步態(tài)分析是通過(guò)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和位置的檢測(cè),將這些信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字化的抽象模型,表達(dá)不同時(shí)刻目標(biāo)所處的姿態(tài)以及姿態(tài)所反應(yīng)出的信息。隨著現(xiàn)代化醫(yī)療技術(shù)的提高和護(hù)理科學(xué)的發(fā)展,患者康復(fù)逐漸向著定量化、科學(xué)化的趨勢(shì)發(fā)展。現(xiàn)階段,有學(xué)者提出將步態(tài)分析技術(shù)應(yīng)用于下肢康復(fù)過(guò)程,可以有效監(jiān)測(cè)患者下肢康復(fù)狀態(tài),同時(shí)為康復(fù)方案的制定提供量化依據(jù)。基于此,開(kāi)展了基于MEMS(Micro Electro Mechanical Systems,MEMS)慣性傳感器的人體步態(tài)分析技術(shù)研究,主要研究運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)采集、多MEMS慣性傳感器數(shù)據(jù)融合處理以及基于有限狀態(tài)機(jī)的復(fù)合姿態(tài)擬合算法等內(nèi)容,旨在進(jìn)一步提高人體步態(tài)周期劃分和步態(tài)參數(shù)計(jì)算精度。研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)針對(duì)步態(tài)分析,本文設(shè)計(jì)了多MEMS慣性傳感器構(gòu)成人體下肢捕捉裝置,其核心器件由加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)構(gòu)成。為了使獲得的加速度值、角速度值以及磁力計(jì)值能夠準(zhǔn)確反映下肢結(jié)構(gòu)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),研究了不同的數(shù)據(jù)融合算法以及磁力計(jì)橢球擬合校準(zhǔn)算法,實(shí)現(xiàn)各關(guān)節(jié)點(diǎn)姿態(tài)角的計(jì)算。(2)基于人體模型與人體運(yùn)動(dòng)理論開(kāi)展了下肢運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型研究,確定能夠表達(dá)步態(tài)特征的關(guān)鍵部位,并... 

【文章來(lái)源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：129 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

反光標(biāo)記點(diǎn)

紅外攝像頭

基于紅外攝像頭的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于有限狀態(tài)機(jī)(FSM)的多傳感器信息融合在輪式運(yùn)動(dòng)機(jī)器人編程中的應(yīng)用[J]. 徐偉.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(10)
[2]雙Kinect自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合的全身運(yùn)動(dòng)捕捉方法[J]. 姚壽文,栗麗輝,王瑀,常富祥,Zeyuan YAO.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(09)
[3]基于MEMS慣性傳感器零速檢測(cè)算法的研究[J]. 賈亮,陳海明.  電腦與信息技術(shù). 2019(03)
[4]基于橢球擬合的磁力計(jì)誤差校正方法研究[J]. 孫偉,楊一涵,王野.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(09)
[5]腰椎經(jīng)皮椎間孔鏡圍手術(shù)期運(yùn)動(dòng)康復(fù)和步態(tài)分析的臨床研究[J]. 鐘毓賢,丁宇,劉金玉,周維金,馬廣昊,朱旭,王海軍,陳紅梅,劉倩.  中國(guó)骨傷. 2018(04)
[6]利用慣性傳感器和AdaBoost算法的步態(tài)識(shí)別方法[J]. 楊葉梅,陳新.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(04)
[7]基于手機(jī)加速度計(jì)的行人步態(tài)分析[J]. 郭英,劉清華,姬現(xiàn)磊,李冠澤,王勝利.  中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]硅微諧振加速度計(jì)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 楊博,闞寶璽,徐宇新,胡啟方.  導(dǎo)航與控制. 2017(04)
[9]基于MPU6050和互補(bǔ)濾波的四旋翼飛控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張承岫,李鐵鷹,王耀力.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(07)
[10]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)魯棒性零速檢測(cè)方法[J]. 苑寶貞,蘇中,李擎,費(fèi)程羽.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2016(03)

博士論文
[1]人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)傳感器抗磁場(chǎng)和大加速度干擾的方法及其步態(tài)分析應(yīng)用研究[D]. 范冰飛.浙江大學(xué) 2019
[2]面向臨床步態(tài)分析的足部姿態(tài)與多軸地面反作用力測(cè)量方法研究[D]. 李光毅.浙江大學(xué) 2018
[3]人體步態(tài)分析的多傳感器數(shù)據(jù)融合研究[D]. 仇森.大連理工大學(xué) 2016
[4]基于多源信息的步態(tài)識(shí)別算法研究[D]. 劉磊.河北工業(yè)大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于三維步態(tài)分析的卒中患者肌痙攣性偏癱步態(tài)康復(fù)研究[D]. 康延琳.南京體育學(xué)院 2019
[2]基于慣性傳感器的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D]. 董高杰.桂林電子科技大學(xué) 2019
[3]基于慣性傳感器的老年人姿態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 吳聰.山東大學(xué) 2019
[4]高精度MEMS微慣性姿態(tài)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 萬(wàn)俊鑠.南華大學(xué) 2019
[5]基于MEMS慣性傳感器的可穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 陳吉鑫.西南交通大學(xué) 2018
[6]基于慣性測(cè)量單元的人體下肢運(yùn)動(dòng)捕捉算法研究[D]. 岳晉忠.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[7]基于多MEMS慣性傳感器的步態(tài)分析與研究[D]. 高成龍.浙江工業(yè)大學(xué) 2018
[8]基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的可穿戴式人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉盛羽.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[9]人體下肢步態(tài)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱海慶.大連理工大學(xué) 2018
[10]基于慣性傳感器的人體姿態(tài)分析與識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 王一杰.電子科技大學(xué) 2018



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