基于MEMS的姿態(tài)測量系統(tǒng)的研究.pdf

1、實(shí)時(shí)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)測量，也稱動(dòng)作捕捉，在生物醫(yī)療、體育運(yùn)動(dòng)、人機(jī)控制、虛擬現(xiàn)實(shí)、影視制作等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)測量的的現(xiàn)有技術(shù)主要分為光學(xué)動(dòng)作捕捉、磁性動(dòng)作捕捉、機(jī)械動(dòng)作捕捉、慣性動(dòng)作捕捉。其中基于光學(xué)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)是目前應(yīng)用最為廣泛的，但是由于其設(shè)備安裝操作復(fù)雜且昂貴，正被使用簡單、價(jià)格低廉且能克服抖動(dòng)、延遲等問題的慣性式運(yùn)動(dòng)測量系統(tǒng)替代。本文對慣性式運(yùn)動(dòng)測量系統(tǒng)的組成及姿態(tài)解算算法展開研究。
　　主要研究工作如下:

2、　　(1)構(gòu)建基于MEMS傳感器和無線WIFI技術(shù)的動(dòng)作捕捉軟硬件平臺(tái)
　　根據(jù)實(shí)時(shí)姿態(tài)測量需要，自主設(shè)計(jì)了具有三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀、三軸磁阻計(jì)的九軸慣性節(jié)點(diǎn)，采用CAN總線和無線WIFI通訊技術(shù)解決了數(shù)據(jù)的高速傳輸，實(shí)現(xiàn)了慣性節(jié)點(diǎn)單元數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取，完成了基于MEMS的姿態(tài)測量系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái)搭建，實(shí)現(xiàn)了3D虛擬模型對設(shè)備穿戴者的實(shí)時(shí)姿態(tài)以及位置跟蹤。
　　(2)研究數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)姿態(tài)的實(shí)時(shí)解算
　　設(shè)計(jì)并實(shí)

3、現(xiàn)了多種數(shù)據(jù)融合算法，并針對人體運(yùn)動(dòng)測量中的線性加速度干擾，對互補(bǔ)濾波以及七狀態(tài)量擴(kuò)展卡爾曼算法做了自適應(yīng)改進(jìn)，并通過單軸旋轉(zhuǎn)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的可行性。另外針對人體姿態(tài)測量的站立腳特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了十三狀態(tài)量擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，利用站立腳的坐標(biāo)以及各骨骼姿態(tài)推算各慣性節(jié)點(diǎn)的速度以及位置信息，將該數(shù)據(jù)作為擴(kuò)展卡爾曼算法的測量數(shù)據(jù)，在仿真實(shí)驗(yàn)中達(dá)到了良好效果。最后設(shè)計(jì)了基于PI反饋的桿長跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)了慣性節(jié)點(diǎn)對穿戴位置不敏感的特性，并通過