基于多傳感器信息融合的人體姿態(tài)識別研究.pdf

1、近年來，隨著微機(jī)電(Micro-Electro-Mechanical-Systems，MEMS)技術(shù)和無線體域網(wǎng)（Wireless Body Area Network，WBAN）的發(fā)展，可穿戴的健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。作為健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的一個(gè)分支，基于無線體域網(wǎng)的人體運(yùn)動姿態(tài)識別逐漸受到研究者的重視，成為了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的人體姿態(tài)識別研究中，人體運(yùn)動信號的采集大都僅采用加速度傳感器，導(dǎo)致存在信號單一、系統(tǒng)穩(wěn)定性差和姿態(tài)角解算精度

2、低等問題。為此，研究者們提出了增加傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目和設(shè)計(jì)完善的傳感器融合算法等方案，但隨之帶來了系統(tǒng)便攜性和佩戴舒適度降低，以及需精確建模等缺點(diǎn)。
　　基于此，本文研究了基于多傳感器信息融合的人體姿態(tài)識別方法。首先構(gòu)建了一套基于WBAN的人體運(yùn)動信息采集平臺，實(shí)現(xiàn)了人體運(yùn)動信息的實(shí)時(shí)采集、傳輸、顯示和存儲。然后，設(shè)計(jì)了基于PI調(diào)節(jié)和互補(bǔ)濾波器的人體姿態(tài)角解算算法，將運(yùn)動數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)解算為人體姿態(tài)角數(shù)據(jù)。最后，在設(shè)計(jì)和實(shí)施人體運(yùn)動實(shí)驗(yàn)的基

3、礎(chǔ)上，將姿態(tài)角數(shù)據(jù)、加速度特征和高度信息作為特征參數(shù)，構(gòu)建了基于粗分類的姿態(tài)識別算法，實(shí)現(xiàn)了人體日常運(yùn)動姿態(tài)的準(zhǔn)確識別。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)在現(xiàn)有慣性測量模塊的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種便攜式的人體運(yùn)動傳感器終端。該終端主要由傳感器組件（三軸加速度傳感器、三軸磁力計(jì)、三軸陀螺儀各一個(gè)）、WIFI無線傳輸、微控制器和SD卡存儲等模塊組成，可實(shí)時(shí)連續(xù)地向上位機(jī)提供人體運(yùn)動過程中的加速度、角速度等主要運(yùn)動信息和周圍磁場強(qiáng)

4、度、高度等環(huán)境信息;采用VB開發(fā)環(huán)境，設(shè)計(jì)并開發(fā)了人體運(yùn)動監(jiān)測中心，以實(shí)時(shí)接收和動態(tài)顯示傳感器終端的數(shù)據(jù)。同時(shí)，還具有傳感器校準(zhǔn)和數(shù)據(jù)存檔、查詢等簡單的數(shù)據(jù)庫管理等功能。
　　(2)針對傳統(tǒng)人體姿態(tài)角解算算法中存在的穩(wěn)定性差和解算精度低等問題，提出了一種基于PI調(diào)節(jié)和互補(bǔ)濾波器的人體姿態(tài)角解算算法。利用四元數(shù)計(jì)算人體的姿態(tài)角變化，將慣性測量模塊的姿態(tài)測量值與觀測值之間的偏差作為PI調(diào)節(jié)輸入;采用互補(bǔ)濾波對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，求取