人体頭頸部を使用して、光ファイバーを用いたフィット力型探触子, 首フォース/モーメント トランスデューサーおよび頭部加速度の配列とデュアル高速カメラ システム、今回ヘルメット保持と生体に及ぼす影響を検討するテスト ベッド頭頸部頭部衝撃への二次損傷の対策。
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この記事について
サマリー
要約
従来の知恵と国際ヘルメットのテストと認定基準の言語は、適切なヘルメットに合うし、インパクト時の保持、衝撃誘起損傷からヘルメット着用者を保護する上で重要な要因をお勧めします。この原稿を目指して身体テスト デバイス (ATD) 頭部加速度変換器の配列をシミュレートされたヘルメットをかぶった影響の分析を通して異なるヘルメット適合シナリオで衝撃誘起損傷メカニズムを調査し、首の力/瞬間トランスデューサー、デュアル高速カメラ システム、およびヘルメット フィット力センサーは、光ファイバーのブラッググレーティングに基づく我々 の研究グループで開発。影響をシミュレートするためにインストルメント化された一夜と柔軟な首がアンビルに線形ガイドレールに沿って落ちる。テスト ベッドは、平坦で、斜め衝撃表面に 8.3 m/s までの速度で頭部衝撃のシミュレーションをことができます。一夜はヘルメットに合うし、ヘルメットの位置インデックスおよび/またはヘルメット サイズをコンテキスト特定調整することでフィットのいくつかのシナリオをシミュレートできます。ヘルメット保持を定量化するには、頭にヘルメットの動きは、事後画像解析を用いた定量化されます。潜在的な頭と首の負傷を定量化するには、頭部加速度と首力/モーメントに基づく生体力学的措置が測定されます。確立された人間の許容曲線との比較を通して、これらの生体力学的措置は、重篤な生命を脅かすまたは軽度のびまん性脳損傷のリスクを見積もることができます、osteoligamentous 首の傷害。我々 の知識に提示されたテスト ベッド フィット ヘルメットとリテンションを基準にして頭と首の傷害に及ぼす力学的影響を評価するために特に開発された最初のです。
概要
最も疫学的証拠では、自転車のヘルメットを提供すべての年齢1のサイクリストのための頭部外傷に対する保護を示唆しています。生体力学的文学は、ヘルメットをかぶった頭が比較的少ない厳しい頭部/脳傷害保護されていない (非ヘルメットをかぶった) ヘッド2を基準に、影響を与える二次を支える一貫したテーマを提示します。いくつかの研究では、貧しいヘルメット フィットが頭部外傷3ヘルメットがきちんと合うときに最も効果的なことを意味のリスクの増加に関連付けられていることを示唆しています。よいヘルメットの適合を定義するために使用する抽出条件によって正しくないヘルメットの使用はヘルメットをかぶった自転車364% と高いことが判明しました。疫学的証拠を示唆、重大度または頭部外傷の影響の可能性に関連してフィットするヘルメット、にもかかわらず、正しいヘルメットに合うかどうか、最小限の実験的作業は管理された実験室の設定で評価またはヘルメット保持損傷の生体力学的対策に大きな影響を及ぼします。1 つ関連研究はヘルメットをかぶった影響の有限要素モデル4とシミュレーション中にオートバイのヘルメット サイズの効果を調査しています。別の関連調査を行った実験的影響5フットボール用ヘルメットのフィット力を定量化する圧力敏感なフィルムを使用している間中ヘルメット サイズ変更の効果。中学6下位フィット シナリオと同様、調査6、7自転車やオートバイのヘルメットの影響で保持システムの効果がされています。
私たちの仕事は、自転車のヘルメットの効果を研究する手法フィット ヘルメット力センサーと傷害の危険に合う、人体の頭と首、立体高速カメラと影響をシミュレーションを提案します。提案方式の目的は、フィットを定量化し、別の現実的な影響シナリオで負傷の危険を評価することです。関連のメソッドとは対照的は、我々 の仕事は適合、適切なヘルメットの使用は様々 な自転車のヘルメットを調査します。頭の運動前に同様のメソッドが決定されます。しかし、首の読み込みと頭ヘルメット変位は定量化も。サイクリングで頸部損傷の疫学では、首の負傷が多いことを示唆している、彼らはより深刻な頭部の影響および入院8,9に関連する傾向があります。ヘルメットの着用が首の負傷8の率を低減するかどうかの証拠を混合して引用された疫学の研究のどれもがフィット ヘルメットの側面を定量化します。サイクリングで首の負傷より深刻な事故に関連する傾向があるし、フィットするヘルメットは首の傷害の疫学検査されなかった事実を考える頭頚部外傷の調査の方法、生体力学的研究で貴重です。このような実験は、影響の重大度またはヘルメットに合わせてすべての場合コントロールのできない疫学研究を補完する生体力学的研究される可能性があります。
