面向手部康复应用的数据手套技术研究
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 研究现状 | 第15-18页 |
1.2.1 数据手套研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 微惯性传感器校正融合算法研究现状 | 第16-17页 |
1.2.3 数据手套在手部康复中的研究现状 | 第17-18页 |
1.3 研究内容 | 第18-20页 |
第二章 面向手部康复的数据手套系统设计 | 第20-31页 |
2.1 系统主要功能概述及需求分析 | 第20-22页 |
2.1.1 系统主要功能概述 | 第20页 |
2.1.2 系统需求概述 | 第20-21页 |
2.1.3 各模块具体需求 | 第21-22页 |
2.2 系统总体设计方案 | 第22-23页 |
2.3 硬件设计方案 | 第23-29页 |
2.3.1 硬件选型 | 第23-24页 |
2.3.2 数据采集模块 | 第24-27页 |
2.3.3 控制模块 | 第27页 |
2.3.4 数据传输 | 第27-28页 |
2.3.5 硬件安装设计 | 第28-29页 |
2.4 软件总体设计方案 | 第29-30页 |
2.5 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 传感器校正和姿态角解算 | 第31-53页 |
3.1 引言 | 第31页 |
3.2 传感器误差模型和校正算法 | 第31-34页 |
3.2.1 陀螺仪误差模型和校正算法 | 第31-32页 |
3.2.2 加速度误差模型和校正算法 | 第32-33页 |
3.2.3 磁强计误差模型和校正算法 | 第33-34页 |
3.3 姿态表示法 | 第34-37页 |
3.3.1 方向余弦表示法 | 第34页 |
3.3.2 欧拉角表示法 | 第34-35页 |
3.3.3 四元数表示法 | 第35-36页 |
3.3.4 三种表示法关系与比较 | 第36-37页 |
3.4 姿态解算算法 | 第37-41页 |
3.4.1 初始姿态计算 | 第37-38页 |
3.4.2 传感器数据融合 | 第38-40页 |
3.4.3 四元数更新和姿态解算 | 第40-41页 |
3.5 数据处理模块实现 | 第41-46页 |
3.5.1 数据处理模块整体设计 | 第41-43页 |
3.5.2 串口设置和帧校验 | 第43-44页 |
3.5.3 校正参数求解 | 第44-45页 |
3.5.4 数据融合及姿态解算 | 第45-46页 |
3.6 校正和姿态解算实验与结果分析 | 第46-51页 |
3.7 本章小结 | 第51-53页 |
第四章 人机交互模块实现 | 第53-65页 |
4.1 引言 | 第53页 |
4.2 人机交互模块整体设计 | 第53-54页 |
4.3 虚拟场景设计 | 第54-58页 |
4.3.1 虚拟手建模 | 第54-57页 |
4.3.2 其他场景设计 | 第57-58页 |
4.4 脚本控制 | 第58-62页 |
4.4.1 整体方案设计 | 第58-59页 |
4.4.2 传感器到虚拟手关节的映射 | 第59-60页 |
4.4.3 姿态角坐标系转换 | 第60页 |
4.4.4 关节旋转角度的计算及限制 | 第60-62页 |
4.4.5 平滑插值及关节旋转 | 第62页 |
4.5 人机交互实验与结果分析 | 第62-63页 |
4.6 本章小结 | 第63-65页 |
第五章 基于数据手套的手部康复分析 | 第65-80页 |
5.1 引言 | 第65页 |
5.2 医学手部康复分析 | 第65-70页 |
5.2.1 手部康复概述 | 第65-66页 |
5.2.2 手部物理评定 | 第66-68页 |
5.2.3 手部功能评定 | 第68-69页 |
5.2.4 关键指标 | 第69-70页 |
5.3 关节活动范围评定设计 | 第70-73页 |
5.3.1 基于各关节弯曲角度的TAM等级评定 | 第70-71页 |
5.3.2 基于神经网络模型的手势识别 | 第71-73页 |
5.4 震颤程度评定设计 | 第73-74页 |
5.5 灵活性评定设计 | 第74页 |
5.6 指标评定实验与结果分析 | 第74-79页 |
5.7 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
6.1 本文主要工作 | 第80页 |
6.2 本文主要创新点 | 第80-81页 |
6.3 工作展望 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |