人体姿态与位移的MEMS惯性传感器检测方法

简介：
本研究探讨了利用微型机械电子系统（MEMS）惯性传感器对人体姿态和移动进行精确测量的方法，旨在提升运动监测、医疗康复及虚拟现实领域的应用效果。 随着生活质量的提升及科技的进步，智能化与健康云的概念逐渐受到重视。基于惯性传感器的人体运动识别系统因其便于携带、成本低廉以及不受时间和场景限制的特点，在体感游戏和健康管理等领域备受关注。本段落通过加速度计和陀螺仪等惯性传感器设计了一套人体运动识别系统，能够实现关节运动的姿态角解算及位移测量。本研究主要涵盖硬件平台的设计与运动检测算法的开发。 针对功能需求分析，我们设计了系统的硬件架构：采用ATMEGA32核心处理器结合MPU6050惯性传感器模块和nrf24L01射频通信模块组成一个完整的惯性测量单元。该系统能够采集人体关节活动的数据，并进行预处理以提升信号质量。 在算法研究方面，运动检测包括姿态角解算与位移测量两个部分。对于姿态角的计算，在加速度三角函数法仅适用于静止或低频率动作的情况下，我们设计了结合加速度计和陀螺仪数据的自适应互补滤波器及卡尔曼滤波器两种融合算法，并从运算效率和精度的角度进行了对比分析。实验结果显示，自适应互补滤波器在提高姿态角测量准确性和计算效率方面均优于卡尔曼滤波器。 对于位移测量部分，在探讨时域二次积分与频域积分法性能的基础上，本段落提出了一种结合两种方法的混合频率-时间域积分算法，以减少低频噪声对结果的影响并降低长时间内累积误差。此外还研究了坐标转换、多项式拟合去除趋势项以及使用带通滤波器处理信号等预处理步骤的技术细节。