肢體運動是人類日常活動中最為重要的一環(huán),實時檢測肢體運動狀態(tài)能夠為運動不便的患者康復(fù)鍛煉過程提供更科學(xué)的診斷依據(jù)。基于慣性測量單元的三維人體動作捕捉系統(tǒng)能夠不受使用場景的限制,為患者提供簡單易用、穿戴無負擔的舒適使用感,內(nèi)嵌慣性數(shù)據(jù)融合算法能夠輸出精確的姿態(tài)與運動關(guān)節(jié)角,同時搭配虛擬人體運動仿真模型為患者提供視覺一致的體驗感。本文主要針對慣性動作捕捉系統(tǒng)中的關(guān)鍵性技術(shù)進行研究,包括硬件方案、數(shù)據(jù)融合算法、運動仿真技術(shù)和軟件實現(xiàn)共4個部分,并在每部分的最后設(shè)計了實物實驗或仿真實驗進行驗證。本文對各關(guān)鍵技術(shù)的具體研究展開如下:基于慣性測量單元的硬件方案設(shè)計是動作捕捉系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)。本文對患者的使用需求進行分析,給出了基于九軸IMU的動作捕捉硬件系統(tǒng)設(shè)計框架。然后針對控制、采集、無線傳輸以及電源管理四部分分別進行了器件選型、功能設(shè)計與電路設(shè)計。最后對所有器件進行集成,研制出能夠?qū)崟r采集與處理九軸慣性數(shù)據(jù)的硬件設(shè)備。九軸數(shù)據(jù)融合算法研究分為姿態(tài)估計和關(guān)節(jié)角估計兩部分。根據(jù)IMU傳感器的不同特性,本文使用加速度和磁感應(yīng)強度的測量值對陀螺儀的時漂現(xiàn)象進行補償。以四元數(shù)為系統(tǒng)狀態(tài),設(shè)計了擴展卡爾曼更... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

