基于MEMS惯性传感器的步态分析研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.2.1 目测法步态分析 | 第10页 |
| 1.2.2 基于压力信息的步态分析方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于肌电信号的步态分析方法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 基于视频和图像技术的步态分析方法 | 第12页 |
| 1.2.5 基于惯性传感器的步态分析方法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作及论文结构安排 | 第13-14页 |
| 2 相关理论基础 | 第14-24页 |
| 2.1 步态周期 | 第14页 |
| 2.2 姿态角和位置信息的数学描述 | 第14-15页 |
| 2.3 常用参考坐标系及其转换关系 | 第15-19页 |
| 2.3.1 常用参考坐标系 | 第15-17页 |
| 2.3.2 常用参考坐标系的相互转换 | 第17-19页 |
| 2.4 基于四元数的姿态更新算法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 四元数与三维空间的旋转 | 第20页 |
| 2.4.2 方向余弦、四元数及欧拉角的转换 | 第20-21页 |
| 2.4.3 四元数微分方程 | 第21-23页 |
| 2.5 速度及位置信息 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 人体步态分析算法的设计 | 第24-48页 |
| 3.1 传感器特性分析及误差校正 | 第24-27页 |
| 3.2 步态时相划分及分析 | 第27-30页 |
| 3.2.1 步态关键点检测 | 第27-29页 |
| 3.2.2 步态时相参数计算 | 第29-30页 |
| 3.2.3 步态时相对称性分析 | 第30页 |
| 3.3 步态分析系统初始对准 | 第30-33页 |
| 3.3.1 水平姿态角计算 | 第30-31页 |
| 3.3.2 偏航角计算 | 第31-33页 |
| 3.4 常见的滤波方法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波器 | 第33-35页 |
| 3.4.2 互补滤波器 | 第35-36页 |
| 3.5 足部姿态解算和位置估计 | 第36-44页 |
| 3.5.1 梯度下降法 | 第37-38页 |
| 3.5.2 零速修正方法 | 第38-39页 |
| 3.5.3 足部姿态解算和位置估计实现 | 第39-44页 |
| 3.5.4 步态足角和位置参数计算 | 第44页 |
| 3.6 算法试验验证和结果分析 | 第44-47页 |
| 3.6.1 静态误差分析 | 第44-45页 |
| 3.6.2 动态误差分析 | 第45-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 系统应用及测试 | 第48-57页 |
| 4.1 系统应用方法 | 第48-49页 |
| 4.2 正常人行走数据测试 | 第49-51页 |
| 4.3 步态异常患者数据测试 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
