發(fā)布時間：2018-04-02 15:33

  本文選題：運(yùn)動捕獲　切入點：橢球擬合　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：體感交互是新一代人機(jī)交互的主要界面形式之一。為了實現(xiàn)人體運(yùn)動和計算機(jī)的交互,首先要對人體的運(yùn)動進(jìn)行捕獲識別。本文針對MEMS慣性式人體運(yùn)動捕獲系統(tǒng)中的傳感信息獲取和運(yùn)動姿態(tài)分析兩個環(huán)節(jié),分別從姿態(tài)測量單元設(shè)計、傳感器誤差校正、姿態(tài)解算與姿態(tài)補(bǔ)償融合等方面進(jìn)行了深入研究。本文首先對人體運(yùn)動捕獲系統(tǒng)的整體框架進(jìn)行了設(shè)計,結(jié)合系統(tǒng)需求設(shè)計了姿態(tài)測量單元來獲取加速度、角速度和磁場分量等運(yùn)動數(shù)據(jù)。考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和實時性,本文基于雙緩存和時分復(fù)用機(jī)制設(shè)計了支持多個測量節(jié)點異步采集和同步聚合的通信協(xié)議。在分析了姿態(tài)測量單元中磁傳感器受到的自身儀表誤差和外界環(huán)境干擾之后,建立了多參數(shù)誤差模型,并基于橢球擬合法對誤差進(jìn)行了有效補(bǔ)償。同時在分析了陀螺儀中存在的隨機(jī)漂移后,針對其難以直接量化處理的特點,構(gòu)建了 ARMA模型,并使用卡爾曼濾波有效消除了陀螺儀的漂移。針對人體運(yùn)動捕獲系統(tǒng)中的運(yùn)動姿態(tài)分析環(huán)節(jié),本文在對陀螺儀積分和磁傳感器傾斜補(bǔ)償兩種姿態(tài)解算方法進(jìn)行實驗對比的基礎(chǔ)上,提出了多傳感器補(bǔ)償融合算法,即分別基于梯度下降法、基于互補(bǔ)濾波和PI調(diào)節(jié)實現(xiàn)了姿態(tài)融合,并在不同的狀態(tài)下對融合精度進(jìn)行了測試。測試表明,兩種融合算法均達(dá)到了靜態(tài)精度0.5°,動態(tài)精度2°。與另一常用的融合方法卡爾曼濾波相比較,此兩種算法也能達(dá)到相應(yīng)的精度。且在相同精度下,復(fù)雜度更小,更加適合于低功耗的嵌入式系統(tǒng)。
[Abstract]:Somatosensory interaction is one of the main interface forms of the new generation of human-computer interaction.In order to realize the interaction between human motion and computer, the first step is to capture and recognize human motion.In this paper, the sensor information acquisition and motion attitude analysis in the inertial human body motion capture system of MEMS are designed from the attitude measurement unit, the sensor error is corrected.Attitude calculation and attitude compensation fusion are deeply studied.In this paper, the whole frame of the human motion capture system is designed firstly, and the attitude measurement unit is designed to obtain the acceleration, angular velocity and magnetic field components according to the requirements of the system.Considering the scalability and real-time of the system, a communication protocol supporting asynchronous acquisition and synchronous aggregation of multiple measurement nodes is designed based on the mechanism of dual cache and time division multiplexing.At the same time, after analyzing the random drift in gyroscope, aiming at the difficulty of directly quantifying the gyroscope, the ARMA model is constructed, and the drift of gyroscope is effectively eliminated by Kalman filter.Aiming at the motion attitude analysis of human motion capture system, this paper presents a multi-sensor compensation fusion algorithm based on the experimental comparison of gyroscope integral and magnetic sensor tilt compensation.The attitude fusion is realized based on gradient descent method, complementary filtering and Pi adjustment, and the fusion accuracy is tested in different states.The test results show that the two fusion algorithms achieve the static accuracy of 0.5 擄and the dynamic accuracy of 2 擄.Compared with another common fusion method, Kalman filter, these two algorithms can achieve the corresponding accuracy.And under the same precision, the complexity is smaller and more suitable for low power embedded systems.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1701050