我々 の仕事では、インパクト時の頭とヘルメットの間の相対的な動きを監視する手法をしました。ヘルメットが頭の上に移動するかどうかを監視する機能は、衝突時の怪我にヘルメットの安定性と保護されていない頭の露出に貴重な洞察を与えることができます。フィット ヘルメットを調査研究、ヘルメットの安定性と頭部曝露がヘルメットの性能評価で特に貴重です。関連作業、異なる影響とフィットとは対照的、様々 なヘルメットの位置づけを強調してシナリオはテストも。
現在、正しいヘルメットの適合は主観的と特異的定義です。一般に合う良いヘルメットは、安定性と位置によって特徴付けられます。ヘルメットは一度頭の上保護の動きに耐えられるし、眉毛は扱われておらず、額が過度に公開されていないするように配置する必要があります。さらに、スペースの幅の約 1 本の指はあごとチンス トラップ3間合うべきであります。定量化のヘルメットに合わせての対策が蔓延しています。メソッド可能性がありますヘルメット フィットを比較、力以外頭とヘルメットの形状の比較に基づきます。このような方法の 1 つはエレナらによって提案されたヘルメットに合わせてインデックス10. ヘルメット フィット、フィット力センサーを定量化の提案は頭の上力の標準偏差と平均の形で別のヘルメットに合わせてシナリオを比較する客観的方法を作成します。これらのフィット力値を表す気密性の変化だけでなく、ヘルメットの気密性頭を経験豊富です。これらのセンサーは、フィットの異なるシナリオ間作ることができる力の定量化された比較を提供します。緩いヘルメットが低い部隊を表示しながら、安全なタイト フィット ヘルメットはより高い力を示すでしょう。適合力測定のこの方法は、Jadischke5によって提案された平均に合わせてインデックスに似ています。しかし、Jadischke の方法は、圧力敏感なフィルムを活用します。提案する光センサーは、頭やヘルメットの周りのフィット力の控えめな測定を許可します。
ヘルメットの認定、削除するある特定の高さに上げられるしのインストルメント化された一夜のヘルメットを確保します。頭とヘルメットは、アンビルに自由落下ドロップ対象と直線加速度を記録中。通常はヘルメット業界規格で使用される、ハイブリッド III 頭 (頭部) と首アセンブリへの影響をシミュレートするために導かれた落下塔で、この作品で使用されました。通常線形キネマティックを使用基準と対照をなして頭部加速度計アレイができます回転運動、びまん性脳損傷、脳震盪11を含む可能性を予測する上で重要なパラメーターの決定.文献で提案運動学に基づく損傷評価手法に運動を比較することによって直線加速度と回転加速度と速度の両方の測定を通して焦点とびまん性頭部外傷の見積もりを行う12,13。 一夜自動車のクラッシュ テストとして開発された、ヘルメット評価とヘルメットをかぶった衝撃で頭部外傷リスクの推定に使用はよくとり上げられる2,14。衝撃シミュレーション セットアップには、力と測定する首の負傷に関連付けられた瞬間、首の上部負荷セルも含まれています。首の傷害の危険は、自動車傷害データ12,13から傷害評価データに首の速度を比較することによって推定できます。
高速ビデオとインパクト時ヘルメット頭の相対的な動きを追跡する方法も提案します。現在、インパクト時のヘルメットの安定性を評価するための定量法は存在しません。消費者製品安全委員会 (CPSC)15自転車ヘルメット標準位置安定性テストが影響を与えるの代表ではないです。さらに、ヘルメットが一夜を取れるかどうかはテストによって測定されるだけの結果です。頭のけがへの暴露, に関係なく、テスト中に一夜にとどまる限り、まだヘルメットを渡すことができます。ヘルメットの動きを追跡する手法は、ヘルメット位置指数 (HPI)15に似ており、ヘルメットのつばと額の間の距離を測定します。この頭ヘルメットの変位は、インパクト時のヘルメットの安定性と頭の露出の表現を取得するために影響を与える中高速の映像を使用して追跡されます。2 台のカメラから直接線形変換 (DLT)16および単一価値分解 (SVD)17メソッドを使用して、マーカーを追跡します。三次元空間とし、ヘルメットと頭の間の相対変位の点の位置を決定します。
