|
|||||
|
|
| 基于MEMS传感器的手臂运动测量和识别方法 | |
| 作者单位： | ;1.西南交通大学机械工程学院 |
| 摘 要： | 针对传统人体运动识别方法的局限,研究了一种新的基于MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计的人体手臂运动状态测量和识别方法。通过惯性测量单元测量人体手臂运动信息,利用卡尔曼滤波算法对手臂运动的姿态角进行精确估计,可计算出手部运动轨迹。手部运动轨迹特征值和传感器测量信号的时域特征值结合起来,使用BP神经网络和SVM算法对画横线、竖线、斜线和封闭线等四种典型手臂运动状态进行识别,识别率较传统方法得到提高,分别达到97.14%和100%,表明基于MEMS传感器的人体手臂运动测量和识别方法不仅使用简单、安装方便,而且识别率高,该法具有可行性和有效性。 |
| 关 键 词： | MEMS传感器 卡尔曼滤波 动作识别 BP神经网络 支持向量机 |
Motion measurement and recognition method of human arm based on MEMS sensors |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |