[發明專利]基于MEMS慣性傳感器的人體姿態檢測系統及其檢測方法

在審

• 申請號: 201610067655.X
• 申請日: 2016-01-30
• 公開（公告）號: CN107024976A
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發明（設計）人: 黃成;李炳炳;杜靜涵;李曉曉;徐鵬;陳嘉;金威;徐志良
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心32203
• 代理人: 馬魯晉

技術領域

本發明屬于姿態檢測領域，具體是一種基于MEMS慣性傳感器的人體姿態檢測系統及其檢測方法。

背景技術

隨著姿態檢測技術的不斷發展和領域的不斷拓寬，人體姿態檢測技術在醫療、民航、娛樂、體育等領域的應用越來越廣泛，相應地對姿態檢測的精度和穩定性等性能的要求也越來越高。在人體姿態檢測中，MEMS慣性傳感器起著舉足輕重的作用。

MEMS全稱為微機電系統，MEMS器件具有體積小、重量輕、耗能低、響應時間短、價格低廉、可靠性和穩定性高等特點。MEMS是一項革命性的新技術，廣泛應用于高新技術產業，是一項關系到國家的科技發展、經濟繁榮和國防安全的關鍵技術。加速度計、陀螺儀和磁強計都屬于MEMS器件，分別可以測取加速度、角速度和磁感應強度。隨著對MEMS器件要求的提高，出現了多傳感器集成的芯片，MPU9150便是一種將加速度計、陀螺儀和磁強計集成與一體的MEMS器件。

目前國內外的人體姿態檢測多用加速度計和陀螺儀兩種MEMS慣性傳感器進行姿態數據采集，導致數據采集與處理模塊的集成度不高，成本高，體積偏大，不便于置于人體上進行姿態數據采集，并且加速度計和陀螺儀只能采集加速度和角速度兩種姿態數據，只基于這兩種姿態數據解算得到的姿態信息精度偏低，穩定性不好。采用的單片機大多數功耗較高，對電源的要求相應的提高，從而導致系統的續航能力較弱。現有的人體姿態檢測系統中數據采集節點普遍較少，不能準確的采集人體全身的姿態數據信息，導致捕捉到的人體姿態不夠精確，穩定性也較差。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于MEMS慣性傳感器的人體姿態檢測系統及其檢測方法，該可穿戴式人體姿態檢測系統可以覆蓋人體18個主要的關節點，可以實時準確地檢測人體的姿態情況，并將姿態信息進行保存，該系統具有成本低、檢測節點分布密集、響應速度快、實時性和穩定性較好、精度高等特點。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于MEMS慣性傳感器的人體姿態檢測系統及其檢測方法，包括計算機、數據采集與處理模塊和姿態信息接收與傳輸模塊，其中數據采集與處理模塊由第一微處理器、第一電源、慣性傳感器、第一無線射頻單元組 成，姿態信息接收與傳輸模塊由第二微處理器、第二電源、第二無線射頻、RS232串口單元組成；系統共有18個數據采集與處理模塊分別置于人體的18個關節處，構成具有18個節點的人體姿態檢測數據采集網絡，18個模塊均嵌入衣物當中，在姿態檢測時將嵌有檢測模塊的衣物穿戴完畢，各檢測模塊中的慣性傳感器將對人體各部位的姿態數據進行采集；內部的微處理器用于對采集的姿態數據進行處理；數據采集與處理模塊與姿態信息接收與傳輸模塊通過無線射頻單元進行信息傳輸，RS232串口用于將姿態信息傳輸到計算機；計算機接收到姿態信息后將在上位機上顯示出當前人體的姿態。

所述數據采集與處理模塊包括第一微處理器、慣性傳感器、第一無線射頻和第一電源，姿態信息接收與傳輸模塊包括第二微處理器、第二無線射頻、RS232串口和第二電源；其中第一電源分別連接第一微處理器和慣性傳感器為它們供電，第二電源連接第二微處理器為其供電；慣性傳感器采集數據發送給第一微處理器，第一微處理器和第二微處理器通過第一無線射頻和第二無線射頻進行無線通信，第二微處理器便接收到姿態信息。

所述18個數據采集與處理模塊組成的人體姿態檢測數據采集網絡嵌入一套衣物中，在檢測人體姿態時穿戴。

所述第一微處理器采用MSP430F5310型號的芯片，第二微處理器采用MSP430F5438型號芯片，慣性傳感器采用美國InvenSense公司的MPU9150芯片，第一無線射頻和第二無線射頻均為nRF24L01芯片，第一電源和第二電源均采用鋰電池供電。以上芯片選型保證了數據采集與處理模塊1體積小、功耗低，系統成本低、無外接線、便于操作。

所述數據采集與處理模塊與姿態信息接收與傳輸模塊之間采用無線通信，姿態信息接收與傳輸模塊將接收到的18組姿態信息按通信協議通過RS232串口發送給計算機3。

所述上位機實時顯示當前人體姿態，記錄并保存接收到的姿態信息。

所述姿態信息采用四元數的形式表達。

所述MPU9150芯片，芯片是由加速度計、陀螺儀和磁強計三種慣性傳感器集合而成，可采集三種姿態數據用于人體姿態檢測系統的數據融合和姿態解算，并且集成芯片使數據采集與處理模塊體積更加小巧。

一種基于MEMS慣性傳感器的人體姿態檢測方法，包括以下步驟：

步驟1，將嵌入人體姿態檢測數據采集網絡的衣物穿戴完畢，并將系統上電；