用于机器人示教的人体手臂运动捕捉方法研究

机器人示教是实现机器人轨迹跟踪的主要方式,其工作原理决定了机器人作业的复杂程度。而采用人体运动跟踪技术,可以简化机器人的示教程序,提高工作安全性。研究了基于MEMS的人体运动跟踪方式,选取包含加速计、陀螺仪、磁力计的九轴惯性传感器来检测人体手臂运动情况,采用传感器间的互补融合与空间关节位置叠加的方法,获得较高精度的末端位置数据,并通过固定方向直线运动与空间连续运动的实验来检测传感器对手臂运动捕捉的效果。实验结果表明,融合计算出的数据轨迹在短距离的情况下数据精度高,可以用于机器人的部分轨迹示教。     

运动捕捉技术及其在体育运动中的应用研究综述

运动捕捉技术经过多年的发展,已广泛应用于多个领域。研究如何将运动捕捉技术运用到体育领域中,对科学化体育锻炼、规范化体育教学等方面都有着重要意义。对现有的运动捕捉技术的工作原理与产品进行分类,并在已有文献中收集了动作捕捉技术在国内外体育领域的研究,着重分析了运动捕捉技术在体育教学与指标测试中的应用、研究现状以及各自的优点和局限性。在总结现有研究成果的基础上,将该技术应用于一些新的体育项目,并对未来的发展进行了探讨。     

可穿戴电子设备下的运动训练研究

可穿戴设备指能直接穿在身上,或者与用户衣服或其他配件整合的便携式设备,具有测量精准、拓展性强和便于携带等优点。近年来,国家大力倡导全民健身,鼓励国民通过运动提升个人身体素质、增强生理机能。但传统的运动方式与内容难以激发人们的运动热情,对于运动效果也没有科学准确的评估方法,大大降低了民众运动训练的积极性。随着科学技术的发展进步和人们对自身体能素质要求的提高,可穿戴电子设备被越来越广泛地应用到运动训练中,为促进人们进行体能训练和制定科学合理的训练计划提供了较大的帮助。因此,研究基于可穿戴电子设备的运动训练具有重要的现实价值和必要性。     

深海姿态系统的设计与实现

本文设计了一种基于MPU9250九轴数据传感器的深海姿态系统解决深海仪器姿态监测的问题,并进行了实验测试验证。系统采用STM32F103C8T6作为主控制芯片,采集MPU9250九轴数据,通过软件算法快速解算出当前的实时运动姿态,并利用三轴加速度数据计算出与自然坐标系Z轴的倾角。系统设计有存储模块及实时时钟模块,可以实时将设备的运动姿态、倾斜角度实时记录到存储模块中。并且根据深海仪器使用环境要求,结合有限元设计方法,设计深海耐压仓。实验结果表明：该姿态系统可以实现对深海仪器姿态及倾角的检测,精度可达0.5°,耐压可达4000米水深。     

可穿戴的实时检测走姿矫正仪设计

在走姿矫正导航精度优化问题的研究中,针对当前姿态解算技术的精度不足,设计了一款在Linux环境下嵌入式走姿矫正设计方案,基于先验的位置磁矩迭代修正方程系数的方法,建立迭代误差指标函数及迭代公式,并进行了数值仿真实验。为实现姿态解算中姿态角实时检测,提出将传感器采集到的加速度、角速度以及磁场强度数据进行融合,利用三轴加速度传感器和磁力计的向量偏差来对姿态解算过程中积分累计误差进行修正。最后传感器将数据结果分别通过ZigBee和蓝牙协议将其传输到电脑端或手机APP客户端显示,以达到走姿检测和矫正的目的。实测结果表明,这种方案使得走姿矫正的精度准确度更高,实时检测性能更强。     

可穿戴式体温监测预警系统设计

设计了一种可穿戴在腕部的体温监测预警系统,可用于新冠肺炎集中隔离人群的体温监测,也适用于需要连续监测体温的场景和常见情况下使用.以单片机为核心进行设计,温度采集模块采集腕部体表温度和外界环境温度,通过最小二乘法拟合的方式补偿环境温度对腕部温度的影响,然后通过蓝牙模块以无线方式传输到手机端.手机端可以实时显示体温值,温度...     

一种骨传导运动蓝牙耳机

由于科技的发展,和传统的生活方式相比,现在人们的生活已经与科技融为一体.同时人们对于生活的要求也越来越高,智能穿戴成为新的时代发展主流.传统的耳机、耳麦等在使用的过程中,会带来强烈的不适感,对于一些不喜欢耳朵闷塞感的人来说,骨传导耳机无疑是一种更好的选择.佩戴的时候不需要把耳机上的发声元件塞入耳朵中,可以把发声元件贴在...     

可穿戴运动监测设备在运动教学中的应用

当前,以互联网为标准的信息技术革命极大地促进了世界物质财富的增长速度,并且为社会各个领域的发展提供了新的热点,“互联网+”时代对社会生产和生活方式产生了不小的影响力,各种实用性、功能性强大的科技产品成为当前社会使用的主要工具。随着移动智能时代的到来,可穿戴设备将越来越普遍,人们对它的需求也将越来越大,可穿戴运动检测设备作为目前热门的技术产品之一,活跃地使用在人们的日常生活,它已经普遍运用到体育健身、卫生医疗、时尚娱乐、国防军事等领域。     

可穿戴计算机的可穿戴决策模型研究

可穿戴性是可穿戴计算机的重要特性之一,有针对性地选择合适的可穿戴部位可以明显增强可穿戴计算机的可穿戴性能。影响其可穿戴性的主要因素包括可穿戴计算机的形状系数,人体可穿戴部位所能提供的承载面积和承载能力,以及人体上肢的操控难度。根据这些影响可穿戴性的主要因素,本文确定了8个人体典型穿戴部位的优先级。通过多目标模糊决策机制建立了可穿戴决策模型,并结合正在研制的一款可穿戴计算机系统设计了一套马夹式的可穿戴支撑子系统。试用结果表明可穿戴决策模型是正确和有效的。     

