体域网中基于Arduino平台的轻量级动作捕捉系统研究与设计

发布时间：2017-05-28 13:08

  本文关键词：体域网中基于Arduino平台的轻量级动作捕捉系统研究与设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着近年来微电子机械、无线通信、低功耗微型传感器、片上系统等技术的发展,一种可透明部署在人体的体域网成为可能,同时一种不同于传统的基于光学、电磁学等原理的微型运动传感器动作捕捉技术也备受关注。体域网可视作多个具有长期实时监测人体生理和运动状态功能的低功耗微型化无线传感器节点的集合。体域网可用于医疗健康、互动娱乐、体育训练等领域。动作捕捉实质上是对捕捉对象的运动状态进行跟踪获取,也可用于医疗健康、互动娱乐、体育训练等领域,与体域网应用有很大的重合,当一采用微型运动传感器动作捕捉技术的无线化动作捕捉系统对人体进行运动状态信息跟踪获取时,该动作捕捉系统基本可认为是一个无线体域网。鉴于体域网低成本、低复杂度、低功耗、轻量级、有约束部署等特点,为实现体域网中的人体运动状态持续监测以便后续对人体动作分析,本文基于Arduino平台研究设计了体域网中低成本的轻量级ALMo Cap Sys(Arduino based Lightweight Motion Capture System)动作捕捉系统。基于对体域网内动作捕捉数据流向分析,首先提出了ALMo Cap Sys的系统架构方案。然后研究了适用于体域网内动作捕捉的人体模型,提出了简化的人体骨骼树形层次模型,并在此基础上,设计了运动传感器节点的部署方案和有序Zig Bee一对多轮询式星型组网通信方案。研究了MARG(Magnetic,Angular Rate,and Gravity.磁传感器,角速度传感器,重力加速度传感器)运动传感器阵列中三类传感器的工作原理,对这三类传感器的误差进行了分析建模并合理简化,然后通过实验验证了简化模型的可行性。研究了三种常见的姿态表示方法和两类常见的数据滤波融合算法,设计推导了基于互补滤波的方向余弦矩阵CDCM传感器姿态融合算法,并通过实验验证了该算法的可行性。研究设计了能对动作数据进行解析读取、校准、动画演示、数据存储等一系列操作的人体动作数据处理平台,并在此平台上通过一系列直观的动作捕捉实验验证了整个ALMo Cap Sys系统的可用性,为后续人体动作分析奠定了良好的基础。
【关键词】：体域网 Arduino 传感器数据融合 动作捕捉 轻量级系统
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92;R319
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 论文研究的背景及意义9
• 1.2 课题研究现状9-11
• 1.3 论文研究内容与章节安排11-13
• 第2章 ALMoCapSys系统架构13-19
• 2.1 ALMoCapSys系统结构13-14
• 2.2 前端动作捕捉软硬件平台14-18
• 2.2.1 无线MARG运动传感器节点14-17
• 2.2.2 传感器节点部署方案17-18
• 2.3 ZigBee星型网络18
• 2.4 后台PC端人体动作数据处理平台18-19
• 第3章 体域网中人体模型的构建与表示19-27
• 3.1 人体模型构建19-21
• 3.2 人体模型数据表示21-23
• 3.3 基于人体模型的传感器节点部署以及通信网络构建23-27
• 3.3.1 传感器节点部署23-24
• 3.3.2 通信网络构建24-27
• 第4章 MARG运动传感器节点姿态融合27-53
• 4.1 MARG传感器校准27-37
• 4.1.1 加速度传感器校准27-30
• 4.1.2 角速度传感器校准30-32
• 4.1.3 磁传感器校准32-37
• 4.2 姿态表示方法研究37-43
• 4.2.1 姿态与坐标系37-38
• 4.2.2 欧拉角法38-39
• 4.2.3 四元数法39
• 4.2.4 方向余弦矩阵法39-43
• 4.3 传感器姿态融合算法43-53
• 4.3.1 互补滤波器原理43-44
• 4.3.2 CDCM姿态融合算法44-49
• 4.3.3 CDCM姿态融合实验49-53
• 第5章 人体动作数据处理平台研究与设计53-61
• 5.1 人体动作数据处理平台结构研究设计53-54
• 5.2 人体动作数据处理平台详细设计54-59
• 5.3 人体动作数据处理平台动作捕捉实验59-61
• 第6章 总结与展望61-63
• 6.1 全文总结61-62
• 6.2 未来展望62-63
• 参考文献63-68
• 作者简介及科研成果68-69
• 致谢69

【参考文献】

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本文编号：402699