基于惯性传感器的跌倒检测技术的研究进展

近几年,世界人口老龄化的问题使跌倒检测技术得到了快速的发展,但是商业规模没有发展完善。跌倒检测技术能够迅速检测特殊人群跌倒事件的发生并及时报警,保护特殊人群的身体健康,节约社会医疗资源。本文归纳了基于惯性传感器的跌倒检测技术的主要进展,包括设备佩戴位置、算法以及综合性能进行了比较研究,讨论了实验对象的选择、实验环境的设置、样本动作的分类、检测指标四方面的对总体性能的影响,提出了建立更科学的评价标准建议,在此基础上对该技术的研究前景进行了展望,本文对该项技术的进一步研究设计以及商品化开发具有一定的参考作用。     

基于聚合射流氧枪数值模拟的研究

聚合射流氧枪是转炉炼钢的一种新型氧枪,设计者们在主氧的外层加上一圈保护气体,以延长射流核心区长度,提高射流的穿透能力。与传统氧枪相比,该聚合射流氧枪在促进钢渣反应、提高氧气利用率方面具有极大优势。利用FLUENT软件对聚合射流和传统射流进行数值模拟,得到了两种不同射流的流动性特性,对模拟结果进行分析比较,证明了聚合射流氧枪的优越性,为以后的实际生产提供理论参考。     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

基于最小二乘法MEMS惯性传感器姿态解算算法

针对MEMS惯性传感器在测量时出现误差不稳定和外界磁场变化所造成的姿态角误差较大问题,提出一种基于最小二乘法MEMS惯性传感器姿态解算算法.采用静态六位置法对三轴加速度计标定,对三轴加速度计建立误差模型,利用最小二乘法确定误差参数.根据欧拉角法中倾斜角和航向角分开求解特点,减小磁场变化干扰,再对欧拉角中存在的奇异值问题进行改进,分为一般姿态值和奇异值状态姿态值两种滤波模式.实验结果证明,通过对三轴加速计的标定补偿和欧拉角的奇异值问题改进后得到的姿态角精度高,并且在遇到磁场变化时稳定性优于四元数法,不会出现奇异值.     

基于极限学习快速分类方法的人体跌倒检测方法

为了准确快速检测人体跌倒状态,提出基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)测量和处理数据的极限学习机(extreme learning machine,ELM)快速分类判别方法。分析了人体运动行为特征,构建了腿部运动参数提取模型;通过IMU采集人体腿部运动特征数据,并进行姿态解算;采用ELM方法对人体运动特征的加速度、角速度和姿态进行分类,判断人体是否处于跌倒状态;根据机器学习评价指标对ELM参数进行优化,得到最佳参数。进行了人体运动状态测量实验,结果表明,ELM方法能够对IMU测量和处理数据进行准确快速地分类。当隐含层结点为1 000时,ELM检测方法跌倒检测的准确率为96. 45%,灵敏度为97. 32%,特异性为89. 32%。因此,采用ELM快速检测方法,可有效地对人体运动特征数据进行分类,实现对人体跌倒行为的准确检测。     

基于惯性传感器遥控示教康复系统的研究

针对上肢康复机器人的被动康复训练,建立了一套基于惯性传感器且用于UR协作机器人的实时路径规划的示教系统.利用固定于示教者手心处的惯性传感器,实时获取手部相对于大地坐标系的位姿数据,经过坐标变化,转变为机器人末端在机器人机架坐标系中的位姿数据,再由通讯系统传给机器人系统,最后经逆向运动学转变为机器人各关节坐标数据,进而实现机器人带动患者上肢进行康复运动.现场测试验证了该系统功能的有效性.     

基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法

研究一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法,通过对老人的坐起、卧起、走路、上下楼梯五个动作识别,验证该识别方法的有效性.将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位,采用坐标变换的方法,将采集到的相关部位四元数信息转化到腰部坐标系下,并组建标准矩阵,提取标准矩阵的均值、方差等特征值,通过基于阈值的两层识别算法快速判断动作类型,并采用支持向量机融合多种特征值作对比实验.实验表明,使用融合后的特征,平均识别率提高了18.4％.本研究完成了老人日常生活中五个动作的识别.     

