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基于多自由度传感器的运动状态分析

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 论文主要内容及章节安排第11-13页
2 基于运动传感器的人手运动状态分析基本原理第13-31页
    2.1 人手运动状态分类与检测方法第13-17页
        2.1.1 人手运动状态分类与定义第13页
        2.1.2 常用坐标系的定义第13-14页
        2.1.3 两种坐标系之间的转换第14-16页
        2.1.4 不同运动状态的检测方法第16-17页
    2.2 常用运动传感器及其检测原理第17-21页
        2.2.1 加速度传感器及其检测原理第17-18页
        2.2.2 陀螺仪传感器及其检测原理第18-19页
        2.2.3 地磁传感器及其检测原理第19-20页
        2.2.4 六轴传感器(MPU6050)及其检测原理第20-21页
    2.3 运动状态表达方式及原理第21-29页
        2.3.1 欧拉角第21-22页
        2.3.2 方向余弦矩阵第22-24页
        2.3.3 四元数第24-26页
        2.3.4 欧拉角、方向余弦、四元数相互转换关系第26-29页
    2.4 本章小结第29-31页
3 运动状态检测装置硬件设计第31-39页
    3.1 硬件的总体结构设计第31-32页
    3.2 器件选型及介绍第32-34页
        3.2.1 MPU6050传感器第32-33页
        3.2.2 微处理器STM32F103处理器第33-34页
    3.3 运动状态检测系统电路设计第34-37页
        3.3.1 电源电路模块第34-35页
        3.3.2 MPU6050模块第35页
        3.3.3 处理器模块第35-37页
        3.3.4 串口通讯模块第37页
        3.3.5 运动状态检测模块PCB设计第37页
    3.4 本章小结第37-39页
4 基于人手的运动状态检测装置软件实现方法第39-53页
    4.1 软件设计总流程图第39-40页
    4.2 运动状态检测模块的原始数据误差分析和预处理第40-43页
        4.2.1 常用的软件滤波方法第40-41页
        4.2.2 加速度计与陀螺仪的原始数据误差分析与处理方法第41-43页
    4.3 姿态解算流程第43-44页
    4.4 数据融合算法第44-47页
        4.4.1 卡尔曼滤波算法第44-46页
        4.4.2 互补滤波算法第46-47页
    4.5 基于四元数互补滤波算法与姿态解算第47-51页
    4.6 本章小结第51-53页
5 基于MPU6050的人手运动状态检测与分析第53-59页
    5.1 软、硬件测试第54-55页
    5.2 人手的运动状态检测分析第55-57页
    5.3 本章小结第57-59页
6 总结与展望第59-61页
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-67页

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