基于运动传感器的手部姿态捕获系统研究开题报告

 2022-01-11 19:27:28

全文总字数:5473字

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究的基本内容与方案

本文主要针对基于mems惯性传感器的手部姿态捕捉进行研究,尽可能满足低成本和高精度的特性,满足此项研究的实用性。本文拟研究mems惯性传感器在人体手部姿态捕获的应用,利用基于mems传感器采集人手的五指关节数据信息,并通过卡尔曼滤波(扩展卡尔曼滤波)的方法,获取人手原始运动数据,利用matlab对人手运动进行仿真建模,实现人手仿真系统。论文内容具体安排如下:

第一,对这项研究作一个初步的认识与了解。首先引出问题,这一研究课题的背景是怎样的,以及做这项研究到底有什么意义。接着给出国内外当前研究的水平,取得了哪些重要成果。最后简明扼要的概括论文的主要研究内容和每一章节的安排。

第二,介绍mems惯性滤波器、姿态测量系统的原理和卡尔曼滤波方法。首先是姿态测量系统,包括几种常用的惯性坐标系,完成坐标转换,建立姿态矩阵,并且详细介绍姿态矩阵的即时更新算法,包括四元数法,欧拉角法。随后介绍卡尔曼滤波方法,在此基础上引入性能更好的扩展卡尔曼滤波方法,为后面算法的提出提供理论基础。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 参考文献(12篇以上)

[1] I. M. Bullock, J. Borràs and A. M. Dollar,"Assessing assumptions in kinematic hand models: A review," 20124th IEEE RAS EMBS International Conference on Biomedical Robotics andBiomechatronics (BioRob), Rome, 2012, pp. 139-146.

[2] R. Deimel and O. Brock, "A novel type ofcompliant and underactuated robotic hand for dexterous grasping,",International Journal of Robotics Research, Article; Proceedings Paper vol.35, no. 1-3, pp. 161-185, Jan-Mar 2016.

[3] R. Lipovsky and H. A. Ferreira, "Handtherapist: A rehabilitation approach based on wearable technology and videogaming," 2015 IEEE 4th Portuguese Meeting on Bioengineering (ENBENG),Porto, 2015, pp. 1-2.doi: 10.1109/ENBENG.2015.7088817

[4] Bin Fang , Fuchun Sun , Huaping Liu , ChunfangLiu , 3D human gesture capturing and recognitionbytheIMMU-basedataglove,Neurocomputing2017,doi:10.1016/j.neucom.2017.02.101

[5] Zhu Jianxiong,Liu Xinmiao,Shi Qiongfeng,HeTianyiyi,Sun Zhongda,Guo Xinge,Liu Weixin,Sulaiman Othman Bin,Dong Bowei,LeeChengkuo. Development Trends and Perspectives of Future Sensors andMEMS/NEMS.[J]. Micromachines,2019,11(1).

[6] Sohail Iqbal,Afzaal Malik. A review on MEMSbased micro displacement amplification mechanisms[J]. Sensors and Actuators:A. Physical,2019,300.

[7] 刘震,王雪梅,倪文波.基于MEMS传感器的高精度姿态角测量研究[J].中国测试,2017,43(02):6-12.

[8] 侯增广, 赵新刚, 程龙, 王启宁, 王卫群. 康复机器人与智能辅助系统的研究进展. 自动化学报, 2016,42(12):17651779 ADDIN EN.REFLIST

[9] 李杰. 基于运动传感的人体姿态实时捕获系统研究[D].华东交通大学,2016.

[10] 张赛赛. 面向人体运动捕获的姿态测量算法研究与实现[D].浙江大学,2017.

[11] 梁锋. 基于MEMS惯性器件的小型姿态测量系统设计[D].哈尔滨工程大学,2011.

[12] 成雅丽. 基于MEMS惯性器件的姿态测量系统的研究[D].中北大学,2019.

[13] 王伟栋. 基于微惯性技术的数据手套研究[D].上海交通大学,2014.

[14] 张鋆豪,何百岳,杨旭升,张文安.基于可穿戴式惯性传感器的人体运动跟踪方法综述[J].自动化学报,2019,45(08):1439-1454.

[15] 赵晓皓,盖翔,谢新武,周卫斌,倪爱娟,田丰.基于惯性传感器的人体姿态角度测量方法研究进展[J].医疗卫生装备,2017,38(10):99-103 107.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。