evaluieren, wie der Untersuchung von Richtungswechseln auf dem Spielfeld vor und nach einem Verletzungspräventionstrainings. Darüber hinaus sind mit anderen Datenquellen, wie Radar, oder der Kombination physikbasierter Simulationen mit maschinellem Lernen weitere technologische Fortschritte möglich. Indem meine Arbeit zur Bewegungsrekonstruktion und -prädiktion beiträgt, legt sie den Grundstein für ein besseres Verständnis von Laufbewegungen mit Richtungswechsel in- und außerhalb des Labors.