用蚁群优化算法进行误差修正的手臂姿态跟踪的研究

发布时间：2017-09-18 17:31

  本文关键词：用蚁群优化算法进行误差修正的手臂姿态跟踪的研究

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【摘要】：为了提高人体手臂运动姿态跟踪的精度,提出了一种采用蚁群优化(ACO)算法修正误差的手臂姿态跟踪方法。该方法基于对姿态测量单元中加速度计的误差模型的分析,采用ACO算法进行误差模型参数拟合以修正加速度计的静态误差;应用卡尔曼滤波算法对MEMS加速度计、磁力计和陀螺仪数据进行数据融合,得到肢体姿态最优估计;采用了手臂肘关节的几何约束模型,对手臂姿态跟踪过程中因噪声扰动和肌肉变形产生的随机漂移误差进行补偿,得到手臂关节的正确位置估计。试验表明,该方法有效地降低了传感器噪声所引起的漂移,提高了位置测量的准确度和稳定度。
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【关键词】： 姿态跟踪 蚁群优化(ACO)算法 数据融合 几何约束
【基金】：河北省自然科学基金(F2015203392) 秦皇岛市科技计划(201502A043)资助项目
【分类号】：TP18;TH824.4
【正文快照】： Xt人体骨骼进行了几何约束,为解决人体运动非线^ · 性问题,在信息融合过程中引人了粒子滤波算法。人体姿态跟踪有多种金要应用。通过对人体姿 1130[1°]和1^1职[2]通过人体手臂处在预先设定好的态的实时捕捉测量及数据的处理和分析,可以有效 不同状态下的加速度信息和角速度

【参考文献】

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本文编号：876884