基于弯曲与组合MEMS传感器的数据手套设计

虚拟手作为一种自然、高效的人机交互方式,被广泛地应用在虚拟装配、远程手术、机器人控制及手语识别等多个领域。目前市场上多数数据手套只测量手部指关节角度变化情况,对手掌姿态角度测量较少,远不能满足市场对数据手套的需求。设计了基于弯曲与组合MEMS传感器的数据手套,不仅能测量手部指关节的弯曲程度,而且能测量手掌姿态,极大地推动了数据手套的应用。     

利用惯性传感器数据实时示教下肢外骨骼步态的研究

为实时、灵活和方便地示教下肢外骨骼机器人的步态,提出利用惯性传感器实时示教步态的方法。通过示教者下肢末端的传感器,实时采集脚掌的位姿数据,再根据逆向运动学理论建立下肢各关节角的算法,从而实现每条下肢只需一只传感器即可示教步态的要求。通过安放在小腿和大腿上的其他惯性传感器实测的数据,验证该方法可行性。研究结果表明,该方法时间滞后0.15 s,关节最大误差在2°范围内,能够实现步态的实时示教控制。     

基于物联网的景区观光车辆行车安全系统设计

基于物联网的景区观光车辆行车安全系统由车载终端、NB-IoT网络、OneNET平台和桌面/移动客户端构成.车载终端实时采集卫星定位、加速度、角速度及地磁数据,响应报警按键中断请求,并计算车辆的实时地理位置数据、车辆姿态数据和报警信息数据.数据通过NB-IoT网络传输至OneNET平台,平台对数据进行运算分析,并将结果推...     

基于实时手势识别与跟踪的人机交互实现

为了实现对手势目标的自动识别和连续跟踪,提出了一种手势识别与跟踪算法。首先,通过离线训练手势目标检测器来实现手势目标的自动识别。接着,通过改进的Shi-Tomisi算法,在目标区域提取可靠稳定的特征点。然后,通过KLT跟踪器对特征点进行跟踪。当特征点跟踪成功时,通过求解仿射变换矩阵确定手势目标的新位置;当目标出现遮挡和大尺度旋转时,特征点丢失,此时在KLT跟踪器中加入卡尔曼滤波器来预测手势目标的位置,实现对手势目标的连续跟踪。同时对手势目标可能存在的区域进行估计,缩小检测器的检测范围,提高检测速度。最后,将算法应用于人机交互系统中,实现了机器人的远程控制。实验结果显示,算法在简单背景下的跟踪正确率为99.54%,复杂背景下的跟踪正确率为98.24%。实验结果表明,算法能够快速准确地对手势目标进行检测和跟踪,满足了实时性、连续性以及抗干扰能力强等要求,对于旋转及遮挡均具有较强的鲁棒性,为实现基于手势控制的人机交互提供了一种有效方法。     

关于《机电检测技术》课程教学现状和改革的思考

本文针对《机电检测技术》课程内容分散及实践性强,应用性强的特点,结合本校教学与实验的实际情况,对如何提高该课程教学的质量进行了分析与探讨。     

常规分析用吸烟机抽吸流量测定仪设计

采用32位微控制器、高灵敏度微压力传感器、16位高速模数转换器以及触摸屏,设计一种应用于常规分析用吸烟机的抽吸流量测定仪。通过抽吸容量测定和不同工作模式对比测试结果,表明该测定仪具有使用简便,数据一致性好,检测速度快等特点。     

入侵检测技术综述

根据检测技术的不同，入侵检测系统可以分为误用检测、异常检测和数据完整性分析．不同的检测方法各有其优缺点，因此得出一个结论：只有将不同的检测技术集成，才能提高入侵检测系统的性能．     

基于分层检测的协同攻击检测技术研究

协同攻击的复杂性使传统检测方法难以对其进行有效的检测。在对协同攻击行为的层次性和关联性的分析基础上,将协同攻击行为划分为基于时间的行为和基于空间的行为,结合适当的攻击表达方法,提出一种应用于网络协同攻击的检测方法,并详细介绍了该方法的特点和应用方式。     

复合式漆包线在线检测系统研究

分析了目前国内漆包线在线检测系统的现状,介绍了复合式漆包线在线检测系统的工作原理和系统结构,并详细叙述了探测器结构和系统管理软件的应用。经铜陵精达集团等多家企业应用,本检测系统安全稳定,实时性好,操作简单,检测效果良好。     

基于C8051F330的便携式甲烷检测报警仪的研制

介绍了一款新型便携式甲烷检测报警仪,该仪器基于高速高性能片上系统单片机C8051F330设计,避免了传统仪器弊端,呈现了低成本、低功耗、多功能、智能化等优点.     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

基于内容分析的报道关系识别方法研究

话题检测与跟踪是当前自然语言处理领域的一个研究热点,而报道关系识别是其中的一项基础研究内容。为了得到高性能的报道关系识别算法,必须充分挖掘新闻报道中包含的信息。文章在分析了英语新闻报道书写特点的基础上,提出了基于内容分析的报道关系识别算法,算法中将新闻报道表示成两个向量空间模型。实验结果表明,文章提出的基于内容分析的报道关系识别算法不但简单易行,并能大大改进报道关系识别的性能。