基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究

针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法。该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度。根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别。实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为。     

基于高斯模糊的摔倒自检测算法设计与应用

随着智能设备的普及,如何快速准确地检测、识别人体摔倒已逐渐成为研究的热点。然而现阶段对摔倒动作识别与检测仍然存在很多问题。为此,以智能设备的传感器系统采集的三轴加速度与角加速度为基础,结合经过高斯过滤后形成人体活动的信号幅度向量和陀螺仪信号幅度向量特征曲线与摔倒检测的模糊隶属函数特征模型,提出一种基于模糊的摔倒自检测算法。算法重点针对急速跑动、上下楼梯、手机平抛和自由落体等摔倒检测中的干扰动作进行了分析与区分,经过实验测试表明该算法有较快的反馈速度、较好的区分度以及较低的误判率。     

四旋翼无人飞行器姿态数据采集处理系统

针对机械振动等因素产生的噪声对加速度传感器测量姿态数据的影响,增加了陀螺仪并运用卡尔曼滤波对加速度传感器和陀螺仪的数据进行融合处理;与以往均值和中值等滤波姿态算法相比,采用卡尔曼滤波算法能够获得可靠、稳定的姿态数据,为四旋翼无人飞行器稳定飞行提供有效保障;介绍了姿态传感器和采集处理系统硬件结构及软件实现,运用图形化编程语言LabView实现对四旋翼无人飞行器实时姿态曲线显示、姿态数据存储、回放等功能;经测试,能有效的降低机械振动等噪声对飞行器姿态测量的影响,提高姿态数据估计的精度,达到了预期的目标。     

基于Kalman滤波算法的陀螺仪动态漂移补偿研究

应用MEMS陀螺仪测量人体手臂运动姿态时,针对陀螺仪受线加速度干扰导致测量姿态发散的问题,提出基于Kalman滤波算法的姿态误差补偿方法;该方法首先将陀螺仪采集到的角速度通过方向余弦算法解算得到姿态角,并将陀螺仪动态漂移造成的姿态角误差视为时变信号,通过建立姿态角漂移误差的状态方程及观测方程,应用卡尔曼滤波算法,实现对姿态角漂移误差的估计,最终达到对陀螺仪动态漂移误差的补偿;实验与仿真结果表明,应用该算法能够有效的抑制线加速度干扰导致的陀螺仪测量的姿态发散,适用于陀螺仪对人体手臂运动姿态的测量。     

基于扩展卡尔曼滤波的吊钩姿态估计技术研究 

针对吊钩运动不定且易受大风、雾气等影响其作业效率问题,提出并实现基于MEMS传感器的吊钩姿态估计系统。建立吊钩三维空间运动模型,消除吊钩扭转影响;通过四元数的扩展卡尔曼滤波算法,对MEMS陀螺仪、加速度计与磁强计进行数据融合,解算得到吊钩三维姿态、摆角与摆向;采用基于视觉检测的吊钩空间姿态为参考基准,对起重机吊钩进行姿态估计验证。实验结果表明：该系统能有效融合MEMS传感器数据,获得高精度的吊钩姿态,实现姿态的实时检测。     

磁强计辅助MEMS惯性器件的新型数据融合算法

为实现载体姿态精确测量,设计了一种新型数据融合算法,用以替代传统的卡尔曼滤波器;首先,研究了陀螺仪、加速度、磁强计的姿态测量方法,通过试验分析测量误差分量,然后根据误差频域的差异性提出一种互补滤波器,并在二阶低通滤波器模型下推导出新型数据融合算法模型,最后,以FPGA为处理单元、MEMS惯性元件和磁罗盘为传感器单元开发一套小型姿态检测系统,进行可行性分析和精度估算;从载体的三维转动试验结果可以看出,新型融合算法测量值和卡尔曼滤波器输出值之差保持在±0.07°以内,并且不需要对传感器噪声特性精确标定;在运算时间方面,互补滤波器仅需360 μs,卡尔曼滤波器是它的3倍多,因此新型数据融合算法效率更高。     

