本文關(guān)鍵詞：基于體感網(wǎng)的人體運動測量及其評價，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：體感網(wǎng)是最近十年才興起的一個概念,并且以相對于傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)具有的明顯優(yōu)勢而引起各科研單位廣泛的興趣。本文依托于體感網(wǎng),設(shè)計出了一套用于人體運動測量和評價的便攜式設(shè)備,該設(shè)備可以用于人體在復(fù)雜路面(如上下樓梯,上下坡)進行人體運動學和動力學的測量分析。同時也可以針對各種運動類型進行人體氧氣消耗的測量,從而對人體運動的強度進行評價。本論文的主要研究工作如下：1、具體介紹了體感網(wǎng)的基本概念及其組成,以及國內(nèi)外各研究機構(gòu)以體感網(wǎng)為平臺在幾大熱門領(lǐng)域所做的研究成果。另外專門針對人體爬樓梯介紹了一些最新的研究成果。2、介紹體感網(wǎng)測量系統(tǒng)的硬件組成部分并對各個節(jié)點傳感器進行誤差分析及其標定。本系統(tǒng)主要由7個9軸慣性傳感器,一雙用于測量人體步態(tài)和足底壓力的智能鞋,用于測量耗氧量的傳感器以及一個總的控制器。各個傳感器與控制器之間用CAN總線連接,控制器通過五路WIFI模塊與PC機通信,傳輸速率達到1OOHz。3、介紹體感網(wǎng)測量系統(tǒng)的軟件組成部分。首先,利用傳感器的測量模型設(shè)計了基于四元數(shù)的擴展卡爾曼濾波器,對三軸角速度和四元數(shù)進行實時更新。然后利用四元數(shù)在空間坐標轉(zhuǎn)換的性質(zhì)設(shè)計了依托于本套實驗設(shè)備的姿態(tài)估計算法,實時捕捉人體運動過程中的空間姿態(tài)。另外,采用反正切模糊成員函數(shù)對人體在爬樓梯時步態(tài)進行識別。4、根據(jù)拉格朗日原理,利用慢速行走的準靜態(tài)特征,建立起人體慢速爬樓梯狀態(tài)下的七連桿的動力學模型。在該模型中將整個步態(tài)行走相分為雙腳著地相,左腳著地右腳擺動相,左腳著地右腳虛觸地相,右腳著地左腳擺動相以及右腳著地左腳虛觸地相的5個子步態(tài)相。5、利用設(shè)計的體感網(wǎng)人體測量系統(tǒng),對人體爬樓梯狀態(tài)過程中的步態(tài)進行了識別,進而在0kg,5kg,10kg,15kg的負重下進行人體負重爬樓梯實驗,并且將實驗結(jié)果與經(jīng)典的基于高速相機的運動捕捉技術(shù)進行比較,驗證了模型的正確性。其次對負重爬樓梯狀態(tài)下能量消耗進行了實驗,并且同平地行走的能量消耗進行了對比,該結(jié)果可以作為不同負重下關(guān)節(jié)力矩大小的一個直觀反映,同時也表明爬樓梯時人體的耗能量遠遠大于在平地行走時的耗能量。
【關(guān)鍵詞】：體感網(wǎng) 慢速爬樓梯 動力學模型 四元數(shù) 步態(tài)識別 能量評價 卡爾曼濾波
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH69;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 課題研究背景及意義8-10
• 1.1.1 體感網(wǎng)的組成8-10
• 1.1.2 體感網(wǎng)的特點10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 運動測量系統(tǒng)分類10-11
• 1.2.2 無線體感網(wǎng)在運動監(jiān)測方面的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 人體在爬樓梯狀態(tài)下的特征研究現(xiàn)狀13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容13-16
• 第二章 體感網(wǎng)測量系統(tǒng)的硬件開發(fā)16-32
• 2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)與原理16
• 2.2 傳感節(jié)點的工作原理16-28
• 2.2.1 慣性傳感器節(jié)點16-23
• 2.2.2 足底力傳感器節(jié)點的設(shè)計23-27
• 2.2.3 氧消耗量測量模塊的設(shè)計27-28
• 2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議28-31
• 2.3.1 CAN數(shù)據(jù)通訊28-29
• 2.3.2 WIFI無線通訊協(xié)議29-30
• 2.3.3 總體通信機制設(shè)計30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 體感網(wǎng)測量系統(tǒng)的軟件開發(fā)32-42
• 3.1 基于四元數(shù)的卡爾曼濾波算法設(shè)計32-35
• 3.1.1 基于四元數(shù)的傳感器測量模型32-33
• 3.1.2 擴展卡爾曼濾波器設(shè)計算法33-35
• 3.2 基于四元數(shù)的姿態(tài)估計算法35-38
• 3.2.1 方向余弦矩陣35-36
• 3.2.2 四元數(shù)姿態(tài)估計算法設(shè)計36-38
• 3.3 基于模糊理論的步態(tài)識別38-40
• 3.3.1 人體爬樓梯行走的步態(tài)周期38
• 3.3.2 基于模糊理論的步態(tài)識別算法38-40
• 3.4 上位機界面設(shè)計40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 人體慢速爬樓梯動力學模型42-50
• 4.1 人體的基本軸和基本平面42
• 4.2 人體慢速爬樓梯動力學建模42-49
• 4.2.1 單腳支撐相44-47
• 4.2.2 雙腳支撐相47-48
• 4.2.3 左(右)腳支撐,右(左)腳虛觸地相48-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 第五章 測量系統(tǒng)在爬樓梯過程中的應(yīng)用50-60
• 5.1 傳感器配置50
• 5.2 慢速爬樓梯步態(tài)識別實驗50-53
• 5.2.1 實驗背景及目的50-51
• 5.2.2 實驗方案51
• 5.2.3 實驗結(jié)果與分析51-53
• 5.3 慢速爬樓梯下肢動力學分析實驗53-56
• 5.3.1 實驗背景及目的53
• 5.3.2 實驗方案53-54
• 5.3.3 實驗結(jié)果與分析54-56
• 5.4 爬樓梯能量消耗實驗56-58
• 5.4.1 實驗背景及目的56
• 5.4.2 實驗方案56-57
• 5.4.3 實驗結(jié)果與分析57-58
• 5.5 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 工作總結(jié)60-61
• 6.2 不足與展望61-62
• 致謝62-64
• 參考文獻64-68
• 作者簡介68

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