基于多模感知的上肢康复训练轨迹跟踪研究
面向上肢康复训练过程中的人机交互应用场景,针对单一传感器难以准确、稳定跟踪上肢运动轨迹的问题,提出了基于惯性传感器与Kinect传感器的多模感知融合方案;为解决惯性传感器在轨迹跟踪过程中的累积误差问题,提出了多项式补偿与零值约束相结合的误差修正算法;针对Kinect传感器深度图像成像质量影响骨骼跟踪效果的问题,提出了变参数像素滤波器对深度图像进行修复.通过惯性传感器运动实验,验证了累积误差修正算法的有效性,X轴位移误差为 7.8 mm;深度图像修复结果表明,深度像素损失点数减少约 50%,图像更为清晰,并通过实验验证了基于深度图像能够有效跟踪骨骼运动轨迹;最后,通过轨迹数据融合实验验证了基于多模感知的上肢运动轨迹跟踪方案的可行性与有效性,计算时延仅 1.2 s.
惯性传感器、Kinect传感器、数据融合、轨迹跟踪
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TH89
山东省重点研发计划项目2017GGX30103
2023-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
154-163
