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        三軸加速度計傳感器軸轉換研究

        2020-05-23 12:15:25邱光耀
        科學導報·學術 2020年68期

        邱光耀

        【摘 要】在三軸加速度計的數(shù)據(jù)應用上,三軸方向的確定非常重要,只有實時確定三軸方向才可以推算出物體的空間變換方式。軸轉換計算方式一直是三軸加速度計數(shù)據(jù)處理的重要問題。本文提出通過磁傳感器進行輔助計算,利用坐標轉換計算的方式將三軸加速度計的數(shù)據(jù)進行軸轉換,將實時三軸數(shù)據(jù)轉換為大地坐標系下的數(shù)據(jù)。該軸轉換方式計算簡單,轉換準確,在基于三軸加速度的研究中有重要的應用價值。

        【關鍵詞】三軸加速度計;軸轉換;大地坐標系

        前言:

        基于三軸加速度計進行的研究有很多,最常見應用方式是通過三軸加速度計采集動作加速度數(shù)據(jù)進行動作分析。例如孫子文等人[1]通過三軸加速度計進行跌倒檢測。Eduardo 和Marcin 等人[2,3]通過加速度計采集動作數(shù)據(jù)庫。任磊[4]和黃衍標[5]進行動作數(shù)據(jù)識別。在三軸數(shù)據(jù)方向的確定上,利用慣性導航系統(tǒng)的研究有很多,如Bulling[6],Kunze[7],Jin [8]等人。然而這些研究在數(shù)據(jù)轉換準確性與計算量上均存在不足?;诖耍疚奶岢隽艘粋€基于磁傳感器輔助的軸轉換方案,該方案以大地坐標系作為框架,解算速度快,彌補了現(xiàn)有研究的不足。

        三軸加速度計工作原理

        三軸加速度傳感器(Three Axis Accelerometer)可以檢測物體的加速狀態(tài),通過測量三個坐標方向的加速度值判斷物體移動方向,返回一個加速度值的時間序列數(shù)值,單位是 m/s2。具體計算公式如式(2.1)-(2.4)所示:

        軸轉換計算方式

        本文提出的轉轉換計算方式通過將原三軸數(shù)據(jù)進行歐拉角變換,通過大地坐標系框架進行矢量方向表示。其轉換原理為歐拉角能夠用來描述任意旋轉,對于任何參考系,一個剛體的取向,都可以依照旋轉順序來進行轉換。借鑒這種思想和剛體坐標系與參考坐標系之間互相轉換方法,可以計算出參考坐標系下的三軸加速度數(shù)據(jù)。磁傳感器測量微特斯拉的磁場,它可與加速度計結合使用,以確定相對于北方的方向。通過對旋轉矩陣的正交性進行數(shù)值校正,結合高通低通濾波器可以獲得更準確的數(shù)據(jù)。計算方式如下:

        其中C=cos,S=sin,y為偏航角,p為俯仰角,r為橫滾角。x,y,z為軸轉換之前的三軸加速度數(shù)據(jù),X,Y,Z為軸轉換后的加速度數(shù)據(jù)。

        結論

        本文通過引入輔助磁傳感器數(shù)據(jù)進行三軸加速度方向的軸轉換計算,與傳統(tǒng)方法相比,該方法降低了三軸加速度計定位誤差中的數(shù)字誤差和偏置誤差。通過簡單的矩陣轉換計算即可實現(xiàn)大地坐標系框架下三軸矢量加速度值的轉換,本文對于使用加速度計的研究而言有很強的實用價值。

        參考文獻:

        [1]孫子文,孫曉雯. 基于加速度傳感器的人體跌倒檢測方法[J]. 計算機工程與科學,2017,39(2):330-335.

        [2]Sucerquia A,Lopez J D,Vargas-Bonilla J F. SisFall:A Fall and Movement Dataset[J]. Sensors(Basel),2017,17(1).

        [3]Casilari E,A.Santoyo-Ramón J,M.Cano-García J. UMAFall:A Multisensor Dataset for the Research on Automatic Fall Detection[J]. Procedia Computer Science,2017,110(2017):32–39.

        [4]任磊,周金海,吳祥飛. 移動設備佩戴位置自適應識別的跌倒檢測方法[J]. 計算機工程與應用,2018,54(21):7-12.

        [5]黃衍標,陳華珍,黃鍵鵬. 基于腕部可穿戴設備的跌倒監(jiān)護系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J]. 計算機測量與控制,2019,27(1):102-106.

        [6]Bulling A,Blanke U,Schiele B. A tutorial on human activity recognition using body-worn inertial sensors[J]. ACM Computing Surveys,2014,46(3):1-33.

        [7]Kunze K,Lukowicz P,Partridge K,et al. Which Way Am I Facing:Inferring Horizontal Device Orientation from an Accelerometer Signal[J],2009:149-150.

        [8]Yunye Jin,Hong-Song Toh,Wee-Seng Soh,et al. A robust dead-reckoning pedestrian tracking system with low[C]. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications,2011.

        (作者單位:河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院)

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