本文關(guān)鍵詞：用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行誤差修正的手臂姿態(tài)跟蹤的研究

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【摘要】：為了提高人體手臂運(yùn)動(dòng)姿態(tài)跟蹤的精度,提出了一種采用蟻群優(yōu)化(ACO)算法修正誤差的手臂姿態(tài)跟蹤方法。該方法基于對(duì)姿態(tài)測(cè)量單元中加速度計(jì)的誤差模型的分析,采用ACO算法進(jìn)行誤差模型參數(shù)擬合以修正加速度計(jì)的靜態(tài)誤差;應(yīng)用卡爾曼濾波算法對(duì)MEMS加速度計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,得到肢體姿態(tài)最優(yōu)估計(jì);采用了手臂肘關(guān)節(jié)的幾何約束模型,對(duì)手臂姿態(tài)跟蹤過程中因噪聲擾動(dòng)和肌肉變形產(chǎn)生的隨機(jī)漂移誤差進(jìn)行補(bǔ)償,得到手臂關(guān)節(jié)的正確位置估計(jì)。試驗(yàn)表明,該方法有效地降低了傳感器噪聲所引起的漂移,提高了位置測(cè)量的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定度。
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 姿態(tài)跟蹤 蟻群優(yōu)化(ACO)算法 數(shù)據(jù)融合 幾何約束
【基金】：河北省自然科學(xué)基金(F2015203392) 秦皇島市科技計(jì)劃(201502A043)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP18;TH824.4
【正文快照】： Xt人體骨骼進(jìn)行了幾何約束,為解決人體運(yùn)動(dòng)非線^ · 性問題,在信息融合過程中引人了粒子濾波算法。人體姿態(tài)跟蹤有多種金要應(yīng)用。通過對(duì)人體姿 1130[1°]和1^1職[2]通過人體手臂處在預(yù)先設(shè)定好的態(tài)的實(shí)時(shí)捕捉測(cè)量及數(shù)據(jù)的處理和分析,可以有效 不同狀態(tài)下的加速度信息和角速度

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本文編號(hào)：876884