本文關(guān)鍵詞：基于SEMG輔助的MIMU個人定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著對室內(nèi)導(dǎo)航、特殊和未知環(huán)境導(dǎo)航定位需求的與日俱增,作為目前個人導(dǎo)航領(lǐng)域重要定位手段的衛(wèi)星導(dǎo)航,卻在各種復(fù)雜和特殊環(huán)境下,存在著失效的挑戰(zhàn)。在民用、軍用和深空探測等領(lǐng)域,目前的個人定位技術(shù)在面對單兵、多人協(xié)同作戰(zhàn)和深空定位導(dǎo)航環(huán)境時,不能滿足工程和實際應(yīng)用需求以及未來智能化發(fā)展趨勢。為此,探索和研究了基于SEMG輔助的MIMU個人定位技術(shù)。一方面,MIMU和SEMG信號都可以測量明顯人體運動,另一方面,SEMG還可以測量非明顯人體運動,甚至可以感知人體運動意圖來對實際動作進(jìn)行預(yù)判,為個人定位提供了更多發(fā)展的方向。因此,論文開展了運用SEMG信息來輔助MIMU個人定位技術(shù)的研究,主要的研究工作包含以下幾個方面:(1)對MIMU個人導(dǎo)航定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了學(xué)習(xí),掌握四元數(shù)法進(jìn)行姿態(tài)解算,并計算得到載體的速度位置信息的原理。分析了SEMG信號的產(chǎn)生及特征,介紹下肢肌群及其運動功能,選擇對步態(tài)姿勢控制作用顯著的股直肌和腓腸肌獲取SEMG信號,對信號進(jìn)行去噪和活動段增強等預(yù)處理后,對其MAV、RMS和IEMGp變化等的特征參數(shù)進(jìn)行提取。將預(yù)處理后的任意腿的IEMGp信號通過峰值法計算得到步頻;設(shè)計一種基于LM算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將SEMG特征參數(shù)和步頻信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,設(shè)定實際行走距離除以真實步數(shù)得到的步長作為標(biāo)準(zhǔn)輸出進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到步長估計。(2)搭建了系統(tǒng)平臺并對各部分硬件模塊性能及功能進(jìn)行了詳細(xì)的說明;分析了MEMS器件的誤差來源,提出一種操作簡單,可以在沒有昂貴的精密轉(zhuǎn)臺的條件下進(jìn)行快速、穩(wěn)定、有效的標(biāo)校MIMU的方案,其標(biāo)校精度與高精度雙軸轉(zhuǎn)臺標(biāo)校法精度相當(dāng),符合MIMU工程應(yīng)用要求。(3)分別對系統(tǒng)進(jìn)行了室內(nèi)外測試和行走實驗。室內(nèi)測試在常速行走時步長誤差可達(dá)10-4數(shù)量級,在快速行走時步長誤差小于0.01%;室外行走測試的6組數(shù)據(jù)中,步數(shù)檢測準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%,估計步長的誤差最大不超過0.74%,在約80s時間內(nèi)行走100m的距離誤差小于1.5%。直線行走實驗中,SEMG輔助的MIMU航位推算對MIMU的速度、位置誤差進(jìn)行了有效的補償,提高了定位精度,直線行走實驗的定位精度在整個行走距離的4.32%以內(nèi)。
【關(guān)鍵詞】：個人定位技術(shù) SEMG MIMU導(dǎo)航 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 航位推算
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TN96
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 課題的背景和意義8
• 1.2 個人導(dǎo)航定位系統(tǒng)的發(fā)展和概述8-14
• 1.2.1 MEMS慣性導(dǎo)航個人定位技術(shù)國內(nèi)外現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 SEMG發(fā)展國內(nèi)外現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 SEMG輔助的MIMU的個人定位13-14
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和基本框架14-16
• 2 姿態(tài)測量系統(tǒng)的組成及原理16-30
• 2.1 參考坐標(biāo)系16-17
• 2.2 MIMU姿態(tài)測量原理17-22
• 2.2.1 四元數(shù)及姿態(tài)矩陣17-20
• 2.2.2 MIMU的姿態(tài)解算20-22
• 2.3 表面肌電信號原理22-29
• 2.3.1 SEMG產(chǎn)生機理和特征22-23
• 2.3.2 SEMG信號獲取與預(yù)處理23-26
• 2.3.3 SEMG步態(tài)檢測26-29
• 2.4 本章小節(jié)29-30
• 3 基于SEMG輔助的步行者航位推算方法30-38
• 3.1 步態(tài)識別30-36
• 3.1.1 SEMG數(shù)據(jù)采集及處理30-33
• 3.1.2 步態(tài)參數(shù)估計33-36
• 3.2 步行者航位推算36-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 4 MIMU的誤差分析與標(biāo)定38-44
• 4.1 MEMS慣性傳感器標(biāo)校模型38-39
• 4.2 標(biāo)定實驗39-42
• 4.3 標(biāo)校結(jié)果分析42-43
• 4.4 本章小節(jié)43-44
• 5 系統(tǒng)實驗驗證44-56
• 5.1 系統(tǒng)平臺搭建44-48
• 5.1.1 硬件部分44-47
• 5.1.2 軟件部分47-48
• 5.2 實驗方案設(shè)計48-49
• 5.3 實驗驗證及結(jié)果分析49-54
• 5.3.1 步頻步長結(jié)果分析50-52
• 5.3.2 基于航位推算的個人定位結(jié)果分析52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-56
• 6 總結(jié)展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 附錄64
• A. 作者在攻讀碩士在校期間發(fā)表的論文及專利64
• B. 作者在攻讀碩士在校期間參加的項目64
• C. 作者在攻讀碩士在校期間獲獎情況64

【相似文獻(xiàn)】

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