荷蘭MVN設(shè)備實物圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-4-圖1-2美國3DSuit設(shè)備實物圖中國的慣性式人體運動捕獲研究較其他國家具有滯后性，但后起之秀厚積薄發(fā)，近年來也不乏一些優(yōu)秀的高質(zhì)量產(chǎn)品不斷產(chǎn)出。國內(nèi)實現(xiàn)首個慣性人體姿態(tài)測量與識別試用性研究的是中國科學(xué)院吳健康教授帶領(lǐng)的科研隊伍，該設(shè)備于11年第十三屆高交會中第一次亮相。自此國內(nèi)姿態(tài)測量與識別領(lǐng)域的相關(guān)研究開啟了新的篇章，并涌現(xiàn)出一批以諾亦騰為代表的慣性運動捕獲商用化產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。中國科學(xué)院團隊致力于慣性測量單元動態(tài)系統(tǒng)理論與數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究并取得突破性進展，完成了名為MMocap的慣性動作捕捉系統(tǒng)研發(fā)，MMocap設(shè)備的運動捕獲與展示如圖1-3所示[19]。該系統(tǒng)創(chuàng)建了首個二級信息融合方法，自主研發(fā)微嵌入式系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建出人體層次化結(jié)構(gòu)模型，代入全局坐標的位移參數(shù)驅(qū)動人體仿真模型，實現(xiàn)人體運動過程的動作再現(xiàn)。圖1-3中科院MMoCap實物展示效果圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-4-圖1-2美國3DSuit設(shè)備實物圖中國的慣性式人體運動捕獲研究較其他國家具有滯后性，但后起之秀厚積薄發(fā)，近年來也不乏一些優(yōu)秀的高質(zhì)量產(chǎn)品不斷產(chǎn)出。國內(nèi)實現(xiàn)首個慣性人體姿態(tài)測量與識別試用性研究的是中國科學(xué)院吳健康教授帶領(lǐng)的科研隊伍，該設(shè)備于11年第十三屆高交會中第一次亮相。自此國內(nèi)姿態(tài)測量與識別領(lǐng)域的相關(guān)研究開啟了新的篇章，并涌現(xiàn)出一批以諾亦騰為代表的慣性運動捕獲商用化產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。中國科學(xué)院團隊致力于慣性測量單元動態(tài)系統(tǒng)理論與數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究并取得突破性進展，完成了名為MMocap的慣性動作捕捉系統(tǒng)研發(fā)，MMocap設(shè)備的運動捕獲與展示如圖1-3所示[19]。該系統(tǒng)創(chuàng)建了首個二級信息融合方法，自主研發(fā)微嵌入式系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建出人體層次化結(jié)構(gòu)模型，代入全局坐標的位移參數(shù)驅(qū)動人體仿真模型，實現(xiàn)人體運動過程的動作再現(xiàn)。圖1-3中科院MMoCap實物展示效果圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]老齡化視角下的大健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J]. 周英奇,王京.  商業(yè)文化. 2019(16)
[2]改進的擴展卡爾曼濾波算法研究[J]. 賀軍義,李男男,安葳鵬.  測控技術(shù). 2018(12)
[3]一種基于MEM-LBP的動作特征提取及識別方法[J]. 陳恩慶,樊軍博.  計算機應(yīng)用研究. 2018(04)
[4]慣性陀螺技術(shù)與虛擬陀螺技術(shù)在步態(tài)參數(shù)測量應(yīng)用中的對比研究[J]. 盛治進,朱滿芬.  激光雜志. 2015(07)
[5]人體三維建模和超聲人體通信的仿真研究[J]. 黎章宇,劉嬌蛟.  計算機仿真. 2015(04)
[6]三維激光掃描技術(shù)在人體三維建模中的應(yīng)用研究[J]. 黃承亮.  測繪. 2013(01)
[7]基于慣性動作捕捉的人體運動姿態(tài)模擬[J]. 趙正旭,戴歡,趙文彬,袁潔.  計算機工程. 2012(05)
[8]動作捕捉在影視作品中的應(yīng)用[J]. 尹釗.  影視制作. 2010(11)
[9]人體運動仿真綜述[J]. 夏時洪,魏毅,王兆其.  計算機研究與發(fā)展. 2010(08)
[10]人體運動建模的實時逆運動學(xué)算法[J]. 張鑫,王章野,王作省,彭群生.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2009(06)

博士論文
[1]面向臨床步態(tài)分析的足部姿態(tài)與多軸地面反作用力測量方法研究[D]. 李光毅.浙江大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于人體姿態(tài)捕捉與虛擬現(xiàn)實技術(shù)的肩關(guān)節(jié)康復(fù)系統(tǒng)[D]. 徐如燚.華中科技大學(xué) 2019
[2]基于Unity3D的人體肢體運動展示系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 劉志強.電子科技大學(xué) 2018
[3]基于動作捕捉的下肢骨折康復(fù)效果評價研究[D]. 汪鼎鈞.西安理工大學(xué) 2018
[4]基于慣性測量單元的人體下肢運動捕捉算法研究[D]. 岳晉忠.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于運動傳感的人體姿態(tài)實時捕獲系統(tǒng)研究[D]. 李杰.華東交通大學(xué) 2016
[6]基于梯度下降和互補濾波的快速姿態(tài)解算算法研究[D]. 陳建翔.天津大學(xué) 2016
[7]基于慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)研究與設(shè)計[D]. 汪俊.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[8]基于慣性數(shù)據(jù)的人體姿態(tài)實時三維重構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 韓梅.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[9]基于MEMS慣性傳感器動作捕捉系統(tǒng)與軌跡追蹤的研究設(shè)計[D]. 楊波.電子科技大學(xué) 2014
[10]基于MEMS的人體運動跟蹤算法研究[D]. 崔少新.哈爾濱工程大學(xué) 2014



本文編號：2959160