基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统

为了满足探空火箭箭载综合服务系统模块化、小型化的要求,提出了一种基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统设计方案,并完成系统的软硬件设计.该系统的硬件部分主要采用微型惯性测量单元（MIMU）测量箭体的3轴角速率和3轴加速度,并采用ARM芯片LPC3250作为导航计算机进行系统控制和姿态解算.软件部分采用嵌入式C语言在操作系统uC/OS-Ⅱ上进行编程,能够完成对角速率、加速度和GPS信号的采集,并通过卡尔曼滤波和四元数法实时解算出探空火箭的姿态角、位置和速度.实际测试表明该系统具有集成度高、初始对准速度快、动态范围广、系统误差小、功耗低、重量轻、体积小和可靠性高等特点,能够满足探空火箭应用的要求.     

基于三维光学信息的人体姿态快速测量

汽车中人体姿态三维测量对汽车座椅设计的舒适性评价具有重要的意义。为了快速准确地获取车内人体三维数据,文中采用一种基于双目视觉的立体三维数据获取方法,该方法将结构光与标记点相结合,实现了人体三维点云快速重建以及三维姿态(距离、角度)自动快速测量。实验结果表明,该方法在距离2 m以上,测量范围1.5 m×2 m时,人体姿态测量精度可以达到0.03 mm,满足了汽车人体姿态高精度三维数据采集的需求。与传统的汽车人体姿态三维测量方法相比,文中所使用的三维自动测量方法不仅自动化程度高,而且具有测量精度高、速度快、鲁棒性强的优点。     

基于OpenGL的载体姿态实时显示系统设计

针对目前实时姿态显示系统在数据通信和数据显示等方面的不足,设计并完成SINS实时姿态测量系统。在介绍该系统原理和组成的基础上,着重阐述了系统上位机软件的设计方法和流程。通过多缓存、数据连接等手段解决了数据实时通信过程中产生的数据错帧、丢帧等问题。同时利用OpenGL较好实现了数据的实时显示和三维姿态显示。通过功能测试实验,验证了系统的预期功能,且实时数据显示直观、流畅。     

融合多传感信息的仿人机器人姿态解算

在RoboCup Soccer仿人机器人比赛中,机体姿态实时解算是仿人机器人运动控制系统的核心技术之一。文中分析了MEMS加速度计、磁强计和陀螺仪性能,以自主姿态测量为前提,融合惯性测量单元中多传感信息,提出了一种基于四元数的姿态解算算法。针对仿人机器人步行姿态控制中传感器数据存在的噪声干扰和测量误差,设计卡尔曼滤波器实现了对数据漂移的有效补偿,从而提高了全姿态检测的测量精度。试验结果验证了该算法对仿人机器人运动控制系统机体姿态实时解算的有效性。     

基于三子样和互补滤波的姿态测量算法研究

为了解决陀螺随时间的漂移以及周围环境产生的随机误差的问题,设计了一种基于互补滤波的姿态求解方案,同时通过将三子样算法和互补滤波结合起来使该算法适用于高动态等复杂环境下的姿态测量。该方案采用四元数法对姿态进行描述,经过高精度三轴温控速率转台上的静态实验以及摇摆动态实验,通过对比高精度转台角度值,可以发现互补滤波算法对于精度的提高有明显的效果,有效的将惯性测量单元的数据进行融合。同时由于采用了三子样算法可以满足高动态环境下的姿态测量,确保了系统在各种环境下精确测量。     

基于深度学习的三维人体姿态估计技术

基于视觉的人机交互技术通过捕捉识别身体语言为人们提供更加灵活便捷的交互方式,是人工智能与自然人机交互领域极具价值的研究内容.基于深度学习的三维人体姿态估计技术作为底层基础技术,对基于视觉的人机交互技术的快速发展与广泛应用起到了重要的推动作用.本文首先概述三维人体姿态估计技术的基本概念与主要挑战,并对不同方法进行分类,随...     

一种基于地球重力场和磁场的姿态估计新算法

本文分析了基于地球重力场和磁场矢量观测进行姿态测量的算法存在的不足,提出了一种新的基于四元数的递推优化估计算法,算法本身内蕴保证了四元数估计值具有单位长度,在结合载体动态实现递推估计的同时,消除了现有递推算法中要求准确已知当地地磁矢量的限制,并可同步提供载体姿态的角速率信息.仿真结果表明了所提算法可以明显地提高测量精度.     

