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体域网中基于Arduino平台的轻量级动作捕捉系统研究与设计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 论文研究的背景及意义第9页
    1.2 课题研究现状第9-11页
    1.3 论文研究内容与章节安排第11-13页
第2章 ALMoCapSys系统架构第13-19页
    2.1 ALMoCapSys系统结构第13-14页
    2.2 前端动作捕捉软硬件平台第14-18页
        2.2.1 无线MARG运动传感器节点第14-17页
        2.2.2 传感器节点部署方案第17-18页
    2.3 ZigBee星型网络第18页
    2.4 后台PC端人体动作数据处理平台第18-19页
第3章 体域网中人体模型的构建与表示第19-27页
    3.1 人体模型构建第19-21页
    3.2 人体模型数据表示第21-23页
    3.3 基于人体模型的传感器节点部署以及通信网络构建第23-27页
        3.3.1 传感器节点部署第23-24页
        3.3.2 通信网络构建第24-27页
第4章 MARG运动传感器节点姿态融合第27-53页
    4.1 MARG传感器校准第27-37页
        4.1.1 加速度传感器校准第27-30页
        4.1.2 角速度传感器校准第30-32页
        4.1.3 磁传感器校准第32-37页
    4.2 姿态表示方法研究第37-43页
        4.2.1 姿态与坐标系第37-38页
        4.2.2 欧拉角法第38-39页
        4.2.3 四元数法第39页
        4.2.4 方向余弦矩阵法第39-43页
    4.3 传感器姿态融合算法第43-53页
        4.3.1 互补滤波器原理第43-44页
        4.3.2 CDCM姿态融合算法第44-49页
        4.3.3 CDCM姿态融合实验第49-53页
第5章 人体动作数据处理平台研究与设计第53-61页
    5.1 人体动作数据处理平台结构研究设计第53-54页
    5.2 人体动作数据处理平台详细设计第54-59页
    5.3 人体动作数据处理平台动作捕捉实验第59-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 全文总结第61-62页
    6.2 未来展望第62-63页
参考文献第63-68页
作者简介及科研成果第68-69页
致谢第69页

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