基于体感网的人体运动智能分析系统的设计与实现
这是一篇关于体感网,九轴运动传感器,姿态解算,动作捕捉,运动分析与评价的论文, 主要内容为随着国内体育领域需求的日益增长和电子信息技术的飞速进步,设计与制作一套便携的性能优良的低成本智能人体运动分析系统具有重要的学术研究意义与实际应用价值。针对现有的人体运动分析系统中存在的功能单一、操作复杂、续航较短以及价格昂贵等问题,本文以设计便携、高续航、低成本与功能全面的人体运动分析系统为目标,开发与实现了基于体感网的人体运动智能分析系统。本文的主要研究内容如下:(1)设计与实现了基于WIFI无线网络的体感网系统。在嵌入式硬件方面,本文设计了运动敏感节点的电路图与PCB板图并制作实物。在嵌入式软件方面,本文根据最小二乘法等算法分别对加速度计、陀螺仪与磁力计的测量数据进行校准,基于校准数据使用梯度下降算法完成姿态解算与数据融合。随后,完成路由通信节点的方案选型,在该节点建立的无线局域网络内,使用MQTT协议作为上位机与各运动敏感节点之间的通信协议。通过测试,验证了运动敏感节点采集与处理的三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力值与解算的载体姿态角等数据的精度较高。此外,运动敏感节点的运动数据与上位机的控制指令等信息可通过MQTT协议被高速且可靠地传输。运动敏感节点在测试中的工作续航可达三小时左右,较为理想。整体系统的硬件体积较小,便于携带。最后,整套体感网系统都选用了高性价比的软硬件设计方案,系统的制造成本相对较低。(2)设计与实现了与体感网系统配套的上位机智能人体运动分析软件。用户可以使用该软件对整体系统的软硬件功能进行统一的管理以及采集、分析与评价自身运动数据。软件后端基于Spring Boot框架实现,包含系统通信、运动数据的采集与记录、人体运动的分析与评价等功能。此外,软件可以通过人体运动数据建立BVH文件并调用Open GL接口实现人体运动可视化。软件后端引入了多线程策略以避免出现通信阻塞。软件前端基于Vue框架实现,根据后端的功能模块化地搭建了相应的前端界面。同时,针对不同运动类型,软件可以使用后端运动数据库中对应的运动分析与评价算法进行处理,该软件的运动分析功能的泛化能力较强。测试结果表明,软件的各项操作简单且便捷,用户可以流畅地与软件前端界面交互来使用整体系统的各项软硬件功能。(3)基于本文的系统完成对高尔夫球运动的分析与评价。依据规范的数据采集流程,建立专业高尔夫球运动数据集。根据高尔夫球挥杆运动的特点将挥杆过程分为四个阶段。针对经过巴特沃斯软件滤波、特征提取与PCA算法降维之后的挥杆运动数据,本文提出了一种改进的GOLF-Light GBM算法对挥杆的四个阶段进行分类。随后,结合分类结果与运动学特点提出高尔夫球运动的6个类型共14个量化评价指标并设计了组合赋权评价模型建立高尔夫球运动的综合评价模型。实验结果表明,本文的GOLFLight GBM算法在挥杆过程分类任务中的性能表现理想,且本文的高尔夫球挥杆运动评价模型可以给用户提供可靠的运动分析与评价结果,为运动训练提供新的思路。
基于体感网的人体运动智能分析系统的设计与实现
这是一篇关于体感网,九轴运动传感器,姿态解算,动作捕捉,运动分析与评价的论文, 主要内容为随着国内体育领域需求的日益增长和电子信息技术的飞速进步,设计与制作一套便携的性能优良的低成本智能人体运动分析系统具有重要的学术研究意义与实际应用价值。针对现有的人体运动分析系统中存在的功能单一、操作复杂、续航较短以及价格昂贵等问题,本文以设计便携、高续航、低成本与功能全面的人体运动分析系统为目标,开发与实现了基于体感网的人体运动智能分析系统。本文的主要研究内容如下:(1)设计与实现了基于WIFI无线网络的体感网系统。在嵌入式硬件方面,本文设计了运动敏感节点的电路图与PCB板图并制作实物。在嵌入式软件方面,本文根据最小二乘法等算法分别对加速度计、陀螺仪与磁力计的测量数据进行校准,基于校准数据使用梯度下降算法完成姿态解算与数据融合。随后,完成路由通信节点的方案选型,在该节点建立的无线局域网络内,使用MQTT协议作为上位机与各运动敏感节点之间的通信协议。通过测试,验证了运动敏感节点采集与处理的三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力值与解算的载体姿态角等数据的精度较高。