隨著科技的發(fā)展和制造工藝的提升,移動(dòng)設(shè)備迎來(lái)了爆炸性的增長(zhǎng)。為了滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的各種需求,越來(lái)越多的移動(dòng)設(shè)備中配備了各式各樣的傳感器。慣性傳感器是其中的一個(gè)典型代表,在智能手機(jī)、智能手表以及智能手環(huán)等移動(dòng)設(shè)備中都有它的身影。由于其能夠捕捉豐富的運(yùn)動(dòng)相關(guān)信息,基于慣性傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)感知相關(guān)的研究已經(jīng)形成了一股新的熱潮。本文選擇了行為識(shí)別以及運(yùn)動(dòng)追蹤這兩個(gè)切入點(diǎn),它們同屬于運(yùn)動(dòng)感知的范疇,都需要通過某些測(cè)量手段對(duì)目標(biāo)對(duì)象運(yùn)動(dòng)過程的信息進(jìn)行捕捉,獲取關(guān)于運(yùn)動(dòng)的有意義的印象。但是它們的關(guān)注點(diǎn)各有側(cè)重,對(duì)行為識(shí)別而言,關(guān)于運(yùn)動(dòng)的有意義的印象是運(yùn)動(dòng)所屬的類別,對(duì)運(yùn)動(dòng)追蹤而言則是運(yùn)動(dòng)過程中某些屬性的量化描述。具體來(lái)講,本文以人的步態(tài)運(yùn)動(dòng)識(shí)別和剛體的運(yùn)動(dòng)追蹤作為案例,對(duì)基于慣性傳感器的運(yùn)動(dòng)感知機(jī)制進(jìn)行了研究。首先,本文基于對(duì)平地行走和上、下臺(tái)階這三類步態(tài)運(yùn)動(dòng)的研究和分析,提出了一種新型的基于慣性傳感器的步態(tài)運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法。這種方法提取了基于角度的步態(tài)運(yùn)動(dòng)相關(guān)特征,這種特征受用戶體形、行為習(xí)慣的影響小,不需要針對(duì)特定用戶進(jìn)行訓(xùn)練,能夠?qū)崿F(xiàn)用戶無(wú)關(guān)的識(shí)別。在與采用高維頻域特征方案的對(duì)比中,本文提出的方案能...

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 可穿戴計(jì)算與運(yùn)動(dòng)感知
        1.1.2 慣性傳感器與慣性測(cè)量單元
        1.1.3 行為識(shí)別
        1.1.4 運(yùn)動(dòng)追蹤
    1.2 研究目的和意義
    1.3 研究工作與主要內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)工作
    2.1 行為識(shí)別
        2.1.1 基于統(tǒng)計(jì)特征的行為識(shí)別
        2.1.2 基于結(jié)構(gòu)化特征的行為識(shí)別
    2.2 運(yùn)動(dòng)追蹤
        2.2.1 基于可穿戴傳感器的運(yùn)動(dòng)追蹤
        2.2.2 基于可穿戴傳感器的運(yùn)動(dòng)評(píng)估
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于慣性傳感器的步態(tài)運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法
    3.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)及挑戰(zhàn)
    3.2 人體步態(tài)運(yùn)動(dòng)的研究和分析
        3.2.1 步態(tài)運(yùn)動(dòng)周期的階段劃分
        3.2.2 步態(tài)運(yùn)動(dòng)角度特征模型
    3.3 步態(tài)運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法整體框架
    3.4 步態(tài)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.1 步態(tài)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集
        3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.5 步態(tài)運(yùn)動(dòng)識(shí)別
        3.5.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)觀察與分析
        3.5.3 運(yùn)動(dòng)相關(guān)特征的選擇和提取
    3.6 實(shí)驗(yàn)分析
        3.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.6.2 行為識(shí)別效果分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于慣性傳感器的剛體運(yùn)動(dòng)追蹤方法
    4.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)與挑戰(zhàn)
    4.2 剛體運(yùn)動(dòng)過程的分析建模
        4.2.1 剛體的表示
        4.2.2 利用平移和旋轉(zhuǎn)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析
    4.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.4.1 數(shù)據(jù)平滑
        4.4.2 參考坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        4.4.3 運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)抽取
    4.5 運(yùn)動(dòng)追蹤
    4.6 剛體上多位置的軌跡還原
    4.7 基于卡爾曼濾波的冗余慣性傳感器運(yùn)動(dòng)軌跡修正
    4.8 實(shí)驗(yàn)分析
        4.8.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景部署
        4.8.2 性能評(píng)估
        4.8.3 案例
    4.9 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
簡(jiǎn)歷與科研成果
致謝



本文編號(hào)：3797055