いくつかの影響の重大度とフィット パラメーターを検討しました。影響シナリオでは、2 つの衝撃速度をアンビル表面と胴体最初先頭の影響に影響を与える 2 つなどがあります。典型的なフラット アンビル表面に加えて傾斜アンビル影響も接線方向の力成分を誘導するためにシミュレートされます。先頭への影響ではなく、胴体最初影響が競技者の肩が頭、同様に前の仕事18で実行の前に地面に影響を与えるシナリオをシミュレートするために含まれます。最後に、これら 4 つのヘルメットに合わせてシナリオが検討: 下位フィット前方フィット、特大に合わせてレギュラー フィット。前作とは異なり調査のパラメーターと同様、ヘルメットのフィットとヘルメット サイズは頭の上にヘルメットが位置決めです。
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プロトコル
1 ヘルメットに合わせてシナリオ配置
- 定義に合う身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首 (ハイブリッド III 50 パーセンタイル男性) 575 mm の頭囲について検討すべきシナリオ。
。 注: フィットの 4 つのシナリオの例は 図 1 に対応するヘルメットの位置の 表 1 に示します。前方と後方のフィット シナリオがない眉毛をカバーもしくは額 3 として適切なヘルメットの位置を指定された以前の疫学的研究から正しいヘルメット使用の定義に基づいていたします 。
- 各シナリオについて、ヘルメットに合わせてシナリオが一貫して繰り返されますように一夜に各ヘルメットの位置をマークします 。
- CPSC の認定ヘルメット、普遍的な特大サイズで利用可能なを使用して、シナリオに合わせすべてのため
。 注: 製造元提供のフィット ガイドによるとユニバーサル サイズ最も適切に収まる一夜まわり。- 維持その他適合パラメーターの一貫性のあるシナリオを合わせそれぞれのため。具体的には、あごの下のスペースの約 1 本の指の幅を残して、しっかりとフィットを維持するために調節可能なダイヤルを手締めますあごひもを締め 。
2。力の測定に合わせて
一夜、肌に- アレンジ 5 フィット センサー配置、前面、背面、左、右と上 ( 図 2).
注: センサーは、グレーティング研究グループ 19 , 20 , 21 , 内で開発力センサーの修正版 22, 0 ~ 50 n. の範囲でフィット力の測定に最適化変更されたセンサーそれぞれ厚さと 2.6 mm と 14 mm の直径がある 。
- は、負荷がない非ヘルメットをかぶった一夜をトランスデューサーとの基準測定値を取る。各適合力測定前にこの基準値の測定を取る 。 2.5 kHz のレートで
- 場所 3 の一夜と測定力データにヘルメット s。繰り返し測定のため 6 回のフィットと同じシナリオを繰り返します 。
- シナリオに合わせすべてのために同じ測定手順を繰り返します 。
- 変換波長シフト データ フィットのための前もって決定された校正定数探触子から測定波長を乗じて測定を強制的に強制的にトランスデューサー 。
3。衝撃シミュレーションのための落下塔
- シミュレート頭部への衝撃、ヘルメットをかぶった直線的影響面 19 , 23 をヒットする一夜を導くことによって。これを行うに必要な機器は下記のとおり、特定コンテキスト。
- から成っている調節可能なドロップ ジンバル、身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首、変数影響表面にアセンブル落下塔
。 注: 合計ドロップ アセンブリ質量は約 11 キロ。現実的な影響 24 シミュレートするために効果的な胴体質量として完全な人間体除外のジンバル アカウントの付加質量 。
- 手配 9 一軸加速度計で 3-2-2-2 線形を許可する一夜と角加速度重力の中心 25 で決定する一夜の内にある構成します 。
- 衝撃の直前に及ぼす衝撃速度を測定する衝撃タワーの建設目的速度ゲートを配置します 。
