隨著物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,可穿戴人體運動跟蹤技術日益受到人們的關注與重視,在醫(yī)療保健、應急救援和影音娛樂等諸多領域得到了廣泛應用。但是,現(xiàn)階段的可穿戴人體運動跟蹤系統(tǒng)主要依賴于加速度計、陀螺儀等慣性傳感器,其最大挑戰(zhàn)在于誤差隨使用時間的增加而增大,是不能自主恢復且逐漸累積的,即存在累積誤差和漂移問題。針對上述問題,本論文開展面向人體運動跟蹤的IMU/TOA融合定位模型與性能優(yōu)化研究,旨在解決傳統(tǒng)慣性可穿戴設備面臨的累積誤差和漂移問題。在此目標下,本論文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點如下:（1）人體運動跟蹤性能評估方法:通過理論誤差下限的推導分析,從理論上證明采用IMU/TOA融合方法解決慣性傳感器累積誤差和漂移問題的可能性。通過對融合定位系統(tǒng)克拉美羅界（Cramer-Raolowerbound,CRLB）的推導,從空間性能和時間性能兩個角度進行了深入分析,從理論上證明了IMU/TOA融合方法在解決累積誤差問題上的有效性。仿真實驗結(jié)果顯示,IMU/TOA融合定位系統(tǒng)在空間性能和時間性能兩個方面,較單一跟蹤系統(tǒng)的性能都有較大提升,很大程度上解決了累積誤差和漂移問題,可以為后續(xù)的系統(tǒng)設計和算法分析提供理... 

【文章來源】：北京科技大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：115 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１關鍵科學問題??

圖１－２研究內(nèi)容??（２）基于ＩＭＵ／ＴＯＡ融合的人體運動跟蹤模型研究??

圖２－２．人體運動跟蹤系統(tǒng)分類情況示意圖??１?）“ＩｎＳｉｄｅ－〇Ｕｔ”：傳感器被放置在身體需要實現(xiàn)跟蹤的特定部位（Ｉｎｓｉｄｅ），??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于MEMS傳感器的人體運動行為追蹤研究[J]. 楊沛.  自動化與儀器儀表. 2017(07)
[2]基于平方根求積卡爾曼濾波器的彈道目標跟蹤[J]. 巫春玲,韓崇昭.  控制與決策. 2010(05)
[3]二階中心差分粒子濾波算法[J]. 石勇,韓崇昭.  西安交通大學學報. 2008(04)
[4]裂變自舉粒子濾波[J]. 程水英,張劍云.  電子學報. 2008(03)
[5]迭代無跡Kalman粒子濾波的建議分布[J]. 郭文艷,韓崇昭,雷明.  清華大學學報(自然科學版). 2007(S2)
[6]高斯-厄米特粒子濾波器[J]. 袁澤劍,鄭南寧,賈新春.  電子學報. 2003(07)

碩士論文
[1]基于多傳感器的人體運動模式識別研究[D]. 李路.山東大學 2013



本文編號：3077569