發(fā)布時間：2021-12-29 17:27

　　隨著科學技術的快速發(fā)展,下肢力線測定系統(tǒng)逐漸成為醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的熱點。室內定位技術作為下肢力線測定系統(tǒng)的一項關鍵技術,被認為是新世紀最有發(fā)展前景的信息技術之一。慣性傳感器因其體積小、便于攜帶、成本低以及自主性強的優(yōu)勢,得以廣泛應用。但基于慣性傳感器的室內定位技術容易造成累積誤差且計算復雜度較大,因此,減少累積誤差及降低計算復雜度是本文的主要研究內容。本文首先對下肢力線測定系統(tǒng)的研究背景及意義進行介紹,闡述了國內外對室內定位技術的研究現狀,并對慣性傳感器,數據融合,姿態(tài)解算以及卷積神經網絡原理進行描述。然后針對下肢力線測定系統(tǒng)中的定位問題,以慣性傳感器為基礎,圍繞如何提高室內定位的精度,降低室內定位的復雜度,提高效率這一內容,開展了一系列的研究工作。本文的主要貢獻包括以下幾個方面:1)根據慣性傳感器的原理,提出一個基于慣性傳感器的力線測定系統(tǒng)框架。該框架主要由三個部分組成:數據融合,姿態(tài)解算以及位置求解。數據融合部分通過慣性傳感器采集加速度計和陀螺儀數據,并對其進行融合,得到四元數數據。姿態(tài)解算部分主要是利用四元數法對載體坐標系中的加速度數據進行坐標轉換,得到地理坐標系的加速度數據。位置求... 

【文章來源】：浙江師范大學浙江省

【文章頁數】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

DMP及I2C初始化程序代碼圖

4基于卷積神經網絡的室內定位陀螺儀測量值以及與之對應的室內物體的真實位置信息；然后通過數據融合的方式對上述數據進行處理從而得到四元數數據；隨后再通過四元數數據把載體坐標系中室內物體的傳感器測量值轉換成地理坐標系中的傳感器測量值；緊接著對地理坐標系中的傳感器測量值進行歸一化處理從而得到歸一化后的傳感器測量值；再通過歸一化后的傳感器測量值以及物體的真實位置信息對卷積神經網絡進行訓練；最后利用訓練好的模型對物體位置信息進行預測繼而實現室內定位。下面將詳細闡述基于卷積神經網絡的室內定位算法的各個部分。4.2卷積神經網絡定位算法4.2.1數據融合本章的數據融合模塊主要負責將傳感器采集到的加速度與陀螺儀數據進行融合處理從而降低傳感器數據之間的誤差，實現更為精確的室內定位。本章通過使用集成在MPU6050硬件上的DMP技術來進行數據融合。圖3.3所示為DMP技術解算四元數的流程圖。DMP技術通過硬件電路的處理可以快速有效的計算出四元數數據，其處理結果通過DMP寄存器讀取得到，如圖4.2所示。由圖可知，經DMP數據融合后的四元數是采用q30的格式進行輸出的，本章為方便后面計算將其轉換成浮點數的形式。通過使用DMP技術可大幅降低運算復雜度，簡化程序代碼設計。圖4.2DMP寄存器讀取四元數代碼圖考慮到四元數在多次運算后會累積誤差，所以本章通過DMP技術得到四元數后會32

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ARM與MPU6050的測姿系統(tǒng)設計[J]. 黃金鵬,尚俊娜,岳克強.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(04)
[2]基于角度補償的手機多傳感器數據融合測距算法[J]. 陳帥,王國英,莫路鋒.  傳感技術學報. 2017(02)
[3]卷積神經網絡研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍.  計算機學報. 2017(06)

博士論文
[1]室內定位關鍵技術研究[D]. 張宴龍.中國科學技術大學 2014

碩士論文
[1]基于慣導技術的室內巡檢及定位系統(tǒng)設計[D]. 趙雙.西安電子科技大學 2019
[2]基于航位推算的室內定位系統(tǒng)研究與實現[D]. 宋紅麗.電子科技大學 2018
[3]基于MEMS-IMU的室內定位與導航算法研究[D]. 寇彩云.北京工業(yè)大學 2018
[4]基于多傳感器數據融合的AGV導航控制系統(tǒng)研究[D]. 徐本領.南京航空航天大學 2018
[5]人體下肢力線導航系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 劉傳耙.天津大學 2018
[6]基于MEMS低成本微型捷聯慣性導航系統(tǒng)研究[D]. 王守寬.北京理工大學 2016
[7]基于多個慣性傳感器的姿態(tài)融合算法研究[D]. 武健.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[8]改進的卷積神經網絡模型及其應用研究[D]. 何鵬程.大連理工大學 2015
[9]基于移動終端傳感器的室內定位技術研究[D]. 谷春斌.電子科技大學 2015
[10]基于MEMS傳感器的高精度行人導航算法研究[D]. 楊輝.廈門大學 2014



本文編號：3556558