- から成っている調節可能なドロップ ジンバル、身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首、変数影響表面にアセンブル落下塔
- データ集録システムを使用して頭部の加速度と首フォース/モーメント データを収集します。すべてのチャネルのために 100 kHz でサンプリング、アナログ電圧をフィルター処理します。データ集録システムの前に角周波数は 4 kHz 26 ハードウェア アンチエイリアシング ローパス フィルターが含まれています 。
- 影響のシナリオをアレンジします。
- すべての影響、モーショントラッ キング中より良い可視性を許可するのにヘルメットのバイザーを削除します。インパクト時にバイザーの効果はその緩やかな添付ファイルのためにごくわずかと見なされます 。
- は、額に影響を与えるすべての滴を配置します。これは、影響の共通の場所サイクリング 27、その他のシナリオをシミュレートすることも可能性があります 。
- を変えることによってシミュレート 6 異なる影響シナリオに影響を与える速度、面、および 表 2 に従って先頭または胴体最初影響します 。
- レイズ適切な高さに一夜、衝撃速度を指定に対応します。それぞれ 4 m/s と 6 m/s の速度を達成するために適切な高さ、0.82 m 通常 1.83 m と一夜をドロップします
。 注: は、摩擦損失を克服するために必要に応じて高さを追加します。4 m/s と 6 m/s の 2 つの影響の速度は以前の文学と基準 28 を基選択できます 。
- は、打撃面を配置します。
- 配置はフラットか 45 ° 傾斜アンビル ( 図 4)。フラットのアンビルが平らな面に滝をシミュレートし、傾斜アンビルと接線方向速度成分の影響をシミュレートします 。
- は、アスファルトの表面をシミュレートする研磨テープのアンビルの面の両方をカバーします。必要に応じて影響を受けるヘルメット アンビルの平らな面のみに接触への影響、アンビルの位置を調整します 。
- 先頭または胴体最初の影響のため落下塔を配置します。胴体影響の組み合わせと同様で、先頭と胴体最初の影響をシミュレート ・ スミス ら に影響を与える構成の読み込み。 18
- 頭位の影響をシミュレートするために落下塔を調整しないでください 。 胴、頭の前に地面を押すをシミュレートする
- は、ドロップ ジンバルのパスで木製のブロックを配置します。頭が胴体影響でアンビルに影響を与えるから約 25 mm の高さでこの木製のブロックを配置します。頭頸部屈曲のみによるアンビルをヒット継続されます 。
- 落下塔 ( 図 5) からの振動を最小限に抑えるために泡の層が含まれています 。
- 、頭位の影響と対照をなして胴体最初の影響で首の角度を調整します
。 注: この首の角度調整ヘッド屈曲後額にアンビルに影響するため、衝突の場所は先頭の影響の例 ( 図 6) に匹敵することができます。額への影響に加えてこの胴体最初シナリオ確かに側面衝突同様に関連するでしょう。先頭と胴体最初の両方の面でこのジンバル システムは、トラックに沿って頭頸部の運動後の衝撃 。
- 同時にデータ集録システム、高速度カメラ (セクション 4 を参照)、一夜のドロップをトリガーします。同じ影響とたびに新しいヘルメットで 3 回フィット シナリオ構成を繰り返します
。 注: 高速カメラのセクション 4 で詳述落下塔と並行して設定する必要があります 。
- は、6 の異なる影響シナリオのそれぞれに 4 つのフィットのシナリオのそれぞれを対象します。各構成の 3 試験後 72 滴の合計を実行します 。
- 一夜の運動学的・動力学的データをポスト プロセスします。
- 加速とフォース/モーメント インダスを満たすために後処理で 4 th 順序バターワース フィルターを使用した際にフィルター アナログ信号推奨される方法は 26 をみてください。頭部の加速度と首力チャネル周波数クラス (CFC) 1000 あたりをフィルターします。首瞬間フロン 600 ごとにフィルターを適用します 。
4。モーション キャプチャの高速デュアル カメラ システムを用いた
注: 2 台の高速度カメラから記録マーカー位置の DLT 法 16 で決定する三次元マーカー位置を許可します。後処理。頭部ヘルメットの変位を決定する頭部とヘルメットの両方でインパクト時のマーカーを追跡する.
