【摘 要】
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为了实现人体运动中各关节姿态角度信息的精确检测,同时避免受环境、小距离以及数据延迟的影响,本文结合惯性传感器体积小、重量轻、价格低等特点,设计了一种惯性传感器网络,
【基金项目】
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河北省自然科学基金、视觉激励下人体平衡动力学建模与功能评估方法研究,河北省自然科学基金项目。课题编号:H2016201201
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为了实现人体运动中各关节姿态角度信息的精确检测,同时避免受环境、小距离以及数据延迟的影响,本文结合惯性传感器体积小、重量轻、价格低等特点,设计了一种惯性传感器网络,研究了对九轴惯性传感器数据进行融合的PI互补滤波和卡尔曼滤波算法,从运算效率和测量精度两方面进行应用和验证,实验表明卡尔曼滤波算法具有很高的精确性,而PI互补滤波算法效率更高,更适合微控制器的姿态求解,在测量精度方面二者具有很高的一致性。最后,通过与高精度的倾角采集装置进行数据对比表明该网络和算法可精确求解运动关节角度信息。
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