此外,运动敏感节点的运动数据与上位机的控制指令等信息可通过MQTT协议被高速且可靠地传输。运动敏感节点在测试中的工作续航可达三小时左右,较为理想。整体系统的硬件体积较小,便于携带。最后,整套体感网系统都选用了高性价比的软硬件设计方案,系统的制造成本相对较低。(2)设计与实现了与体感网系统配套的上位机智能人体运动分析软件。用户可以使用该软件对整体系统的软硬件功能进行统一的管理以及采集、分析与评价自身运动数据。软件后端基于Spring Boot框架实现,包含系统通信、运动数据的采集与记录、人体运动的分析与评价等功能。此外,软件可以通过人体运动数据建立BVH文件并调用Open GL接口实现人体运动可视化。软件后端引入了多线程策略以避免出现通信阻塞。软件前端基于Vue框架实现,根据后端的功能模块化地搭建了相应的前端界面。同时,针对不同运动类型,软件可以使用后端运动数据库中对应的运动分析与评价算法进行处理,该软件的运动分析功能的泛化能力较强。测试结果表明,软件的各项操作简单且便捷,用户可以流畅地与软件前端界面交互来使用整体系统的各项软硬件功能。(3)基于本文的系统完成对高尔夫球运动的分析与评价。依据规范的数据采集流程,建立专业高尔夫球运动数据集。根据高尔夫球挥杆运动的特点将挥杆过程分为四个阶段。针对经过巴特沃斯软件滤波、特征提取与PCA算法降维之后的挥杆运动数据,本文提出了一种改进的GOLF-Light GBM算法对挥杆的四个阶段进行分类。随后,结合分类结果与运动学特点提出高尔夫球运动的6个类型共14个量化评价指标并设计了组合赋权评价模型建立高尔夫球运动的综合评价模型。实验结果表明,本文的GOLFLight GBM算法在挥杆过程分类任务中的性能表现理想,且本文的高尔夫球挥杆运动评价模型可以给用户提供可靠的运动分析与评价结果,为运动训练提供新的思路。
融合动作捕捉技术的篮球微课资源设计与开发研究
这是一篇关于微课,动作捕捉,资源设计,篮球教学的论文, 主要内容为随着计算机技术的飞速发展,“互联网+教育”及终身学习理念的不断深入,微课作为微型学习资源,在网络学习中得到迅速发展。教育部、各地方教育局纷纷承办面向中小学、本科及高职高专类微课教学大赛,旨在收集高质量的网络学习资源,同时,鼓励一线教师学习现代计算机技术,提升教师开发优质教学资源的能力,以推动信息技术与学科教学的深度融合发展。然而,在第二届全国高校微课教学比赛作品中,篮球微课作品的数量和质量却不容乐观。本研究运用文献分析法、案例分析法等方法,综合分析了此次大赛中的篮球微课作品及近三年来体育微课相关文献,发现,影响微课与篮球教学深度融合的因素主要有“拍摄环境复杂”、“教学手段传统化”、“媒体设计单一”及“现代技术应用不足”等四个方面。因此,进一步提出了在篮球微课设计与开发中引入动作捕捉技术,并在掌握学习理论、梅耶多媒体设计理论指导下,结合篮球教学的特征及学习目标,从教学内容设计,媒体设计和虚拟环境设计层面提出融合动作捕捉技术的篮球微课设计六项原则,即情感化设计原则、聚焦性设计原则、趣味性设计原则、冗余控制原则、景别控制原则及训练原则,并依据这六项原则进行了“定点投篮”微课资源的开发。本次微课资源开发采用动作捕捉技术将教师演示动作生成三维骨架动画,有效的实现了一次性、多视角、同步演示教学;运用三维建模技术,构建了虚拟篮球场馆,解决了影响篮球微课开发的拍摄环境复杂问题;运用数据可视化技术,量化运动数据,精准分析了篮球运动操作过程中各个关节角度间差异及内在联系,深化了学习者对篮球技术知识的理解。不仅促进了篮球微课媒体设计的多元化,而且有效的实现了篮球技术教学的可视化和科学化。文中详细阐述了融合动作捕捉技术的篮球微课设计原则及开发流程,并以辽宁师范大学篮球课程选修班学生为实验对象,运用本研究开发的“定点投篮”微课资源进行了对比教学实验研究。采用问卷调查、师生访谈等方式,对该设计的实用性、有效性进行了验证,以探究该设计的应用效果。实验结果表明,实验对象基本认可融合动作捕捉技术的篮球微课设计提高了其篮球技能学习效率并带来了良好的视觉体验,给予了本次设计很好的评价。此外,大部分学习者认为此次微课设计内容精炼,三维教学演示清晰明了,并表示愿意将此微课分享给他人共同学习。这些充分表明了融合动作捕捉技术的篮球微课资源设计是行之有效的。
户外负载下肢外骨骼机器人系统设计与评价方法
