【摘要】：臨床醫(yī)學(xué)研究表明,偏癱、中風(fēng)等精神類疾病或者生理功能的退化都可由步態(tài)特征信息所反映。此外,步行運(yùn)動(dòng)要以良好的平衡能力為基礎(chǔ),因此提取行動(dòng)障礙患者的步態(tài)重心軌跡能更好地分析步行能力以及康復(fù)狀況,具有很重要的學(xué)術(shù)及應(yīng)用價(jià)值。目前,對(duì)于這方面的研究還有很多不足之處,如存在檢測(cè)成本過(guò)高、操作復(fù)雜、測(cè)量精度過(guò)低等問(wèn)題,而且受到時(shí)間、距離等因素的限制。鑒于上述問(wèn)題,本研究主要做了如下工作:第一,采用慣性測(cè)量單元,結(jié)合AVR單片機(jī)、32位ARM微控器搭建慣性傳感器網(wǎng)絡(luò),接收來(lái)自下肢和軀干環(huán)節(jié)的運(yùn)動(dòng)信息。基于多傳感器信息融合原理,建立改進(jìn)型互補(bǔ)濾波器和擴(kuò)展卡爾曼(EKF)濾波器的基本結(jié)構(gòu),在線解算人體運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)的姿態(tài)信息。并從解算效率和檢測(cè)精度兩方面進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明二者都具有很高的測(cè)量精確性,但PI互補(bǔ)濾波算法表現(xiàn)出更高的解算效率,更適用于本套系統(tǒng)。第二,利用更加簡(jiǎn)單有效足部姿態(tài)信息提取步態(tài)時(shí)域參數(shù);改進(jìn)自相關(guān)算法,得到步頻,步長(zhǎng),步幅等空間參數(shù),提出步行速度曲線、動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)等運(yùn)動(dòng)信息的提取方法,使步態(tài)檢測(cè)更加真實(shí)可靠。以15名大學(xué)生為研究對(duì)象,將測(cè)量結(jié)果與壓電式的BPMS Research系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)參數(shù)提取方法具有較高的檢測(cè)精度,滿足實(shí)際需求。第三,利用慣性傳感器網(wǎng)絡(luò),結(jié)合姿態(tài)信息、步態(tài)信息、航位推算算法以及SKC算法完成人體動(dòng)態(tài)重心軌跡的檢測(cè),以15名本校研究生為研究對(duì)象,MOTIVE Capture(動(dòng)作捕捉)系統(tǒng)為參照組設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)步態(tài)重心信息檢測(cè)系統(tǒng)的可行性。結(jié)果表明,該方法的檢測(cè)精度維持在7%以內(nèi),相比于以往的測(cè)量方式,不僅大大降低了檢測(cè)成本而且操作簡(jiǎn)單、提高了測(cè)量精度、降低了重心軌跡的相位延遲性,更有利于臨床應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R318;TP212
【圖文】：

慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)物圖

圖 2-3 數(shù)據(jù)采集板原理圖如圖 2-3 所示，ATmega48 外部復(fù)位電路采用低電平復(fù)位，位于 PC6 的 RST 引腳上出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間超過(guò)最小脈沖寬度的低電平，則產(chǎn)生復(fù)位信號(hào)。外部晶振電路 XTAL2，XTAL1 連接至 PB6 和 PB7 引腳，C1，C2 大約 20pF，晶體振蕩器大約為 12MHz，內(nèi)部

圖 2-8 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)示意圖2.4 本章小結(jié)本章主要介紹了慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的硬件和嵌入式軟件的設(shè)計(jì)。分析了慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理并詳細(xì)介紹了各肢體測(cè)量模塊間的通訊協(xié)議、硬件結(jié)構(gòu)以及各組成部分的
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本文編號(hào)：2838011