角度检测方法和关节运动夹角检测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种上述角度检测方法和关节运动夹角检测系统，角度检测方法包括：获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取被测体运动产生的三轴角速度；采用预设姿态矩阵和三轴角速度进行姿态解算得到四元数；根据四元数获取欧拉角；根据欧拉角和初始角度信息获取被测体运动之后的姿态角。如此，得到的姿态角根据三轴角速度进行处理得到，考虑了多个方向，测量精度高。

【技术实现步骤摘要】
角度检测方法和关节运动夹角检测系统
本专利技术涉及数据检测
，特别是涉及一种角度检测方法和关节运动夹角检测系统。
技术介绍
角度是机械或人体运动过程中的一个重要参数，通过测量运动过程中的角度变化，有助于分析运动趋势。传统的测量角度的方法包括基于霍尔效应测试方法、基于电容测试方法、基于电阻测试方法、基于机械片夹角测试方法等，这几种方法通常只能测量单一方向的角度，容易受外界加速度和磁场等影响，从而导致角度测量误差较大，并且不同地理位置重力场的变化容易导致测量精度下降。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统的测量方法测量精度低的问题，提供一种测量精度高的角度检测方法和关节运动夹角检测系统。一种角度检测方法，包括：获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取所述被测体运动产生的三轴角速度；采用预设姿态矩阵和所述三轴角速度进行姿态解算得到四元数；根据所述四元数获取欧拉角；根据所述欧拉角和所述初始角度信息获取所述被测体运动之后的姿态角。上述角度检测方法，通过获取被测体运动之前的初始角度信息及由运动产生的三轴角速度，根据预设姿态矩阵和三轴角速度进行姿态解算得到四元数，然后根据四元数获取欧拉角，最终根据欧拉角和初始角度信息获取被测体运动之后的姿态角。如此，得到的姿态角根据三轴角速度进行处理得到，考虑了多个方向，测量精度高。一种关节运动夹角检测系统，包括终端和与所述终端通信连接的两个角度检测器，两个角度检测器各自固定于连接同一关节的两个关节臂上；所述角度检测器实现上述角度检测方法的步骤得到姿态角并发送至所述终端，所述终端根据两个角度检测器分别发送的姿态角获取夹角。上述关节运动夹角检测系统，通过将两个角度检测器分别各自固定在连接同一关节的两个关节臂上，各个关节臂上的角度检测器可以检测对应关节臂运动产生的姿态角，并将检测的姿态角发送至终端，终端根据两个姿态角获取夹角。由于角度检测器采用上述角度检测方法获取姿态角，得到的姿态角精度高，从而可提高夹角检测的精度。附图说明图1为一实施例中角度检测方法的流程图；图2为另一实施例中角度检测方法的流程图；图3为一实施例中关节运动夹角检测系统的结构图；图4为一实施例中角度检测器的安装位置示意图；图5为一实施例中角度检测器的结构图。具体实施方式参考图1，一实施例中的角度检测方法，包括如下步骤。S110：获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取被测体运动产生的三轴角速度。初始角度信息用于指示在此次运动之前的角度，比如前一次运动检测得到的角度。三轴角速度包括三维坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的角速度。S130：采用预设姿态矩阵和三轴角速度进行姿态解算得到四元数。预设姿态矩阵可以根据实际情况设置并存储。具体地，可以通过四元数姿态解算的方法根据预设姿态矩阵和三轴角速度进行计算得到对应的四元数。S150：根据四元数获取欧拉角。具体地，可采用四元数到欧拉角的转换方法得到欧拉角。S170：根据欧拉角和初始角度信息获取被测体运动之后的姿态角。欧拉角为此次运动所产生的角度，最终被测体运动之后的姿态角在此次运动得到的欧拉角的基础上考虑初始角度信息，比如，在初始角度信息对应的角度上增加欧拉角得到姿态角。上述角度检测方法，通过获取被测体运动之前的初始角度信息及由运动产生的三轴角速度，根据预设姿态矩阵和三轴角速度进行姿态解算得到四元数，然后根据四元数获取欧拉角，最终根据欧拉角和初始角度信息获取被测体运动之后的姿态角。如此，得到的姿态角根据三轴角速度进行处理得到，考虑了多个方向，测量精度高。在一实施例中，参考图2，步骤S110包括步骤S111至步骤S115。S111：获取被测体运动之前的初始角度信息。S113：采集被测体运动产生的初始三轴角速度。三轴角速度可以通过采用三轴陀螺仪采集得到。具体地，也可以是按照预设周期间隔采集初始三轴角速度，比如每隔10ms(毫秒)采集一次，最终可采用采集的多个初始三轴角速度的平均值。可以理解，在其他实施例中，预设周期也可以是根据需要设置为其他数值。S115：对初始三轴角速度进行滤波处理，得到三轴角速度。通过对采集的初始三轴角速度进行滤波处理，使得到的三轴角速度更准确，从而可提高角度检测的精度。具体地，步骤S115可以包括：采用自适应卡尔曼滤波算法对初始三轴角速度进行滤波处理，得到三轴角速度。随机噪声为有色噪声，并且具有非平稳特性；通过采用自适应卡尔曼滤波算法，自适应调整噪声的统计特性(如标准差和方差)，以实现最优估计、抑制噪声干扰，从而实现最优的滤波。