基于MARG的无人机抗干扰系统的研究

由IMU或电子罗盘组成的无人机航姿测量系统易受载体有害加速度或周围局部磁场干扰导致姿态角解算不准确。针对该问题提出将自适应扩展卡尔曼滤波算法应用于该系统。在卡尔曼滤波算法中提出引入分段函数构造自适应测量噪声方差阵。相比于传统噪声方差阵的阈值判断方法,该方法提高了传感器信息的利用率,进一步减小了外界干扰对系统姿态估计的影响,最终提高了姿态角的解算精度。最后针对该方法进行了仿真分析和无磁转台实验验证,仿真和实验结果表明,该方法能有效提高无人机航姿测量系统的抗干扰能力,具有一定的应用价值。     

四旋翼惯性导航姿态解算算法的改进与仿真

为了实现四旋翼飞行器的高精度导航,提出了互补滤波法和四元数算法对传感器获得的数据进行修正,最大限度的抑制干扰误差并提高姿态角解算的准确度。首先简单推导了捷联式惯性导航系统的算法基本原理并利用互补滤波算法进行改进,然后给出了惯性导航系统的力学编排模型分析旋翼飞行器的运动姿态。最后仿真验证数据选用惯性仪表MPU6050和HMC5883所得到实测数据采集并进行仿真分析,平台处理器选用STM32来仿真惯性仪表的测量速度,最终得到实验结果证明算法可行性。     

紧固装夹及光学测量方式用于斯特林制冷机微振动输出检测的分析

根据工程应用实际情况,目前斯特林制冷机微振动输出检测有多种安装测量方式,紧固装夹方式采用加速度传感器测量采集数据,光学测量方式采用激光位移传感器测量采集数据。本文通过对采用紧固装夹测量方式与光学测量方式进行对比试验,分析两种安装方式的微振动输出测试数据,表明两种测量方法均可用于斯特林制冷机的微振动输出测试。     

利用地球红外辐射的旋转飞行体姿态估计方法

针对导航控制系统对姿态测试技术多元化、新型化和低成本的要求, 提出了一种基于地球红外辐射的旋转飞行体姿态估计方法. 首先, 根据地球红外辐射的产生机理, 结合红外辐射在大气中的传播规律, 建立了地球红外辐射模型. 然后, 分析了旋转飞行体的运动特征, 构建了红外传感器的测量模型. 为了探索红外传感器的输出信号与旋转飞行体的姿态信息之间的内在联系, 研究了不同姿态角和视场角下的传感器输出信号特征. 最后, 为了提高旋转飞行体的姿态测试精度, 设计了基于三轴红外传感器的扩展卡尔曼滤波算法来估计姿态角和横滚角速度. 结果表明: 利用地球红外辐射场进行姿态测试的方法有效可行, 俯仰角估计误差在±0.1°, 横滚角估计误差在±0.05°, 横滚角速度估计误差在±1 rad/s. 该姿态测量方法简单有效, 能够满足旋转飞行体的姿态测量要求.     

基于OpenCL与FPGA异构模式的Sobel算法研究

随着计算机科学技术的迅速发展,嵌入式领域实时图像处理应用越来越广泛,然而传统硬件因为自身架构导致并行化程度不高,针对在视频监控、机器视觉、视频压缩、医疗影像分析等领域需要对图像进行高性能计算的问题,提出一种以OpenCL软件模型和FPGA异构模式的高性能图像处理解决方案,实现了图像显示和OpenCL加速功能,以Sobel边缘检测算法为研究对象,进行了算法并行性分析,并在系统中运用OpenCL加速内核算法,与基本的ARM平台和OpenCL共享内存加速机制相比较,展开性能测试,对加速效果进行了研究。实验数据表明,使用该系统处理不同分辨率的图像,OpenCL加速子系统的处理较基于片上ARM硬核的软件处理,实现相同功能上有100倍左右的性能提升。     

