| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 理论基础 | 第10-12页 |
| 1.3.2 常见问题 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国内外相关系统 | 第13-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 IMU和肢体之间的校准算法研究 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 系统位置校准算法研究 | 第20-27页 |
| 2.2.1 基于IMU测量值的关节位置估计算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于IMU测量值的关节位置估计算法的实现 | 第22-25页 |
| 2.2.3 关节位置估计算法改进 | 第25-27页 |
| 2.3 系统初始姿态校准算法研究 | 第27-30页 |
| 2.3.1 现有方法存在的问题 | 第27-29页 |
| 2.3.2 基于陀螺测量值的动态姿态校准算法建立 | 第29-30页 |
| 2.4 仿真分析 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 单个IMU的姿态估计算法研究 | 第35-56页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于九轴IMU的自适应卡尔曼滤波算法AKF设计 | 第35-40页 |
| 3.2.1 姿态更新中旋转变换阵求取的基本思路 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于九轴IMU的卡尔曼滤波算法设计 | 第36-39页 |
| 3.2.3 针对观测噪声协方差矩阵的自适应调节器设计 | 第39-40页 |
| 3.3 基于九轴IMU的自适应非线性尔曼滤波算法设计 | 第40-47页 |
| 3.3.1 四元数表示表示的陀螺积分模型 | 第40-41页 |
| 3.3.2 过程模型设计 | 第41-42页 |
| 3.3.3 测量模型设计 | 第42-43页 |
| 3.3.4 基于九轴IMU的自适应扩展卡尔曼滤波算法AEKF设计 | 第43-45页 |
| 3.3.5 基于九轴IMU的自适应无味卡尔曼滤波算法AUKF设计 | 第45-47页 |
| 3.4 算法的仿真和分析 | 第47-52页 |
| 3.5 单轴旋转实验 | 第52-55页 |
| 3.5.1 实验装置 | 第52-53页 |
| 3.5.2 实验方法和结果 | 第53-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 肢体坐标系的建立和关节角的估计算法研究 | 第56-73页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 人体左下肢肢体坐标系的建立 | 第56-58页 |
| 4.3 关节角的解算 | 第58-60页 |
| 4.4 各关节角仿真验证 | 第60-67页 |
| 4.4.1 仿真方法 | 第60-63页 |
| 4.4.2 仿真结果和分析 | 第63-67页 |
| 4.5 膝关节角验证实验 | 第67-72页 |
| 4.5.1 运动捕捉之前的校准步骤 | 第68-69页 |
| 4.5.2 膝关节角的验证 | 第69-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
