【摘要】：手機內(nèi)置加速度傳感器坐標系固定于設備自身,其采集的數(shù)據(jù)因手機姿態(tài)的改變而不斷發(fā)生漂移,受此影響即使同一運動過程,加速度數(shù)據(jù)也難以同前一個時刻保持一致。為解決該問題,提出利用空間坐標轉(zhuǎn)換算法將加速度數(shù)據(jù)從手機坐標系映射至慣性坐標系,從而確保數(shù)據(jù)在手機任意姿態(tài)下均能準確反映實際的運動狀態(tài)。為驗證該方法的有效性,設計一種手機傳感器數(shù)據(jù)在線采集與實時處理新方法,實現(xiàn)Matlab中數(shù)據(jù)動態(tài)特征的實時觀測及算法性能的在線評估。利用此方法,在旋轉(zhuǎn)實驗中分別測試方向余弦與四元數(shù)兩種算法的可行性,并在計步器實驗中進一步測試四元數(shù)算法性能。實驗結(jié)果表明,基于方向傳感器數(shù)據(jù)的方向余弦算法因測量范圍限制,不能實現(xiàn)全方位空間坐標轉(zhuǎn)換;而基于旋轉(zhuǎn)矢量傳感器數(shù)據(jù)的四元數(shù)算法則能夠?qū)崿F(xiàn)全方位轉(zhuǎn)換,且轉(zhuǎn)換后的加速度對步態(tài)識別率達到95%以上,較準確地反映了實際運動狀態(tài)。
[Abstract]:The built-in acceleration sensor coordinate system is fixed on the device itself, and the data collected by the mobile phone constantly drift because of the change of the mobile phone attitude. Even if the acceleration data is in the same motion process, it is difficult to keep the acceleration data consistent with the previous time. In order to solve this problem, the acceleration data is mapped from the mobile phone coordinate system to the inertial coordinate system by using the spatial coordinate transformation algorithm, so as to ensure that the data can accurately reflect the actual motion state of the mobile phone in any attitude. In order to verify the effectiveness of this method, a new on-line data acquisition and real-time processing method for mobile phone sensor is designed to realize real-time observation of data dynamic characteristics and on-line evaluation of algorithm performance in Matlab. Using this method, the feasibility of direction cosine algorithm and quaternion algorithm is tested in rotation experiment, and the performance of quaternion algorithm is further tested in the pedometer experiment. The experimental results show that the directional cosine algorithm based on the direction sensor data can not realize the omnidirectional spatial coordinate transformation due to the limit of the measurement range, while the quaternion algorithm based on the rotation vector sensor data can realize the omnidirectional transformation. The recognition rate of gait is more than 95%, which reflects the actual state of motion more accurately.
【作者單位】： 蘭州理工大學計算機與通信學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61262016) 甘肅省自然科學基金資助項目(1208RJZA239)~~
【分類號】：TP212.9

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本文編號：2194169