下载文档原格式
注 河南省教育厅自然科学项目(N0.18A520025)；河南工业人学“科教融合”项目(NO.2017-56)； 河南省科技厅自然科学项目(N0.182102210401)摘要：惯性传感器动作捕捉系统能够非常精确的测量人体每个关节的旋转，但是并不能测量人体的位移，降低了系统的可用性。
为此提出了一种超宽带定位系统和惯性传感器的融合算法。
该算法结合两种传感器的优点，实现的动作捕捉系统不仅可以捕捉表演者的肢体动作，还能够精确定位用户在表演环境中的空间位置。
实验表明在室内环境下该动作捕捉系统具有精确性和连续性。
关键词：超宽带定位；惯性传感器：动作捕捉；融合算法；室内定位：非视距中图分类号：TP391.7文献标识码：A 文章编号：1006-883X(2019)08-0022-06收稿日期：2019-07-26基于超宽带和惯性传感器融合的人体动作捕捉系统史卫亚张洪超河南工业大学信息科学与工程学院，河南郑州450001—、引言牙卄作捕捉是一种对人体动作进行数字化记录和动 EC!作重现的技术人体动作捕捉技术经常被应用到电影、动漫、游戏的制作中叫还可以应用到医 疗诊断、姿态矫正、医疗康复辅助冋、动作分析和动作识别等方面。
动作捕捉技术可分为光学式、机械式、电磁式、声学式以及惯性传感式內。
目前，主流的技术主要釆 用光学式和惯性传感式这两种方式。
光学系统捕捉人 体动作精度高、实施性好，但是使用复杂并且价格昂贵。
惯性传感器动作捕捉系统只需要在身体指定的关节佩 戴传感器就可以完成动作数据的釆集。
虽然惯性传感器能够非常精确地测量每个关节的旋转，但是并不能实现人体精确的位移。
根据以上分析，提出了一种结合惯性传感器和超宽带定位系统的人体动作捕捉的方法。
该方法在非视 距条件下辅助超宽带进行定位，使用惯性传感器的加速度计估计位置信息。
实验表明该方法可以有效地提 高系统的定位精度。
二、惯性动作捕捉系统惯性传感器动作捕捉系统是一个自给系统，没有外界参考点不能直接提供位置数据，所以目前的惯 性动作捕捉系统多数只估计人体的姿态，不能获取人体在全局坐标下的位置信息，为了解决这个问题，研究者们提出了多种方案。
惯性导航的原理惯性导航是一种基于惯性传感器测量的导航技术，它可以独立于外界参考，为导航系统提供必要的位置、速度和姿态信息。
惯性导航系统主要由加速度计和陀螺仪组成，通过测量加速度和角速度来推算出位置、速度和姿态等相关信息。
惯性导航的原理可以分为两个方面：加速度计和陀螺仪。
一、加速度计：加速度计是惯性导航系统中的一个重要传感器，它能够测量物体在三维空间中的加速度。
加速度计的工作原理是基于牛顿第二定律，通过测量物体受到的惯性力大小来推算出物体的加速度。
加速度计通常采用压电效应或微机械系统（MEMS）技术来实现测量。
当一个物体处于静止状态时，加速度计可以测量出物体所受到的地心引力加速度，即9.8米/秒²。
当物体发生运动时，加速度计可以测量出物体除地心引力之外的其他加速度。
通过对加速度的积分，可以得到物体的速度和位置信息。
然而，由于加速度测量中存在累积误差和噪声，积分过程会导致速度和位置信息的漂移。
二、陀螺仪：陀螺仪是另一个重要的惯性导航传感器，它能够测量物体在三维空间中的角速度。
陀螺仪的工作原理是基于陀螺效应，即物体在旋转时会产生角动量。
陀螺仪通过测量角动量的大小和方向来推算出物体的角速度。
陀螺仪通常采用悬挂式陀螺或光纤陀螺等技术来实现测量。
陀螺仪具有高精度和高灵敏度的特点，可以提供准确的角速度信息。
通过对角速度的积分，可以推算出物体的姿态信息，比如俯仰角、滚转角和偏航角等。
综合应用加速度计和陀螺仪的测量结果，惯性导航系统可以实现导航信息的获取。
加速度计提供了物体的加速度，而陀螺仪提供了物体的角速度，通过对加速度和角速度的积分，可以得到物体的速度和位置信息。
此外，陀螺仪还可以提供物体的姿态信息。
然而，惯性导航系统存在一定的问题和挑战。
首先，加速度计和陀螺仪本身存在噪声和漂移问题，这会导致定位和姿态信息的不准确性和不稳定性。
其次，积分过程会导致误差的累积，导致位置和姿态信息的漂移。
为了解决这些问题，通常需要结合其他导航系统，如全球定位系统（GPS）或视觉传感器等，进行信息融合处理，以提高惯性导航系统的精度和稳定性。
基于惯性传感器的车辆姿态控制系统研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!随着现代科技的不断发展，车辆的智能化已经成为一个不可逆转的趋势。
基于九轴惯性传感器的人体动作捕捉系统杨成;冉冀;吴钟【摘要】传统动作捕捉与分析采用机械、光学及声学方式,所占空间大,价格昂贵,操作也较为复杂.研究了基于九轴惯性传感器的人体动作捕捉系统,将惯性传感技术与人体科学相结合,在人体上抽象出17个关节点,通过这17个关节点采集人体运动数据.数据通过无线保真方式发送至计算机,在计算机上对数据进行处理,得到驱动人体模型运动的姿态数据,从而控制虚拟模型进行运动展示.这一动作捕捉系统具有经济、便利、不受场地和天气因素影响等多种优势,实现了对人体运动姿态的实时采集与分析,可以使运动训练更加科学与高效.【期刊名称】《上海电气技术》【年(卷),期】2017(010)004【总页数】8页(P1-8)【关键词】惯性传感器;动作捕捉;设计【作者】杨成;冉冀;吴钟【作者单位】武汉商学院体育学院武汉 430056;华中科技大学电子信息与通信学院武汉 430074;武汉商学院体育学院武汉 430056【正文语种】中文【中图分类】TM743;TP391.4动作捕捉是利用机械装置、光学或传感器等设备获取人体或其它物体运动数据，并将这些运动姿态重现的技术[1]。
在日常生活中，较为常见的应用动作捕捉技术是在动画电影及体感游戏中，首先由表演者穿戴上能够采集运动数据的相关设备，然后利用软件建模，再结合之前所得到的运动数据使建立的模型能够与表演者同步运动或展现出表演者的动作。
如今，主流的动作捕捉技术见表1。
惯性式动作捕捉通过九轴惯性传感器航姿参考系统和惯性测量单元测量表演者运动加速度、方位、倾斜角等参数，不受环境干扰影响，不怕遮挡，捕捉精确度高，采样频率可达每秒1000次或更高。
由于采用高集成芯片及模块，设备体积小、质量轻，性价比高。
将九轴惯性传感器直接佩戴在表演者头上，或将17个九轴惯性传感器组成数据服穿戴在表演者身上，再通过Zigbee、蓝牙、无线保真等方式与主机相联，可以分别跟踪头部和全身动作，并实时显示完整的动作信息。
基于MEMS传感器的人体运动识别系统李元良;史中权;李少辉;李嘉昕;陈富东;王瑞琪;丁汉祥【摘要】研究一种基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)传感器的人体运动识别系统,适用于乒乓球及羽毛球运动员在比赛或训练中的动作识别以及计数.该识别系统采集运动员持拍手臂的三轴加速度、三轴角速度及三轴姿态角信号.通过平滑滤波并寻找波峰波谷以及零点的方法对信号进行动作区间分割,提取出每一个单独动作数据,并对每段动作数据进行特征值提取.利用BP神经网络算法对收集的训练样本进行训练,通过BP神经网络输出动作识别结果.实现了乒乓球羽毛球运动中多达7种动作的识别及计数,具有较高准确性以及较好实时性.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)008【总页数】7页(P243-248,285)【关键词】平滑滤波;神经网络;运动识别;动作分割【作者】李元良;史中权;李少辉;李嘉昕;陈富东;王瑞琪;丁汉祥【作者单位】河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022;河海大学机电工程学院江苏常州213022【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言近年来，智能穿戴产品及其技术推广不断深入，市场上的各种智能手环、智能手表层出不穷，也给人们带来了新奇的运动记录和分析体验。
然而市场上大多数可穿戴设备诸如手环等产品只包含计步、里程、卡路里消耗等数据的记录及分析功能,并没有针对某类体育运动的动作识别和计数功能。
为方便教练员更好地分析运动员在训练和比赛中的表现，人们希望能够记录运动员在场上的技术动作次数。
以往采用录像回放来分析运动员数据，这不仅费时也费力，因此希望借助于更加轻便的可穿戴设备来实现运动识别和计数。
基于惯性传感器实现的动作捕捉系统简介
刘莉琛
【期刊名称】《技术与市场》
【年(卷),期】2017(24)3
【摘要】虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)是目前IT业最大热点.其中,动作捕捉技术作为体感交互技术之一也得到了广泛关注.介绍基于惯性传感器实现的动作捕捉技术方案,从数据采集、数据传输、数据处理及数据显示4个部分阐述整个动作捕捉系统的实现.