可以理解，在其他实施例中，步骤S115也可以采用其他滤波方法实现对初始三轴角速度进行滤波处理。在一实施例中，请继续参考图2，S130之前还包括步骤S120：采集环境温度。具体地，可以通过采用温度传感器采集环境温度。其中，步骤S120可以在步骤S110之前执行，也可以在步骤S110之后执行，还可以与步骤S110同时执行。对应地，步骤S130包括步骤S131和步骤S132。S131：根据环境温度对三轴角速度进行温度补偿，得到温度补偿后的三轴三轴角速度。具体地，步骤S131可采用多项式拟合算法或神经网络补偿算法实现根据环境温度对三轴角速度进行温度补偿。可以理解，在其他实施例中还可以采用其他方式进行温度补偿。S132：采用预设姿态矩阵和温度补偿后的三轴角速度进行姿态解算得到四元数。通过在采集环境温度，并根据环境温度对三轴角速度进行温度补偿，可在一定范围内消除温度变化对角度检测的影响，提高三轴角速度的准确性，从而提高角度检测的精度。具体地，请继续参考图2，步骤S132可以包括步骤S1321和步骤S1323。S1321：获取运动时长，根据温度补偿后的三轴角速度分别获取运动时长所包含的多个时段的角增量。运动时长指从开始运动到运动结束所耗费的时间。运动时长可划分为多个连续的时段，根据温度补偿后的三轴角速度可获取各时段的角增量。S1322：根据各时段的角增量获取运动时长对应的圆锥补偿后的等效旋转矢量。具体地，步骤S1322可采用圆锥补偿方法获取等效旋转矢量。通过采用圆锥补偿的方式，可提高获取四元数的准确性，从而进一步提高角度检测的准确性。S1323：根据预设姿态矩阵和等效旋转矢量获取四元数。具体地，预设姿态矩阵为初始四元数对应的四个参数构成的矩阵。比如，假设四元数的表示形式为Q＝q0+q1i+q2j+q3k，其中q0为实数坐标，q1、q2、q3为虚数坐标，i,j,k分别为虚数单位，i*i＝j*j＝k*k＝-1；初始四元数为Q(t0)＝q0(t0)+q1(t0)i+q2(t0)j+q3(t0)k，则预设姿态矩阵为q0，q1，q2，q3构成的矩阵。通过采用步骤S1321至步骤S1323的方法获取的四元数准确度更高。具体地，本实施例中，运动时长可划分为3个时段，步骤S1321包括：步骤S1322包括：步骤S1323包括：Q(tn)＝q0(tn)+q1(tn)i+q2(tn)j+q3(tn)k(4)；其中，ω为温度补偿后的三轴角速度，h为运动时长，h＝tn+1-tn；Δφ1为第一个时段的角增量，Δφ2为第二个时段的角增量，Δφ3为第三个时段的角增量；φh为圆锥补偿后的等效旋转矢量；q(h)为[tn，tn+1]时间段内的姿态变化四元数；Q(tn+1)和Q(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种角度检测方法，其特征在于，包括：获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取所述被测体运动产生的三轴角速度；采用预设姿态矩阵和所述三轴角速度进行姿态解算得到四元数；根据所述四元数获取欧拉角；根据所述欧拉角和所述初始角度信息获取所述被测体运动之后的姿态角。

【技术特征摘要】
1.一种角度检测方法，其特征在于，包括：获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取所述被测体运动产生的三轴角速度；采用预设姿态矩阵和所述三轴角速度进行姿态解算得到四元数；根据所述四元数获取欧拉角；根据所述欧拉角和所述初始角度信息获取所述被测体运动之后的姿态角。2.根据权利要求1所述的角度检测方法，其特征在于，所述获取被测体运动之前的初始角度信息，并获取所述被测体运动产生的三轴角速度，包括：获取所述被测体运动之前的初始角度信息；采集所述被测体运动产生的初始三轴角速度；对所述初始三轴角速度进行滤波处理，得到所述三轴角速度。3.根据权利要求1所述的角度检测方法，其特征在于，所述采用预设姿态矩阵和所述三轴角速度进行姿态解算得到四元数之前，还包括：采集环境温度；所述采用预设姿态矩阵和所述三轴角速度进行姿态解算得到四元数，包括：根据所述环境温度对所述三轴角速度进行温度补偿，得到温度补偿后的三轴角速度，采用所述预设姿态矩阵和温度补偿后的三轴角速度进行姿态解算得到四元数。4.根据权利要求3所述的角度检测方法，其特征在于，所述采用所述预设姿态矩阵和温度补偿后的三轴角速度进行姿态解算得到四元数，包括：获取运动时长，根据温度补偿后的三轴角速度分别获取所述运动时长所包含的多个时段的角增量；根据各时段的角增量获取所述运动时长对应的圆锥补偿后的等效旋转矢量；根据所述预设姿态矩阵和所述等效旋转矢量获取四元数。5.根据权利要求1所述的角度检测方法，其特征在于，所述四元数对应第一参数、第二参数、第三参数和第四参数，所述欧拉角包括航向角、横滚角和俯仰角，所述根据所述四元数获取欧拉角，包括：β(t...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌晓华，何春华，侯景义，罗向前，罗向勇，
申请(专利权)人：广州辛群科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44