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时间:2019-02-18
《基于传感网络的人体动作捕获装置设计于实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕士学位论文MASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE201022070702万方数据分类号密级注1UDC(题名和副题名)(作者姓名)指导教师(姓名、职称、单位名称)申请学位级别专业学位类别工程领域名称提交论文日期2013年4月论文答辩日期2013年5月学位授予单位和日期2013年6月答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFHUMANMOTIO
2、NCAPTUREDEVICEBASEDONSENSORNETWORKAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ControlEngineeringAuthor:YongRaoAdvisor:DongyiChenSchool:SchoolofAutomationEngineering万方数据本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成
3、果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名:日期:年月日本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名:导师签名:日期:年月日万方数据摘要摘要随着电子科学技术的不断发展,动作捕获技术在
4、影视动画制作、游戏互动、医疗康复等领域的应用越来越广泛,展现出了极大的市场潜力。在对人体动作捕获技术的发展现状分析之后,本文详细论述了基于身体传感网络的人体动作捕获装置的设计与实现。该动作捕获装置以微型传感器为基础,实现人体运动过程中各个肢体部位的传感器数据实时的采集、预处理和汇聚传输。对传感器数据进行数据转换及滤波处理,并通过一个人体动作捕获实验设计,实现了人体动作信息的实时捕获。该动作捕获装置由15个传感器节点和1个传感器数据汇聚节点组成。传感器节点主要包含了三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴地磁传感器,负责采集人体运动过程中各个肢体部位的传感器数据,并进行
5、简单的数据预处理;数据汇聚节点主要包括一个数据采集部分和一个数据发送部分,其通过有线依次读取各个传感器节点的运动数据,汇总打包之后通过无线的方式发送给上位机。所有动作捕获硬件装置构成一个星型传感网络。本文主要工作和内容有:1.研究了传感器芯片的工作原理和性能参数比较,在基于身体传感网络的总体设计思路和框架下,对需要长时间部署在人体身上的传感器节点和数据汇聚节点进行了详细的原理图设计、PCB设计。对整个动作捕获装置的通信方式、电源供电和电池充放电进行了详细的设计。2.对传感器节点上各传感器芯片可能存在的误差进行分析,例如加速度传感器数据的抖动和偏差、陀螺仪的累积误
6、差、地磁传感器容易受周围环境影响等因素进行了仔细分析,在此基础上提出了不同传感器芯片数据误差的预处理的解决办法。对装置节点的数据流向进行详细的软件设计,通过设置数据帧及校验位等确保传感器数据的正确采集传输。3.分析了传感器节点在人身上部署位置的要求,完成了人体动作捕获实验中传感器数据的融合处理,并输出了传感器数据的四元数表示形式,根据传感器数据对计算机虚拟人物模型分别进行初始化标定和运动过程中的实时驱动,实现了人体动作的实时捕获。通过单传感器节点动作效果检测和人体动作捕获的实验设计,验证了本文所设计的人体动作捕获装置原理的正确和工作性能的稳定可靠,为人体动作捕获
7、的I万方数据摘要后续算法研究提供了一套完整的硬件平台。关键词:传感网络,动作捕获,动态链接库II万方数据ABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentofElectronicScienceandTechnology,theapplicationsofmotioncapturetechnologyaremorewidelyinthefieldssuchasfilmandtelevisionanimation,interactivegames,andmedicalrehabilitation,showinggreatmarketpotentia
8、l.AftertheAn
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