【总页数】2页(P84-85)
【作者】刘莉琛
【作者单位】成都纺织高等专科学校,四川成都611731
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于惯性传感器的动作捕捉系统的实现 [J], 刘沛娟;陈海龙;刘艺;张盛
2.一种基于惯性传感器网络的动作捕捉系统的实现 [J], 刘莉琛
3.基于无线惯性传感器的人体动作捕捉系统 [J], 张洪超;史卫亚;赵建伟
4.基于惯性传感器的动作捕捉系统设计 [J], 夏为浩;张少帅
5.基于超宽带和惯性传感器融合的人体动作捕捉系统 [J], 史卫亚; 张洪超
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《惯性运动数据驱动下的人体情感识别方法》摘要：本文提出了一种基于惯性运动数据驱动的人体情感识别方法。
该方法通过收集和分析人体运动数据，结合先进的机器学习算法，实现对人体情感的准确识别。
本文首先介绍了研究背景和意义，然后详细阐述了方法原理、实验设计、实验结果及分析，最后对未来研究方向进行了展望。
一、引言随着人工智能技术的不断发展，人体情感识别在智能交互、医疗康复、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
传统的情感识别方法主要依赖于面部表情、语音等外部特征，而忽略了人体运动信息这一重要情感表达方式。
因此，本文提出了一种基于惯性运动数据驱动的人体情感识别方法，旨在通过分析人体运动数据，更全面地识别和解析人体情感。
二、方法原理本方法主要通过穿戴式惯性传感器（如智能手环、智能鞋垫等）收集人体运动数据，包括加速度、角速度等参数。
通过预处理和分析这些数据，提取出与人体情感相关的特征信息。
然后，结合机器学习算法对特征信息进行学习和分类，最终实现对人体情感的识别。
三、实验设计1. 数据收集：我们选取了一定数量的实验者，要求他们在实验过程中佩戴惯性传感器进行日常活动。
实验者需在多种情感状态下进行活动，如平静、高兴、愤怒等，以便收集全面的运动数据。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、平滑处理等。
3. 特征提取：通过分析预处理后的数据，提取出与人体情感相关的特征信息，如运动幅度、运动频率等。
4. 机器学习算法：采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习算法对特征信息进行学习和分类。
5. 情感识别：根据学习结果，对输入的惯性运动数据进行情感识别。
四、实验结果及分析1. 实验结果：通过对比实验者的实际情感状态和系统识别的情感状态，我们发现该方法在平静和高兴两种情感状态下的识别准确率较高，而在愤怒等复杂情感状态下的识别准确率有待提高。
2. 结果分析：通过对实验结果进行分析，我们发现惯性运动数据中包含了丰富的人体情感信息。
基于惯性传感器的步态身份识别
张向刚;吕昀琏;曾京;张婷
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2023(50)2
【摘要】基于步态的身份识别作为一种新的生物特征识别技术,以其非接触、无打扰、远距离、不易伪装等优点成为了生物特征识别技术领域的研究热点。
此外,近年来,由于MEMS惯性传感器技术发展成熟及其在便携式设备中的广泛应用,基于惯性传感器的步态身份识别越来越受到科研人员的关注。
文中收集整理了国内外有关惯性传感器步态身份识别的研究方法和现状,并对该领域的相关技术进行了回顾;根据识别过程处理的先后顺序,依次回顾了数据采集、数据预处理、数据分割、特征选择与组合、智能识别各个阶段的相关技术以及研究现状,并给出了目前主要的公共步态数据库,以方便感兴趣的读者进行实验分析。
最后,在此基础上讨论了基于惯性传感器的步态身份识别的技术难点,并对未来发展方向进行了展望。
【总页数】13页(P254-266)
【作者】张向刚;吕昀琏;曾京;张婷
【作者单位】电子科技大学航空航天学院;电子科技大学计算机科学与工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于惯性传感器的帕金森病冻结步态识别方法研究
2.利用惯性传感器和AdaBoost算法的步态识别方法
3.基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法
4.改进的惯性运动传感器步态识别
5.基于惯性传感器的穿戴式步态分析系统设计与实现
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
西北工业大学明德学院本科毕业设计论文 1 摘要 基于惯性传感器的运动识别系统是模式识别的一个新兴领域，克服了传统基于视频的动作识别的诸多缺点和限制，具有更高的可操作性和实用性。所以本文首先着重介绍了如何利用惯性传感器进行动作的分类，及其原理。 在对运动进行识别的算法中，比较常用的算法有神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型等，这些算法不是很直观，而且相对来说比较复杂，因此本文采用的是k-means均值聚类算法，本文的工作流程如下：首先通过握在被测实验对象手中的惯性传感器采集动作信息，然后通过无线传输模块将数据传输到 PC 机，进而对数据进行动作自动截取和动作特征提取，最后利用选定的识别算法对动作进行识别。在本文中，用于实现动作识别的几种动作为向上、向下、向左、向右和画圈，随后对该动作进行动作捕捉，并采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）进行特征提取，最后采用K-means均值聚类进行识别，识别率为69%。 本文的重点在于数据的特征提取，及惯性传感器的运动识别，分别用到了快速傅里叶变换，及K-mean均值聚类两种算法。
关键词：惯性传感器，K-means均值聚类, FFT 西北工业大学明德学院本科毕业设计论文
2 ABSTRACT Inertial sensor based motion recognition system is an emerging field. It overcomes the disadvantage of traditional video based gesture recognition, and has higher maneuverability and practicability. So this article introduces how to classify motions with inertial sensor, and its working principle. The most common algorithm for motion recognition is Neural Networks (NN), support vector machine (SVM), hidden Markov models (HMM), etc.. These algorithms are not so intuitive and relatively complex in algorithm. So this paper adopts k-means clustering for inertial sensor based motion recognition. The workflow is as flows: first of all, the