基于四元数的四轴无人机姿态的估计和控制

介绍一种只需少量计算就可实现四轴无人机姿态的估计和控制的新颖方法。整个算法采用四元数表示,四元数运算基于惯性测量单元(IMU)的加速度和陀螺仪传感器。姿态估计使用四元数代替三角函数,允许用加速度数据分析推导和优化梯度下降算法来减少由陀螺仪传感器产生的误差。姿态控制将当前姿态与目标姿态的姿态误差反馈到PD控制器来实现想要的目标姿态。姿态估计中用到的梯度下降算法通过四元数对应的欧拉角的均方误差验证,静态均方误差小于0.945°。实际的飞行测试可以实现一个稳定的飞行,同时验证了姿态控制算法。     

基于卡尔曼滤波的VICTS天线姿态解算研究

为了VICTS动中通天线能在任意姿态角下与卫星保持实时通信,设计了一种基于MEMS惯性器件和卡尔曼滤波算法的姿态解算系统.采用MPU9250姿态传感器和DSPF28335检测载体姿态的变化,利用四元数实时更新捷联姿态矩阵,通过卡尔曼滤波算法对传感器的姿态数据进行融合处理,消除噪声引起的测量值和真实值的误差,最后得到VI...     

基于GSM网络的老年人身体姿态检测系统设计

论文设计了一套基于GSM(Global system for mobile communication,GSM)网络的老年人身体姿态检测系统,该系统以Cortex-M3系列STM32芯片为控制器模块、MMA7361加速度传感器为姿态检测模块、ATK-NEO-6M GPS为位置定位模块、GTM900C为信息发送模块,并运用卡尔曼滤波和支持向量机算法检测老年人跌倒行为。实验结果表明,该系统能准确判断人体正常活动与跌倒事件,能自动定位并发送短消息。     

基于STM32的物体姿态测量系统设计

采用JY-901高精度惯性导航模块来作为姿态检测的传感器,通过STM32单片机来对JY-901高精度惯性导航模块采集的数据进行处理[1],然后在TFTLCD液晶屏来实时显示出JY-901高精度惯性导航模块采集物体的姿态数据.这样可以直观的在TFTLCD液晶屏上动态观察物体的姿态信息.JY-901高精度惯性导航模块内部中运用了卡尔滤波算法对检测的数据进行了运算融合,提高了数据测量的精确度[2].     

基于MIMU的自适应步态检测算法

行人步态检测精度对个人导航系统至关重要。针对当前行人自主导航系统中常规步态检测算法不能适用于多种运动状态下的步态检测问题,提出了一种基于微惯性测量单元（MIMU）的自适应步态检测算法。该算法首先利用加速度计三轴模值方差、单轴方差差别和波形相位识别4种不同的行走状态,包括前进、快跑、后退和横向行走,然后针对不同的行走状态设置自适应阈值,实现各类运动状态下的自适应步态检测。利用实验室自主研发的MIMU固定在腰部脊椎位置进行实验验证,数据显示,前进行走和快跑步态检测精度可达99%,后退和横向行走步态检测精度可达93%。实验证明,自适应步态检测算法适用于个人导航系统。     

基于立体视觉的三维模型重建系统设计

以计算机视觉理论为基础,研究了基于立体视觉的三维重建技术.早期的三维重建技术受到理论研究水平的限制,建模过程需要专用设备如视觉坐标测量机来实现,且摄像机的运动受到严格的限制.在非特定环境下,对不特定模型采用普通的数码相机进行三维重建.该系统切实可行,操作简单,可以精确地恢复出二维图像检测方法所不能提供的物体的位置、几何...     

基于Java3D的三维模型交互设计系统的开发与应用

首先概括地介绍了Java3D技术在三维模型交互设计的应用.提出了采用Java3D用于虚拟三维模型的描述,通过远端客户机读取服务端客户上传的三维图形数据,实现与用户交互的虚拟三维交互建模方案,使用程序提供的绘图工具对图形进行编辑并将结果保存到服务端相应的文件,通过对服务器端文件的读写操作来实现用户之间的信息交互,共享数字化的设计信息,使Internet成为设计工作的主要协作平台.     

基于线激光扫描的三维重构系统设计

文中以光电检测技术为基础,完成了柱状机械零部件的激光扫描检测以及其三维重构系统的设计。传统的测量方法,会使被测物体表面发生微小变形,导致测量精度下降。光学技术的引入,实现了非接触测量。激光更是由于其速度快、精度高、量程大、抗光电干扰能力强得到了广泛的应用。文中实现对柱状机械零部件的外径、高度的快速准确的测量,及曲面的三...     

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。     

基于无线传感技术的人体姿态检测系统

为了提供独居老人的安全保障,设计一个无线姿态检测系统用于检测老年人的行动安全是相当必要的。这里结合了微传感器、嵌入式单片机和无线短距离通信等技术,提出一种人体姿态检测系统的设计方案。测试结果表明,该系统在人体佩戴实验中,可以区分出正常人体活动与跌倒事件,自动发出跌倒报警信号,从而使用户在尽可能短的时间内得到医疗救护。     

基于嵌入式Linux系统的人脸检测系统设计

采用处理器为S3C6410的OK6410开发板和嵌入式Linux操作系统,采用Qt/Embedded在嵌入式Linu x系统下开发出友好的G U I界面,使用4.3寸液晶显示识别结果。文章主要将一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库OpenCV移植到ARM嵌入式平台,并调用OpenCV库中的人脸检测算法实现动态检测人脸的功能。