Physical constitution adjustment for a human body model used in motion capture data analysis

This paper proposes a method to adjust the physical constitution of a human body model used in motion capture data analysis. A physical constitution is adjusted so as to accurately classify motion capture data based on the difference in motion characteristics. The adjustment process is modeled as an optimization problem and solved numerically. Analysis results suggest the effectiveness of the proposed method and the point to which attention should be paid. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

融合深度图和三维模型的人体运动捕获

对于当前热点的运动捕获方法存在的一些缺点,提出了一种融合深度图和三维模型的人体运动捕获方法。利用Ki‐nect采集深度图像,经过对深度图去除背景,提取轮廓信息,建立轮廓数据库。从深度图中提取三维人体骨架,建立骨架三维模型数据库。输入1组深度图动作序列,经过去背景、提取轮廓特征后与轮廓数据库中的轮廓进行匹配,计算出最小距离所在的匹配序列,输出相应的骨架作为动作捕获的结果。实验证明了这种方法的有效性和可行性,该方法能较精确的得到运动捕获数据。     

A new approach for motion capture using magnetic field : models,algorithms and first results

Indoor and outdoor applications such as sports and health monitoring as well as realistic 3D movie and game animations require ambulatory motion capture. Thus, creating a new low‐cost light‐weight wearable motion capture system that offers realistic motion estimates is of great interest. This paper presents a new approach for ambulatory human motion capture, featuring a body mounted magnetic field source and magnetic field sensors together with an estimation algorithm. A complete study of the model, the hardware, and the estimation algorithms is presented. Results obtained in the context of motion capture of human upper limbs illustrate the proposed approach.Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

A hybrid approach to keyframe extraction from motion capture data using curve simplification and principal component analysis

In this paper, we propose a novel method to extract keyframes from motion capture data. A hybrid approach, which combines a curve‐simplification algorithm with an initialization procedure including principal component analysis, is adopted. The developed method automatically extracts an appropriate number of keyframes at high speed without performance degradation. Experimental results prove the effectiveness of the present method. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于 Mahony-EKF 算法的手臂运动姿态测量系统

针对传统姿态解算方法效率迟缓、精度低下及稳定性差等问题,提出一种基于Mahony和扩展卡尔曼(EKF)相融合的算法,并开发出一种新型人体手臂姿态测量系统。首先,通过STM32微处理器采集MEMS传感器测得的数据,借助Mahony滤波器解算加速度计、磁力计和陀螺仪的数据,以此得到初步姿态四元数。其次,将初步姿态四元数作为EKF量测值,依据非重力加速度调节量测噪声协方差矩阵。然后,根据陀螺仪测得的角速度信息建立EKF状态方程,通过EKF滤波更新状态,获取解算融合后的手臂姿态数据。最后,将数据发送到上位机,通过上位机软件实时监测姿态角数据,再构建三维模型实时还原手臂的运动状态。经实验验证,应用EKF算法矫正Mahony滤波解算出的姿态数据,不仅可以使误差减小到0.5°、消除超调量和降低噪声干扰,还能有效克服传统姿态解算方法中需要大量数据集和计算时间长问题,从而抑制了随机波动,提高姿态解算精度。     

基于Android的运动状态识别分析系统设计

从数据采集、运动状态识别及识别结果显示3个方面,设计基于Android的运动状态识别分析系统。在硬件电路方面,本系统使用MPU6050加速度传感器采集数据,并做预处理。在软件方面,运动状态识别算法在手机APP的后台实时处理数据。首先对接收的6组数据进行预处理,检测并统计识别步数;其次运动周期提取,计算挥拍次数及平均挥拍速度;然后对运动周期内的数据进行标准化处理,调用个人特征数据库进行运动识别,实现越用越准;最后将结果通过基于Android的手机APP界面进行显示。在系统测试中,能够计算出挥拍次数、平均挥拍速度、步数,同时能够识别出羽毛球、乒乓球两种运动模式和高远球、弧旋球等8种运动动作,识别率达到90%以上。     

计及灵活运行碳捕集电厂捕获能耗的电力系统低碳经济调度

针对碳捕集设备会产生较大捕获能耗成本的问题,采用灵活捕获运行模式调节碳捕集设备的捕获水平以降低捕获能耗成本,同时利用储液罐实现捕获能耗时移.通过需求响应削峰填谷增加负荷峰值时碳捕集设备捕获能力并提高风电利用率,从而降低捕获能耗成本和碳排放.以降低捕获能耗、提高碳捕集设备灵活性为目标,建立碳捕集电厂灵活捕获和溶剂存储模型...     

考虑碳捕集技术的电力系统双层优化配置

碳捕集与封存技术是实现“双碳”目标的有效手段,在考虑碳交易机制的基础上提出了一种含电转气、燃气轮机、碳捕集系统、风电场联合运行的低碳经济双层优化配置模型。上层优化目标为最小化系统碳相关成本;下层优化目标为最小化系统运行成本,其中考虑了系统运行约束,决策变量包括发电机组有功出力、电转气功率、碳捕集装配。为求取所提双层优化模型的最优均衡解,利用KKT条件将双层优化问题转换为单层优化问题,再利用McCormick将二次规划单层问题转换成可直接求解的混合整数线性优化问题,并利用CPLEX求解器对模型进行求解。最后,对IEEE 30节点系统进行仿真,验证了所提模型和方法的有效性,同时采用双层模型在一定程度上减少了系统总成本,提高了减排率。