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        基于人體姿態(tài)的可穿戴智能設備

        2020-04-25 05:41:06林卓藩鄭浩宇馬志偉黃海燕賴曉杰
        科技傳播 2020年1期
        關鍵詞:卡爾曼濾波姿態(tài)人體

        林卓藩,鄭浩宇,馬志偉,黃海燕,賴曉杰

        1 研究背景

        近幾年來,相對其他智能設備來說,可穿戴智能設備絕對是相當熱門了,現(xiàn)如今的各類條件都為可穿戴智能設備提供了更好的發(fā)展環(huán)境。在這樣的環(huán)境下,可以將可穿戴式智能設備發(fā)展至各個領域,如田徑運動,籃球比賽。

        2 人體姿態(tài)檢測技術

        運動員進行體育運動時,實時對人體姿態(tài)進行檢測,假設穿戴者的運動姿勢不正確,本設計可及時反饋運動員存在的問題,防止運動員運動受傷和長期的不規(guī)范動作引起的關節(jié)磨損。教練也可及時分析運動數(shù)據(jù),指導運動員做到更標準的動作。除了姿態(tài)檢測,我們還加入了人體健康檢測的傳感器,如心率檢測,防止運動過于激烈導致呼吸不順暢,MPU6050 傳感器可用來讀取當前模塊姿態(tài)角度,由于人體特征的變化性和多樣性,大大增加了穿戴設備的姿態(tài)傳感器數(shù)目與穿戴者舒適度之間的矛盾,也需要更多的姿態(tài)傳感器才能更好的捕捉人體多個部位的角度,從而實現(xiàn)整個人體的姿態(tài)捕捉。

        3 設計

        3.1 整體結構

        為了讓運動員做出規(guī)范動作,減少傷病,我們采用一主機多從機的組合,主機與其中一從機放置在腰部,剩余多個從機分別放置在頭、頸、肩、大小手臂、胸、腰、大小腿幾大部位。因此從機就能捕獲到各個肢體的姿態(tài),每臺機器的芯片還會通過自帶的Wi-Fi 功能傳送至主機,并由主機統(tǒng)一處理,當動作出現(xiàn)不符合標準的情況時,上位機實時記錄,腰部的從機除了獲取肢體姿態(tài)還有人體的空間位移量,最后再將全部從機的數(shù)據(jù)共同發(fā)至主機中進行數(shù)據(jù)結合、處理,便可在上位機實時得到人體姿態(tài)。

        3.2 ESP32

        我們的下位機使用的是ESP32,ESP32 將天線開關、RF balun、功率放大器、接收低噪聲放大器、濾波器、電源管理模塊等功能集于一體。ESP32 只需極少的外圍器件,即可實現(xiàn)強大的處理性能、可靠的安全性能,和Wi-Fi&藍牙功能。利用ESP32讀取MPU6050 的原始數(shù)據(jù),經(jīng)過濾波算法得到歐拉角,再通過已經(jīng)Wi-Fi 連接的STA 模式的ESP32 發(fā)送數(shù)據(jù)給AP 端的ESP32。

        3.3 MPU6050

        MPU6050 模塊,是市面上比較成熟的一款陀螺儀模塊,將其放置于肢體上,主要用于采集姿態(tài)角度,便能讀取到相對應的參數(shù)信息,再通過算法,將其四元素轉換成較準確的歐拉角。該康復治療可穿戴設備包含多個帶有MPU6050 的從機模塊,使用者可以將這些模塊穿戴在各個部位上。該設備可以將各個部位的歐拉角信息發(fā)送至主機,主機可以處理分析當前的姿態(tài)角,并判斷使用者的動作是否規(guī)范,若不規(guī)范則發(fā)出震動提示,還會在上位機里會顯示完整的人體圖像,實時顯示出人體的動作。