。- 落下塔周りの高速カメラを配置します。
- 配置の低下のまわりの 2 つの高速カメラはヘルメットと一夜動きの同期キャプチャ画像にインパクト時タワーします。
- マスター カメラ落下塔の側に置き、約 45 ° ( 図 7) マスターからスレーブ カメラを配置します。十分な露出を可能にするカメラ間の 250 W の光のセットアップします 。
- 配置の低下のまわりの 2 つの高速カメラはヘルメットと一夜動きの同期キャプチャ画像にインパクト時タワーします。
- 高速度カメラを構成します。
50 ミリメートル f/1.4 または 100 ミリメートル f/2.0 マクロ レンズ、必要な視野によって
- 各装備カメラ。F/8.0 でレンズの開口部を設定します
。 注: この開口部は、必要な被写し界深度で十分にシャープなフォーカスのことができます。影響のシナリオに応じて、30 〜 60 センチメートルからビューの必要なフィールドが長射程します 。
- は、2 番目またはより高速な当たり 1000 フレームのフレーム レートで 1280 x 800 ピクセルで記録する両方のカメラを設定します。したがって、フレームあたりの最大露出時間 600 μ s になります 。
- は、フレームと内部クロックの 2 台のカメラを同期させます。同時に両方のカメラをトリガーするようにトリガーを設定します 。
- 各装備カメラ。F/8.0 でレンズの開口部を設定します
- 校正フレーム各カメラからの静止画像を撮影して、スペースをキャリブレーションします
。 注: 直接線形変換 (DLT) メソッドのスペース調整する必要が最初。- は、両方のカメラの視野に 17 知られているキャリブレーション ポイントの位置と校正ケージを移動し、各カメラから単一の画像を取る。少なくとも 11 の共通点は、両方のカメラから見える必要があります 。
- 検索ソフトウェアのトラッキングを各マーカーの 2 次元座標
。 メモ: 座標測定機 (CMM) DLT 校正前に校正ケージのポイントの位置が決まります 。
- 校正マーカーで実行される一連の計算を使用して ' 座標 (DLT として知られている) 16、三次元座標校正ケージに任意の 2 つの次元のマーカーの場所に変換後処理で座標系 。
- ヘルメット変位を定量化する一夜の額にポイントと追跡ソフトウェアを使用してヘルメットのつばの間の距離を追跡します
。 注: これらのポイントを両方のカメラから表示されないので、一夜各 3 つ目に見えるマーカーのセットを追跡し、代わりにヘルメットします。額やヘルメットの上ポイント、直接追跡できますありません 。
- モーショントラッ キングの一夜にマーカーを置き、各カメラから一夜のまだ参照イメージを取る。
- の間接マーカー追跡のこのメソッドでは、各カメラで一夜参照イメージを取る。この参照イメージが 3 つのマーカーと頭で定義されている参照マーカーで構成されていることを確認します 。
- は、両方のカメラに残っている間 3 つの参照点の位置を使用してマーカー間の距離を最大化する ' ビューのフィールド
。 注: 距離を最大化するエラーを追跡する追跡感度の間接マーカーを減少させることによってより精度のことができます。ポスト処理、額の位置の推定だけでなく、運動の三次元再構成を可能にする 3 つのマーカーです 。
- は低額に目の間参照マーカーを押し、他のマーカーにまたがって一夜。これらの 3 つの他のマーカーが影響を与える ( 図 8) で両方のカメラから表示されていることを確認します 。
- モーショントラッ キングのヘルメットにマーカーを置き、一夜参照 (セクション 4.5) のとおり、まだ各カメラからヘルメットの参照画像を取る。
- 参照で構成されています、少なくとも 4 つのモーション トラッキング マーカーを表示することを確認します。参照としてヘルメットのつばの下に 1 つのマーカーを保持して、ヘルメットの他の 3 つのマーカーを普及します。これらの 3 つのマーカーが影響で両方のカメラから表示されることを確認します。ヘルメット参照 ( 図 9) の各カメラから単一の画像を撮影します 。
- セクション 3 で説明したように、同時にデータ集録システム、高速度カメラ、一夜のドロップをトリガーします
。 注: 落下塔は、同時に高速カメラを設定する必要があります。参照画像を服用後にドロップが行われます。- アレンジ ヘルメット シナリオに適しています。ドロップを記録します。信号影響により手動でカメラをトリガーします。記録を整理、3 s はトリガーと 8 の前に記録トリガー後 s が記録されます。手動で確認し、ブラケットのみの影響を含む同期カメラ画像 。
5。頭ヘルメット マーカー追跡と後処理
- トラック カメラ固有のソフトウェアを使用して、衝撃で頭とヘルメット マーカー。
ドロップあたり
- トラック 6 のポイント: ヘルメットと一夜 ( 図 10) の両方の 3 つ。ソフトウェアで、各マーカーの非定常二次元ピクセル座標を決定します 。
- ドロップ時に履歴マーカーの 3次元座標を計算する DLT 法を使用します
。 注: 校正ケージから校正データと 2 台のカメラからドロップ データ、DLT 法を決めることが履歴マーカーの 3次元座標ドロップ中です 。
- 一夜の額とヘルメットのつばの 3次元三次元座標を計算する (特異値分解) SVD 法 17 を使用します。この 2 点の違いは頭部ヘルメット変位。
- 履歴マーカーから一夜の額とヘルメットのつば各特異メソッドを使用して、参照の位置を推定するポイントします 。
- は、3 つのマーカーの参照フレームとドロップの個々 のフレームの間の変換行列を見つけるに特異値分解法を使用します。額またはヘルメットの縁の場所を見つけるにこの変換を適用できます 。
- ヘルメットと一夜の両方のこの間接の追跡を行います。額とヘルメットのつば間の変位することができます ( 図 11) を監視します 。
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結果
適合力測定
シナリオに合わせてそれぞれの力に合わせて各センサーの位置 (図 12) で測定を行ったし、不均衡な差異を想定して t 検定を行った意義を決定 (p < 0.05)。すべての測定値の平均の標準偏差は ± 0.14 n. 高等フィット力を示すタイトなフィット。
頭の運動、首の速度論的データ
結果頭部線形加速度、ヘッド角加速度、頭角速度、首の上の力、典型的なドロップから首の上部の瞬間 (図 13 図 17~) のとおりです。結果の値は、 x y、およびzの方向ベクトル (図 3
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ディスカッション
ここでは、調査ヘルメット法適合シミュレートされたヘルメットをかぶった頭への影響が表示されます。フィット ヘルメットの適合力センサーを用いた定量化を行った、ATD 一夜と首ガイド付きドロップ タワーの影響をシミュレートした、ヘルメットの動きは、高速ビデオで追跡されました。異なる影響シナリオをシミュレートしたさまざまなフィット シナリオに合うヘルメットの生体力学的措置に及ぼす影響を調査します。
ヘルメットに合わせてセンサーが異なるヘルメット適合シナリオ (図 12) のフィット力の違いを区別することができます。フィットの異なるシナリオ間のフィット力の傾向は強くヘルメットのパフォーマンスと相関がないです。ヘルメットに合う安定性の悪い (例えば下位フィット、図 1に示すように) 有意に低いフィット力を展示する予定です。ヘルメットの動き (後方にフィット,図 19) の増加量は、にもかかわらず、後...
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開示事項
著者には開示する競合はなく、この作品の公開から財政的に得るために立っていません。
謝辞
感謝する自然科学と工学研究評議会 (レベル) カナダ (発見助成金 435921) Pashby スポーツ安全基金からの資金 (2016: RES0028760)、バンティング研究財団 (ディスカバリー賞 31214), NBEC 株式会社 (カナダ)、およびアルバータの大学機械工学科物質工学科。
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材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| ハイブリッド III ヘッドフォーム | ヒューマネティクス または Jasti-Utama | N/A | 50 パーセンタイル ATD、インパクト シミュレーション用 |
| ハイブリッド III ネック | ヒューマネティクスまたは Jasti-Utama | N/A | 50th パーセンタイル ATD、インパクト シミュレーション |
| 用 線形加速度計 | 測定 スペシャリティ | 64C-2000-360 | 頭の加速度測定 |
| 用 アッパー ネック ロードセル | mg センサー | N6ALB11A | 首の負荷測定用 |
| キャプチャ | ハイスピードカメラ | ビジョンリサーチ | v611 |
| カメラレンズ | カールツァイス | N/A | 50 mm f1/.4, モーションキャプチャー用 |
| カメラレンズ | カールツァイス | N/A | 100mm f/2.0, モーションキャプチャー用 |
| 自転車 ヘルメット | ベル | N/A | トラバース |
| データ収集システム | ナショナル機器 | PXI 6251 | ハイブリッド III 信号集録用 |
| ヘッド インパクト ドロップ タワー | アルバータ大学 | N/A | 衝撃シミュレーション用カスタム設計 |
| Optical Interrogator | Smart Fibres Ltd. | N/A | SmartScan, 光学センサー力測定用 |
| フィットフォースセンサー | アルバータ大学 | N/A | カスタムデザイン, ヘルメットフィット力の測定用 |
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