【摘 要】
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运动捕捉技术是一种将被观察目标的运动姿态信息转化为具体的数字化信息,通过数字化信息还原姿态的技术。可应用于康复训练、智能机器人和虚拟现实等人机交互领域。本文采用基于微机电系统（MEMS,Micro-Electro-Mechanical System）的惯性传感器研究和设计了一套运动捕捉装置,本次设计的运动捕捉装置从结构上分为三部分:传感节点、数据汇聚节点以及计算机终端。整体的数据传输网络结构采用改
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运动捕捉技术是一种将被观察目标的运动姿态信息转化为具体的数字化信息,通过数字化信息还原姿态的技术。可应用于康复训练、智能机器人和虚拟现实等人机交互领域。本文采用基于微机电系统（MEMS,Micro-Electro-Mechanical System）的惯性传感器研究和设计了一套运动捕捉装置,本次设计的运动捕捉装置从结构上分为三部分:传感节点、数据汇聚节点以及计算机终端。整体的数据传输网络结构采用改进的树型网络拓扑结构。传感节点穿戴于人体的各个关键部位,负责运动传感数据的采集,通过WIFI与数据汇聚节点相连,数据汇聚节点同时也是一个传感节点,其完成网络连接,数据汇聚的任务,同时也具有数据采集的功能。由数据汇聚节点将打包好的数据通过WIFI发送到计算机端,计算机终端完成传感数据到运动姿态的处理。同时,针对磁力计的误差特性,建立了误差模型并利用最小二乘法完成误差修正。设计了改进的互补滤波和双层卡尔曼滤波的多传感器融合姿态解算算法,完成传感数据到姿态角的精确解算。本设计最终完成了支持50Hz/100Hz数据更新率、支持15个传感节点的运动捕捉装置,同时将原始传感数据经过姿态解算算法后的姿态角的精度控制在2.5度以内。
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