基于激光雷达的多旋翼飞行器实时避障系统

针对多旋翼飞行器的障碍物规避问题,提出一种基于激光雷达的自主飞行多旋翼飞行器避障系统,实现多旋翼飞行器自主飞行的实时避障;该避障系统针对静态、低速运动障碍物,综合飞行器本体姿态、速度、加速度等状态信息,建立基于改进势场法的避障模型和算法;在机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)平台进行该避障系统的软件实现,其通过串口与飞控进行通信,完成多旋翼飞行器的自主避障飞行;同时,为了使该系统能在强光环境正常工作,在不影响系统实时性的前提下,对激光雷达的干扰问题进行优化设计;大量实验表明:该避障算法计算量小,能够保证避障系统的实时性,在机体慢速以及低速运动(机体与障碍物之间的相对运动速度小于等于3 m/s)的场景中能够正确检测范围6 m内,并迅速规避障碍物。     

Infrared/laser multi-sensor fusion and tracking based on the multi-scale model

The state estimation problem of targets detected by infrared/laser composite detection system with different sampling rates was studied in this paper. An effective state estimation algorithm based on data fusion is presented. Because sampling rate of infrared detection system is much higher than that of the laser detection system, the theory of multi-scale analysis is used to establish multi-scale model in this algorithm. At the fine scale, angle information provided by infrared detection system is used to estimate the target state through the unscented Kalman filter. It makes full use of the high frequency characteristic of infrared detection system to improve target state estimation accuracy. At the coarse scale, due to the sampling ratio of infrared and laser detection systems is an integer multiple, the angle information can be fused directly with the distance information of laser detection system to determine the target location. The fused information is served as observation, while the converted measurement Kalman filter (CMKF) is used to estimate the target state, which greatly reduces the complexity of filtering process and gets the optimal fusion estimation. The simulation results of tracking a target in 3-D space by infrared and laser detection systems demonstrate that the proposed algorithm in this paper is efficient and can obtain better performance than traditional algorithm.     

基于ARM的四旋翼姿态控制器设计

四旋翼姿态控制器采用集成了加速度计和陀螺仪的惯性测量单元,实时采集姿态数据,传输给Cortex-M4内核的处理芯片,利用四元数姿态解算方法,对加速度和角速度数据融合解算处理。采用位置式PID控制算法,控制四个无刷电机的转速,实现控制四旋翼飞行器的飞行姿态。建立万向云台调试系统,通过实践调试验证该控制器能实现控制四旋翼姿态的稳定性。稳定飞行时,姿态角的平均振荡范围为5度。     

基于光学测量手段实时动态测量船体水平姿态

针对测量船传统实时水平测量方法精度较低（≥10.0″）的问题,引入了基于光学测量手段的动态实时船体水平姿态测量方法。采用＂光学编码精密测角＋惯性同步复示平台＋水平误差检测工具＂的设计模式,保证了跟踪的稳定性,提高了测量精度。实验结果表明：提出的方法可以提供比传统惯导系统更稳定、精度更高（纵摇5.37″,横摇3.60″）的船体水平姿态数据;可以作为一种普遍适用的运动载体精密水平测量监测手段,为运动载体实时提供高精度的水平基准信息,或用于运动载体惯导水平精度鉴定等。     

高速移动错位下的列车通信参数精确检测

高速移动列车错位通信条件下,列车信号模糊程度增强,导致传统基于信号特征的列车通信参数检测算法无法准确分析列车通信参数,具有一定的局限性。提出一种基于改进卡曼尔滤波算法的高速移动错位下列车通信参数检测方法,分析了列车快速移动过程中最佳通信节点的定位,对最佳列车节点进行融合,获取最佳列车通信参数,采用改进的卡尔曼滤波算法,得到一系列递推检测算法,建立信号以及噪声的状态空间模型,依据前时刻的列车通信参数检测值和当前时刻的检测值,对高速移动错位下列车通信参数变量检测值进行修正,及时更新改进卡曼尔滤波算法检测噪声的协方差,实现高速移动错位下列车通信参数的准确检测。实验检测结果表明,所提方法的可准确检测高速移动错位下的列车列车通信参数,具有较高的效率和精度。