可穿戴式头部摆动姿态检测系统

为解决传统人机交互方式对于部分重度残疾人士或在某些特定场合不适用的问题，设计了一种可穿戴式头部摆动姿态检测系统.首先，由头部摆动姿态检测模块采集头部的原始姿态数据；其次，在时域上分析三轴加速度数据，并利用四元数姿态解算三轴角速度数据；然后，结合三轴加速度和角速度数据确定5种头部摆动姿态相对应的阈值范围，通过滑动窗口法区分指令动作和无意识动作，完成头部摆动姿态检测；最后，采用蓝牙无线通信方式将指令传输至蓝牙子系统模块，并通过串口在上位机显示结果.试验结果表明，该系统可以准确检测头部摆动姿态、区分无意识头部动作，头部摆动姿态检测平均正确率达96%.该头部摆动姿态检测系统具有结构简单、准确率高、成本低、阈值可调等优点.     

对武术套路中仰身平衡和燕式平衡的生理学即运动学研究

笔者运用 Ariel 动作解析系统、KISTLER 三维测力台、NORAXON 表面肌电测试系统分别对武术套路中的仰身平衡和燕式平衡两个典型的平衡动作进行了运动学、生物力学和生理学分析,发现：1）A 组 COP 在 AP、ML 方向上的最大动摇径、平均速度、动摇轨迹总长度和动摇轨迹包络面积均小 B 组（P ＜0．01）;2）两组运动员完成平衡动作时,肌电百分比值存在显著差异（P ＜0．05）;3）A 组平衡动作摆动腿 Y轴方向上速度变化显著,B 组在完成平衡动作时,摆动腿、在 X、Z 轴方向上的分速度变化变化显著．结论：1）仰身平衡动作,需摆动腿积极前伸,燕式平衡需小腿的主动的向后蹬伸;2）身体重心前后左右晃动幅度、轨迹长度、晃动面积能准确地反映武术套路运动员平衡稳定性,而且单位面积的轨迹长度,也能显示平衡稳定性,因此这两指标可以作为武术套路运动员的评价和选材的参考指标;3）这两个平衡动作,不仅需要训练腰、腹和背部大肌肉群的力量,还要有所侧重地加强支撑腿半腱肌、胫骨前肌和摆动腿的股直肌的力量训练．     

帕金森患者步行运动的定量分析

为了分析PD患者步行运动的变化特征,评价其运动功能,设计了一套基于穿戴式无线传感器网络的运动功能评价系统.该系统采集步行过程中的加速度和角速度数据,计算人体上下肢和躯干的时空参数,包括摆臂幅度、频率等5个上肢运动学参数,步长、步速等7个下肢运动学参数以及转弯时间、角度等3个躯干运动学参数,以评价运动的协调性和对称性.针对13例PD患者和15例相同年龄段健康老人的实验结果表明,在行走过程中,PD患者的步长与手臂摆动幅度均小于健康老人,但波动性较大,上肢和下肢的对称性和协调性均较差.据此可知,该方法能反映PD患者步行运动的变化特征,有效评价其运动功能.     

基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。     

基于LabVIEW的HPS综合试验台系统的设计与实现

基于工业控制计算机、工业控制板卡和虚拟仪器软件,提出了动力转向器总成试验台系统的整体方案.根据试验台所需要实现功能的需要,完成了测控系统的电气和硬件设计,并基于LabVIEW8.5虚拟仪器软件设计了测控系统的上位机应用程序.试验结果表明,所设计的系统可自动完成所预设的动作和数据检测,减小了试验中人为因素的影响,提高了试验结果的准确值.     

重型商用车性能测试系统开发与应用

针对目前车用性能测试系统体积庞大、功能单一、安全性和可靠性低等缺点,采用基于Matlab/Simulink平台的dSPACE开发环境,开发了以dSPACE实时仿真系统为核心的重型商用车性能测试系统,完成了测试系统布置,开发步骤设计,实现了整车性能试验数据的采集、处理、分析、显示以及保存.应用所开发的测试系统完成了重型商用车性能道路试验,获得了经验驾驶员的操纵数据和原型车的动力性指标,为AMT系统的研制开发奠定了基础.     

机器人并行实时采集系统的设计与实现

针对具有被动关节的机器人系统,采用并行处理技术,设计实现了高速实时数据采集系统,该系统可以完成机器人系统的数据采集、数据处理、数据存储、图形显示和交互式控制等功能.实验结果证明本采集系统满足了机器人实时控制的需要,有利于机器人完成高精度操作任务.     

一种肩颈部肌电信号识别的智能轮椅控制方法

为了实现利用肌电信号识别的智能轮椅系统控制,提出一种基于空域相关滤波的小波熵和近似熵特征提取与分类方法.通过分布在人体肩颈部的电极采集动作并产生多通道表面肌电信号,采用阈值比较与移动平均的数据分段方法确定活动段的起点和终点,在小波变换尺度间相关滤波的基础上提取活动段数据的小波熵和近似熵特征,设计具有二叉树结构的孪生支持向量机多类分类器,以完成5种动作模式的识别,并在预设的实验轨迹上对智能轮椅进行测试.结果表明,所提出的方法在人体头部左、右转以及双肩上提和左、右肩上提等动作模式下对肌电信号的识别率均达到88.75%.     

基于LabVIEW的汽车平顺性试验系统设计

本设计采用LabVIEW编程软件,开发了一套汽车平顺性试验系统。根据实验室现有设备,利用三轴式加速度传感器,采集汽车行驶时的加速度信号,通过数据采集卡将所获的模拟信号输入电脑。使用图形化虚拟编程软件LabVIEW进行编程,对所采集的信号数据进行处理,根据计算出的相应的平顺性评价指标和相关的评价标准,对汽车的行驶平顺性的好坏进行评价。通过试验系统的硬件设计、软件开发和试验验证,实现了汽车平顺性的测试功能,并可对悬架系统设计等方面作进一步研究。     

基于Kinect 的康复训练系统设计与研究

针对运动功能障碍患者的康复训练需求,在使用Kinect 设备提取人体骨架拓扑结构的基础上,提出了一 种基于关节点角度序列提取人体运动特征的动作模型,并设计了一种基于Kinect 体感相机的康复训练系统。 该系统利用Kinect 设备实时采集人体骨骼数据,计算特征关节点间的角度,形成关节角度变化序列。利用动态 时间规整算法( DTW: Dynamic Time Warping ) 比较被测角度序列与动作库的标准动作序列的相似度,判断动作 是否标准并输出评估结果。该系统具有使用便捷、成本低的特点,提高了训练过程的趣味性。测试结果表明, 该系统通过人机交互实现了对运动障碍患者的康复训练指导,对康复训练过程具有积极影响。