人体运动状态采集系统设计及实现开题报告

 2021-12-22 09:12

全文总字数:5751字

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义人类的生活离不开运动,运动与人类的生活紧密相连。

因此,对人体运动信息的研究也就成了现代科学研究的一项重要的学科,以人体的运动为研究对象,通过技术设备获取人体在运动中的各种运动状态、运动信息极为重要。

在采集到人体运动信息后,需要一个专门处理信息的上位机系统,将采集的数据转换成关节角度,并信息实时显示获取的数据。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1课题内容与目标设计目标:实现可靠地采集肢体运动信息的上位机系统,并编程实现相关软件。

基本内容:用C语言编写人体运动状态采集系统的上位机系统,上位机系统能够在ARM开发板上运行,并能够实现与下位机系统的通信。绘制出程序的系统框图,将采集到的数据转换为肢体角度信息,在LCD屏幕上显示各种运动状态与参数,识别出上坡、下坡、上楼、下楼和平坦行走等运动状态。利用RS-485协议与STM32单片机通信,完成采集数据、处理数据和存储数据的任务。

2.2.1 系统框图由传感器测量人体各个部位的数据,传感器产生的电压信号,经过信号调理电路的处理,提高了测量信号的精度,并对信号进行隔离和滤波。将处理后的信号传送给STM32微处理器,用LCD显示模块显示出来,同时通过通信接口将数据传送至上位机。上位机系统处理接收到的数据,对STM32发送过来的数据进行滤波去噪,并且将采集的数据转换成关节角度信息,然后通过用一个程序界面实时显示采集数据。

2.2.2主界面设计上位机在接收到STM32单片机采集到的数据后,将数据转换为肢体角度信息,并在外接LCD显示屏上显示。显示内容分为三个模块,分别为足底压力模块、关节角度模块和运动状态判断模块。足底压力模块分别显示左脚掌与左脚跟压力,右脚掌与右脚跟压力;关节角度模块分别显示膝关节、髋关节、踝关节和背部倾角;运动状态判断模块显示实时的人体运动状态,如上坡、下坡、上楼、下楼和平坦行走等运动状态。2.2.3 数据处理上位机在接收到数据之后,需要先对数据进行预处理。为了防止步态识别不正确,在进行步态识别之前,必须首先对收集的原始加速度执行适当的滤波,尽可能减少噪声干扰。常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、低通滤波等。中值滤波是软件滤波中较为常用的滤波算法,其根本原理是将原采样数据中的各个采样数据用中间值去替代,将当前的点前后N个数据按从小到大的顺序进行排列,找到这串数据的中值,然后将中值赋给当前点。均值滤波是一种线性滤波算法,其根本原理是将原采样数据中的各个采样数据用算术平均值替代,求出当前的点前后N个数据的平均值,然后将平均值赋给当前点。低通滤波也是滤波中一种常见的滤波方式,设定一个频率F,允许低于该频率的信号通过,滤除高于该频率的噪声和干扰。由于人体日常运动一般具有正弦规律性,人的不同运动模式有着接近的正弦信号数据。采集到的数据首先经过数据预处理,进入模式判断程序,将信号数据与数据库中已经有的不同的运动模式的信号数据进行比对,判断最接近的运动模式,从而实现运动模式识别。运动模式分为上坡、下坡、上楼、下楼和平坦行走五个模式。
2.2.4 RS-485通信协议RS-485是由美国电子工业协会(EIA)在RS-422的基础上制订并发布的串口标准,可以采用二线与四线两种不同的方式,二线制可实现真正的多点双向通信。采用四线连接时,只能实现点对多点的通信。即只能有一个主设备,其余为从设备。它是双向的平衡传输线接口,通信方式为半双工,支持点对多点及多点对多点的连接,传输距离远且速率快,适用于组建成本低、可靠性高且分布范围较大的总线网络,常用于中小型集散系统[13]。RS-485是单主从结构,一个总线上只能有一台主机,通讯都由它发起的,它没有下命令,下面的节点不能发送,而且要发完即答,受到答复后,主机才向下一个节点询问,这样是为了防止多个节点向总线发送数据,而造成数据错乱。RS-485的数据最高传输速率为10Mbps,具有良好的抗噪声干扰性

3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅中、英文资料和相关文献资料,了解研究所需理论基础,完成开题报告,完成不少于2万字符的英文翻译任务;

第4-8周:学习c语言以及qt平台的使用,学习单片机编程环境及通信方式;

第9-16周:完成人体运动状态采集系统及通过软件编程实现和评测总结;

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4. 参考文献(不低于12篇)

[1] 陈道臻. 外骨骼状态监测系统移动端模块研究[d].华东理工大学,2019.

[2] hogan n, krebs h i, charnnarong j, et al. a workstation for manual therapy and training[c]. proceedings of ieee international workshop on robot and human communication, 1992, 12(2):161-165.

[3] sagawa k, inooka h. non-restricted measurement of walking distance[c]. ieee international conference on systems,2000, 70(3):497-501.

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