inertial sensor fixed in subjects’ hand is used to collect motion information; and then, the data is transmitted to PC by wireless transmission module, followed by data preprocessing, feature extraction and selection. Finally, the motion is recognized by k-means clustering，This paper exploits the inertial sensors for the recognition of the following motions: up, down, left, right and the circle. The algorithm used for feature selection is Fast Fourier Transform (FFT), and the algorithm for recognition is K-means clustering. So this article is focused on feature extraction, and motion recognition. The corresponding algorithms are fast Fourier transform, and K-means clustering algorithm.
KEY WORDS：Inertial sensors, K-means clustering, FFT 西北工业大学明德学院本科毕业设计论文
3 目录 第一章 前言........................................................................................................... 5 1.1研究的背景和意义 ........................................................................................ 5 1.2基于惯性传感器的运动识别国内外现状...................................................... 6 1.3传感器的分类.................................................................................................. 8 1.4本文的组织结构............................................................................................ 11 第二章 数据采集和特征提取算法..................................................................... 13 2.1 惯性传感器的结构....................................................................................... 13 2.2 数据采集....................................................................................................... 14 2.3 数据的特征提取........................................................................................... 14 2.4 离散傅里叶变换(DFT) ............................................................................... 18 2.4.1 快速傅里叶变换(FFT) ................................................................... 19 2.4.2快速傅里叶变换FFT 的应用 .......................................................... 20 2.4.3 算法基本原理 ................................................................................. 20 第三章 基于惯性传感器的运动识别................................................................. 24 3.1 运动识别主要算法....................................................................................... 24 3.2K-means算法介绍 ......................................................................................... 25 3.3K－means 文本聚类算法优化 ..................................................................... 26 3.4 初始聚类中心的选择 .................................................................................. 27 3.5K一均值聚类算法的算法流程 .................................................................... 27 3.6 SOM算法介绍 .............................................................................................. 28 3.7 实验内容....................................................................................................... 30 西北工业大学明德学院本科毕业设计论文 4 3.8 实验结果....................................................................................................... 34 第四章 结论......................................................................................................... 38 参考文献...................................................................................................................... 39
