本文關(guān)鍵詞：體域網(wǎng)中基于Arduino平臺(tái)的輕量級(jí)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著近年來微電子機(jī)械、無線通信、低功耗微型傳感器、片上系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展,一種可透明部署在人體的體域網(wǎng)成為可能,同時(shí)一種不同于傳統(tǒng)的基于光學(xué)、電磁學(xué)等原理的微型運(yùn)動(dòng)傳感器動(dòng)作捕捉技術(shù)也備受關(guān)注。體域網(wǎng)可視作多個(gè)具有長(zhǎng)期實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人體生理和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)功能的低功耗微型化無線傳感器節(jié)點(diǎn)的集合。體域網(wǎng)可用于醫(yī)療健康、互動(dòng)娛樂、體育訓(xùn)練等領(lǐng)域。動(dòng)作捕捉實(shí)質(zhì)上是對(duì)捕捉對(duì)象的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行跟蹤獲取,也可用于醫(yī)療健康、互動(dòng)娛樂、體育訓(xùn)練等領(lǐng)域,與體域網(wǎng)應(yīng)用有很大的重合,當(dāng)一采用微型運(yùn)動(dòng)傳感器動(dòng)作捕捉技術(shù)的無線化動(dòng)作捕捉系統(tǒng)對(duì)人體進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息跟蹤獲取時(shí),該動(dòng)作捕捉系統(tǒng)基本可認(rèn)為是一個(gè)無線體域網(wǎng)。鑒于體域網(wǎng)低成本、低復(fù)雜度、低功耗、輕量級(jí)、有約束部署等特點(diǎn),為實(shí)現(xiàn)體域網(wǎng)中的人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)持續(xù)監(jiān)測(cè)以便后續(xù)對(duì)人體動(dòng)作分析,本文基于Arduino平臺(tái)研究設(shè)計(jì)了體域網(wǎng)中低成本的輕量級(jí)ALMo Cap Sys(Arduino based Lightweight Motion Capture System)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)�；趯�(duì)體域網(wǎng)內(nèi)動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)流向分析,首先提出了ALMo Cap Sys的系統(tǒng)架構(gòu)方案。然后研究了適用于體域網(wǎng)內(nèi)動(dòng)作捕捉的人體模型,提出了簡(jiǎn)化的人體骨骼樹形層次模型,并在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了運(yùn)動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)的部署方案和有序Zig Bee一對(duì)多輪詢式星型組網(wǎng)通信方案。研究了MARG(Magnetic,Angular Rate,and Gravity.磁傳感器,角速度傳感器,重力加速度傳感器)運(yùn)動(dòng)傳感器陣列中三類傳感器的工作原理,對(duì)這三類傳感器的誤差進(jìn)行了分析建模并合理簡(jiǎn)化,然后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了簡(jiǎn)化模型的可行性。研究了三種常見的姿態(tài)表示方法和兩類常見的數(shù)據(jù)濾波融合算法,設(shè)計(jì)推導(dǎo)了基于互補(bǔ)濾波的方向余弦矩陣CDCM傳感器姿態(tài)融合算法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的可行性。研究設(shè)計(jì)了能對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行解析讀取、校準(zhǔn)、動(dòng)畫演示、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等一系列操作的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái),并在此平臺(tái)上通過一系列直觀的動(dòng)作捕捉實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了整個(gè)ALMo Cap Sys系統(tǒng)的可用性,為后續(xù)人體動(dòng)作分析奠定了良好的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：體域網(wǎng) Arduino 傳感器數(shù)據(jù)融合 動(dòng)作捕捉 輕量級(jí)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN92;R319
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 論文研究的背景及意義9
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排11-13
• 第2章 ALMoCapSys系統(tǒng)架構(gòu)13-19
• 2.1 ALMoCapSys系統(tǒng)結(jié)構(gòu)13-14
• 2.2 前端動(dòng)作捕捉軟硬件平臺(tái)14-18
• 2.2.1 無線MARG運(yùn)動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)14-17
• 2.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)部署方案17-18
• 2.3 ZigBee星型網(wǎng)絡(luò)18
• 2.4 后臺(tái)PC端人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái)18-19
• 第3章 體域網(wǎng)中人體模型的構(gòu)建與表示19-27
• 3.1 人體模型構(gòu)建19-21
• 3.2 人體模型數(shù)據(jù)表示21-23
• 3.3 基于人體模型的傳感器節(jié)點(diǎn)部署以及通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建23-27
• 3.3.1 傳感器節(jié)點(diǎn)部署23-24
• 3.3.2 通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建24-27
• 第4章 MARG運(yùn)動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)姿態(tài)融合27-53
• 4.1 MARG傳感器校準(zhǔn)27-37
• 4.1.1 加速度傳感器校準(zhǔn)27-30
• 4.1.2 角速度傳感器校準(zhǔn)30-32
• 4.1.3 磁傳感器校準(zhǔn)32-37
• 4.2 姿態(tài)表示方法研究37-43
• 4.2.1 姿態(tài)與坐標(biāo)系37-38
• 4.2.2 歐拉角法38-39
• 4.2.3 四元數(shù)法39
• 4.2.4 方向余弦矩陣法39-43
• 4.3 傳感器姿態(tài)融合算法43-53
• 4.3.1 互補(bǔ)濾波器原理43-44
• 4.3.2 CDCM姿態(tài)融合算法44-49
• 4.3.3 CDCM姿態(tài)融合實(shí)驗(yàn)49-53
• 第5章 人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái)研究與設(shè)計(jì)53-61
• 5.1 人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái)結(jié)構(gòu)研究設(shè)計(jì)53-54
• 5.2 人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái)詳細(xì)設(shè)計(jì)54-59
• 5.3 人體動(dòng)作數(shù)據(jù)處理平臺(tái)動(dòng)作捕捉實(shí)驗(yàn)59-61
• 第6章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 全文總結(jié)61-62
• 6.2 未來展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：體域網(wǎng)中基于Arduino平臺(tái)的輕量級(jí)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：402699