基于STM32的姿态检测仪设计

发布时间：2021-10-19 02:30

　　动作姿态的识别对于人工智能等方面的应用具有重要的意义。基于STM32单片机和MPU9255姿态检测传感器开发了姿态检测仪,实现了动作姿态检测与分析。由MPU9255传感器采集每个运动点的X、Y、Z三轴的角度和加速度,通过互补滤波技术计算得出Roll角和Pitch角等信息,分析得出具体的动作姿态,并通过无线方式上传人体姿态及动作信息。 

【文章来源】：仪表技术. 2020,(06)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

最小系统电路设计图

如图1所示,设计主要分为现场穿戴式传感检测设备、无线通信终端两大部分。工作过程是:由移动用户佩戴的多个加速度传感器检测身体各部位的动作姿态,每个传感器获取相应位置的速度及加速度信息,通过使用I2C传输方式将其传输到单片机中,实现数据的实时采集、实时传输与显示。利用STM32F103型号的单片机将接收到的数据信息通过互补滤波技术等程序算法转化为可直接使用的Roll角和Pitch角等信息,通过无线的方式传输检测信息,将动作姿态等信息传输到计算机或手机等终端上,实现姿态的整体还原与显示,从而实现远程监控。2 工作原理及结构

陀螺仪动态响应特性良好,但计算姿态时,会产生累积误差。加速度传感器测量姿态没有累积误差,但动态响应较差。因此,在频域上特性互补,可以采用互补滤波器融合这两种传感器的数据,提高测量精度和系统的动态性能。互补滤波就是在短时间内采用陀螺仪得到的角度作为最优,定时对加速度采样来的角度进行取平均值来校正陀螺仪得到的角度。均值滤波过程如图2所示。2.3 无线通信模块

【参考文献】：
硕士论文
[1]基于Android平台的人体运动识别技术研究与应用[D]. 任宜东.西南交通大学 2016
[2]基于智能手机的人体运动识别系统设计与实现[D]. 易发波.电子科技大学 2016
[3]基于iOS平台的健身应用的设计与实现[D]. 马松岩.北京邮电大学 2013



本文编号：3443977