        3.4 Unity3D

        Unity3D 是一個能夠實現(xiàn)輕松創(chuàng)作的多平臺的游戲開發(fā)工具,是一個全面整合的專業(yè)游戲引擎。采用該軟件作為開發(fā)平臺正是看中了其可擴展性高的特點。雖然這個項目僅僅是實現(xiàn)了運動捕捉和姿態(tài)重現(xiàn)的功能,但顯然這只是基礎性準備。后期可以利用Unity3D 進行游戲、VR、AR 等應用程序開發(fā),而且也可以利用其跨平臺性開發(fā)移動端軟件。我們采取Unity3D 中的人物模型來模擬人體姿態(tài),將ESP32 得到的數(shù)據(jù)通過串口發(fā)送給Unity3D 的人物模型,前提要給人物模型添加接收數(shù)據(jù)的腳本。通過這個人物模型,我們可以實時看見人體姿態(tài),還可以設定一些人體動作的尺度范圍,模擬運動員運動過程中的分解動作,

        3.5 原理框架圖

        基于人體運動捕捉系統(tǒng)主要多個ESP32 協(xié)同工作構成的人體姿態(tài)捕捉網(wǎng)絡,主要由MPU6050 去捕獲當前姿態(tài)的原始數(shù)據(jù),并用這些原始數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波算法優(yōu)化并消除波動,最終算出當前姿態(tài)的角度,再將數(shù)據(jù)傳送到上位機Unity3D 以人物模型顯示出來。

        4 卡爾曼濾波算法

        卡爾曼濾波是對隨機信號作估計的算法之一。與最小二乘、維納濾波等諸多估計算法相比,卡爾曼濾波具有顯著的有點:采用狀態(tài)空間法在時域內(nèi)設計濾波器,用狀態(tài)方程描述任何復雜多維信號的動力特性,避開了在頻域內(nèi)對信號功率譜作分解帶來的麻煩,濾波器設計簡單易行;采用遞推算法,實時量測信息經(jīng)提煉被濃縮在估計值仲,而不必存儲時間過程中的量測量??柭鼮V波能適用于白噪聲激勵的任何平穩(wěn)或非平穩(wěn)隨機向量過程的估計,所得估計在線性估計中精度最佳。當姿態(tài)解算使用了卡爾曼濾波算法之后,在使用者變換動作時,姿態(tài)的讀取也能夠更加平緩、穩(wěn)定且精準。

        卡爾曼濾波方程:

        3)計算卡爾曼增益:

        4)進行校正更新:

        如圖1 所示,這是MPU6050 角度(Yaw/Picth)變化的曲線數(shù)據(jù),黑線是實際值,藍線是mpu6050的測量值,紅線是mpu6050 的測量值經(jīng)過卡爾曼濾波得到的估計值,可見卡爾曼濾波更偏向于實際值。

        圖1 卡爾曼濾波處理效果圖

        5 可穿戴設備的前景

        當今,本設計的系統(tǒng)通過對穿戴者日常運動、姿態(tài)的捕捉,采用信息融合的算法,結合心率模塊采集的心率數(shù)據(jù)可以分析出穿戴者的運動姿態(tài)和身體狀況,對于運動員和運動愛好者,本系統(tǒng)可提供全身、半身以及個別部位的測量及報告,教練員可對傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)加以分析,可以為運動員提出更好的訓練方案,改良運動員一些不規(guī)范動作。例如,全民健身已成為熱潮,但不少參與者缺乏專業(yè)性的動作指導,運動質量不高,動作不規(guī)范,導致意外受傷概率更大。

        日常生活中,跑步作為常見的一種運動,將跑步的每個動作分解,穿著此設備者可以在上位機檢查自身動作是否達到標準跑步動作,達到更高的運動效果??纱┐髟O備在未來的前景有著不可預估的潛力,智能設備的改進與完善,為人民的生活帶來的極大的便利。

        6 結束語

        實驗結果顯示,該系統(tǒng)結構設計合理,功能劃分充分考慮到穿戴者的實際需求,系統(tǒng)硬件依賴度低,對網(wǎng)絡、內(nèi)存等硬件資源占用較少,且運行穩(wěn)定。在實際運動中,可以有效矯正不規(guī)范的運動姿勢,達到運動的最佳效果。

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