面向人体运动跟踪的IMU/TOA融合定位模型与性能优化研究

发布时间：2021-03-12 03:05

　　随着物联网的飞速发展,可穿戴人体运动跟踪技术日益受到人们的关注与重视,在医疗保健、应急救援和影音娱乐等诸多领域得到了广泛应用。但是,现阶段的可穿戴人体运动跟踪系统主要依赖于加速度计、陀螺仪等惯性传感器,其最大挑战在于误差随使用时间的增加而增大,是不能自主恢复且逐渐累积的,即存在累积误差和漂移问题。针对上述问题,本论文开展面向人体运动跟踪的IMU/TOA融合定位模型与性能优化研究,旨在解决传统惯性可穿戴设备面临的累积误差和漂移问题。在此目标下,本论文的主要研究内容与创新点如下:（1）人体运动跟踪性能评估方法:通过理论误差下限的推导分析,从理论上证明采用IMU/TOA融合方法解决惯性传感器累积误差和漂移问题的可能性。通过对融合定位系统克拉美罗界（Cramer-Raolowerbound,CRLB）的推导,从空间性能和时间性能两个角度进行了深入分析,从理论上证明了IMU/TOA融合方法在解决累积误差问题上的有效性。仿真实验结果显示,IMU/TOA融合定位系统在空间性能和时间性能两个方面,较单一跟踪系统的性能都有较大提升,很大程度上解决了累积误差和漂移问题,可以为后续的系统设计和算法分析提供理... 

【文章来源】：北京科技大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：115 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１关键科学问题??

图１－２研究内容??（２）基于ＩＭＵ／ＴＯＡ融合的人体运动跟踪模型研究??

图２－２．人体运动跟踪系统分类情况示意图??１?）“ＩｎＳｉｄｅ－〇Ｕｔ”：传感器被放置在身体需要实现跟踪的特定部位（Ｉｎｓｉｄｅ），??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MEMS传感器的人体运动行为追踪研究[J]. 杨沛.  自动化与仪器仪表. 2017(07)
[2]基于平方根求积卡尔曼滤波器的弹道目标跟踪[J]. 巫春玲,韩崇昭.  控制与决策. 2010(05)
[3]二阶中心差分粒子滤波算法[J]. 石勇,韩崇昭.  西安交通大学学报. 2008(04)
[4]裂变自举粒子滤波[J]. 程水英,张剑云.  电子学报. 2008(03)
[5]迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布[J]. 郭文艳,韩崇昭,雷明.  清华大学学报(自然科学版). 2007(S2)
[6]高斯-厄米特粒子滤波器[J]. 袁泽剑,郑南宁,贾新春.  电子学报. 2003(07)

硕士论文
[1]基于多传感器的人体运动模式识别研究[D]. 李路.山东大学 2013



本文编号：3077569