利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统。其中，该系统包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置包括：传感器测量电路，由三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪组成；信号处理电路，与所述传感器测量电路刚柔结合一体化，其中，刚性电路部分采用螺钉装配在惯性测量装置内壁，柔性电路部分用于信号传输，所述信号处理电路用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。运动数据。运动数据。

【技术实现步骤摘要】
利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统


[0001]本专利技术涉及惯性导航领域，具体而言，涉及一种利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统。

技术介绍

[0002]人体在某些特殊空间下的运动状态下可能存在一些非规则的行为，例如，狭小空间下的匍匐、蹲走动作。非规则人体运动状态的识别可用于人体安全监控、事故及灾难救援等领域。以事故及灾难救援为例，需要通过对人体运动状态的识别，实现快速高效的人员救援，以及防止次生灾害对救援人员造成伤害。但是，当前的非规则人体运动状态识别方法实时性和准确性都不够，无法应用于实际救援场景中。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统，以至少解决非规则人体运动状态识别不准确的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统，包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置包括：传感器测量电路，由三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪组成；信号处理电路，与所述传感器测量电路刚柔结合一体化，其中，刚性电路部分采用螺钉装配在惯性测量装置内壁，柔性电路部分用于信号传输，所述信号处理电路用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。
[0006]在本专利技术实施例中，采用精确度更高的惯性测量装置来采集并预处理人体的非规则运动数据，并通过分类识别装置来识别这些非规则运动数据，从而实现了准确识别人体运动状态的技术效果，进而解决了非规则人体运动状态识别不准确的技术问题。
附图说明
[0007]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0008]图1是是根据本专利技术实施例的一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统的结构示意图；
[0009]图2是是根据本专利技术实施例的另一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统的结构示意图；
[0010]图3是根据本专利技术实施例的惯性测量装置整体装配示意图；
[0011]图4是根据本专利技术实施例的刚柔一体化电路示意图；
[0012]图5是根据本专利技术实施例的惯性测量装置底座结构示意图；
[0013]图6是根据本专利技术实施例的惯性测量装置外壳结构示意图；
[0014]图7是根据本专利技术实施例的底位电路装配示意图；
[0015]图8是根据本专利技术实施例的前位电路装配示意图；
[0016]图9是根据本专利技术实施例的顶位电路装配示意图；
[0017]图10是根据本专利技术实施例的侧位电路装配示意图；
[0018]图11是根据本专利技术实施例的刚柔一体电路与底座组合体示意图；
[0019]图12是根据本专利技术实施例的惯性测量装置的整体示意图；
[0020]图13是根据本专利技术实施例的识别运动状态的方法的流程图。
具体实施方式
[0021]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0022]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023]实施例1
[0024]根据本专利技术实施例，提供了一种利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统，如图1所示，该系统包括：
[0025]惯性测量装置100，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；
[0026]分类识别装置200，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态。
[0027]其中，所述惯性测量装置包括：传感器测量电路，由三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪组成；信号处理电路，与所述传感器测量电路刚柔结合一体化，其中，刚性电路部分采用螺钉装配在惯性测量装置内壁，柔性电路部分用于信号传输，所述信号处理电路用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。
[0028]在一个示例性实施例中，三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪按照右手定则正交组合，分别测量X轴、Y轴、Z轴加速度信息和角速度信息。
[0029]在一个示例性实施例中，三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪和所述信号处理电路之间的信号通过所述刚柔电路内部走线传输。
[0030]在一个示例性实施例中，底部的所述刚性电路通过四个限位螺丝螺钉固定在底座上，柔性电路被弯折，将前位的所述刚性电路板通过螺钉固定在底座支柱构成的前位面，并
将其他的所述刚性电路固定在底座支柱组成的顶面与侧面，数据连接器通过导线连接，将所述刚性电路、所述柔性电路与底座形成的组合体与所述惯性测量装置的外壳通过螺钉固定。
[0031]在一个示例性实施例中，所述信号处理电路还被配置为：对所述非规则运动数据进行以下预处理：滤波、数据归一化处理、特征提取和降维处理。
[0032]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置被配置为根据应用场景、特征维度和数据特点的不同，通过交叉验证的方式寻找最优的核函数及其参数，并利用所述核函数，对训练样本进行监督学习，计算分类器，以得到所述运动状态识别模型。
[0033]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置被配置为：根据应用场景、特征维度和数据特点的不同，通过使用迭代网格搜索法寻找最优的核函数及其参数，并利用所述核函数，对训练样本进行监督学习，计算分类器，以得到所述运动状态识别模型。
[0034]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置还被配置为：设置迭代网格搜索法的各参数的搜索范围，并将搜索范围分为固定格数；遍历每个格子进行交叉验证，获取每个格子的识别率，并根据各个格子的识别率计算最大识别率和最小识别率的差值；在所述差值小于预设阈值时，输出当前最大识别率所对应的参数组合，作为所述核函数的参数，在所述差值大于所述预设阈值时，重新设置所述搜索范围本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用六轴惯性测量装置识别人体的运动状态的系统，其特征在于，包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置包括：传感器测量电路，由三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪组成；信号处理电路，与所述传感器测量电路刚柔结合一体化，其中，刚性电路部分采用螺钉装配在惯性测量装置内壁，柔性电路部分用于信号传输，所述信号处理电路用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪按照右手定则正交组合，分别测量X轴、Y轴、Z轴加速度信息和角速度信息。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，三组精度大于阈值的单轴加速度计和陀螺仪和所述信号处理电路之间的信号通过所述刚性电路部分和所述柔性电路部分的内部走线传输。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，底部的所述刚性电路通过四个限位螺丝螺钉固定在底座上，柔性电路被弯折，将前位的所述刚性电路板通过螺钉固定在底座支柱构成的前位面，并将其他的所述刚性电路固定在底座支柱组成的顶面与侧面，数据连接器通过导线连接，将所述刚性电路、所述柔性电路与底座形成的组合体与所述惯性测量装置的外壳通过螺钉固定。5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述信号处理电路还被配置为：对所述非规则运动数据进行以下预处理：滤波、数据归一化处理、特征提取和降维处理。6.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，袁超杰，戚文昊，赵辉，刘福朝，刘孟齐，苏中，李羚，李擎，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：