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基于微型惯性传感器腿部康复动作捕捉系统研究
资料介绍
基于微型惯性传感器腿部康复动作捕捉系统,其设计的意义在于使患者在康复训练时能够实时监护其运动状况,并通过再现本体运动来判断训练姿势是否合理。是动作捕捉技术在康复医疗领域中的一种应用。
文中论述了现有的动作捕捉系统的优缺点,综合MEMS惯性元件特点以及惯导系统的姿态解算方法,在此基础上以腿部康复训练时的运动采集为任务,对惯性式动作捕捉系统系统设计、捕捉环境的要求、使用成本进行分析,得到采用基于MEMS惯性元件的动作捕捉方式来获取患者腿部姿态是一种较优越方法。
研究工作主要内容如下:
(1)进行了系统的结构设计,完成节点捕捉层,节点汇聚层和节点接收层体系结构分类,以CAN总线为基础,实现了节点捕捉层和节点汇聚层的网络有线连接。以Zigbee无线通信为基础,实现了节点汇聚层和节点接收层的无线连接。实验表明,这种网络结构可以有效完成各层间的通信。
(2)以MPU9150集成惯性元件为核心结合STM32F103T8U6和CAN总线收发器VP230完成运动单元惯性数据捕捉节点的设计;基于上述所用芯片,结合CC2530F256无线SoC单片机,完成汇聚节点设计;以CC2531F256无线SoC单片机为核心完成接收节点设计。实验表明,系统可以完成运动信号的数据采集,处理和传输。
(3)针对MPU9150惯性传感器的数据采集特点,设计 FIR低通滤波器对传感器采集到的9轴数据进行滤波处理,实现对高频噪声的抑制。并针对MPU9150内置磁力计的灵敏度高,易受外界磁场干扰的问题,使用椭圆拟合的方法对磁力计进行误差补偿。实验表明,滤波及补偿后的数据在平滑性和稳定性方面具有提升。
(4)以四元数法对惯性传感器9轴数据进行姿态解算,利用3轴加速度数据和3轴磁感应强度数据,实现姿态初始解算。基于3轴角速度数据,设计卡尔曼滤波器更新四元数,并结合基于高斯牛顿法,融合加速度数据和磁力计数据估计得到的四元数,设计了互补滤波器,对捕捉节点的姿态实时更新。实验表明,初始姿态的解算和实时姿态更新可以快速准确得到捕捉节点姿态角。
系统在上位机虚拟现实环境中进行单捕捉节点和多捕捉节点的实验,实验表明,设计的系统能够对腿部的运动实时进行捕捉,数据传输稳定,采集并经过解算的数...
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