这是一篇关于无源下肢外骨骼,肌肉疲劳阈值,动作捕捉,步态分析,主观疲劳量表,外骨骼人机优化的论文, 主要内容为针对穿戴无源下肢外骨骼疲劳评价方式片面问题,提出基于表面肌电信号(surface electromyography,s EMG)的外骨骼疲劳阈值(electromyogram fatigue threshold,EMGFT)评价方法,通过该方法验证其对于外骨骼的有效性,同时设计基于评价方法的外骨骼主客观评价体系,该体系引入人体下肢稳定性分析以及主观自觉疲劳评分量表(scale for Rating of Perceived Exertion,s RPE),对评价方法进行主客观验证并作为评价指标共同构建评价体系。依托评价体系对外骨骼进行人机优化开发并实践该评价体系,最终证实评价体系可行性。具体工作内容包三大部分以及应用研究。第一部分,以人体下肢解剖学作为研究基础,对其进行下肢运动逻辑分析以及外骨骼人机关系研究,对人体行走动作进行步态分析。然后对步态过程中下肢关节以及肌肉发力特点进行分析,划分主要发力肌群以及关节活动方式,作为后续实验数据来源的基础。提出基于s EMG的无源下肢外骨骼评价方法。第二部分,针对外骨骼使用对象,设计无源下肢外骨骼负载递增实验,并进行基于EMGFT外骨骼效能评测。实验从EMGFT算法及其原理入手,开展s EMG与EMGFT方法的对比,并最终选择通过EMGFT作为外骨骼评价指标,然后展开实验设计,详细描述实验目的及设计思路,同时详细记录实验环境、设备、受试者情况以及数据采集与实验流程。最后根据实验结果通过EMGFT对外骨骼进行效能评价。第三部分,构建外骨骼主客观评价体系,针对单一数据的不稳定性,引入下肢稳定性分析以及主观疲劳评分系统,利用其相互影响的性质,对外骨骼评价方法进行验证并构建评价体系。该部分着重展示下肢稳定性评价方法以及主观疲劳评分的实际用途,并对主客观疲劳状态进行对比,证明了该方法的优势并给出了评价结果,同时给出实验结论。应用研究部分,根据所构建的外骨骼主客观评价体系,对实验用无源下肢外骨骼原型机开展人机优化实践,分别对外骨骼评价结果所给出的多个优化方向进行开发。根据实验反馈,结合下肢稳定性分析结果对下肢刚性结构进行设计,结合EMGFT评价结果对腿部绑缚进行设计。通过结合人机工程学设计原则,从材料,结构,外形等方面入手,提升使用者舒适度。最终给出优化结果以及部分优化实例,并通过评价体系验证了其可行性,为将来相关工作者提供方法思路,以及一定轮流支撑。
基于体感网的人体运动智能分析系统的设计与实现
这是一篇关于体感网,九轴运动传感器,姿态解算,动作捕捉,运动分析与评价的论文, 主要内容为随着国内体育领域需求的日益增长和电子信息技术的飞速进步,设计与制作一套便携的性能优良的低成本智能人体运动分析系统具有重要的学术研究意义与实际应用价值。针对现有的人体运动分析系统中存在的功能单一、操作复杂、续航较短以及价格昂贵等问题,本文以设计便携、高续航、低成本与功能全面的人体运动分析系统为目标,开发与实现了基于体感网的人体运动智能分析系统。本文的主要研究内容如下:(1)设计与实现了基于WIFI无线网络的体感网系统。在嵌入式硬件方面,本文设计了运动敏感节点的电路图与PCB板图并制作实物。在嵌入式软件方面,本文根据最小二乘法等算法分别对加速度计、陀螺仪与磁力计的测量数据进行校准,基于校准数据使用梯度下降算法完成姿态解算与数据融合。随后,完成路由通信节点的方案选型,在该节点建立的无线局域网络内,使用MQTT协议作为上位机与各运动敏感节点之间的通信协议。通过测试,验证了运动敏感节点采集与处理的三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力值与解算的载体姿态角等数据的精度较高。此外,运动敏感节点的运动数据与上位机的控制指令等信息可通过MQTT协议被高速且可靠地传输。运动敏感节点在测试中的工作续航可达三小时左右,较为理想。整体系统的硬件体积较小,便于携带。最后,整套体感网系统都选用了高性价比的软硬件设计方案,系统的制造成本相对较低。(2)设计与实现了与体感网系统配套的上位机智能人体运动分析软件。用户可以使用该软件对整体系统的软硬件功能进行统一的管理以及采集、分析与评价自身运动数据。软件后端基于Spring Boot框架实现,包含系统通信、运动数据的采集与记录、人体运动的分析与评价等功能。此外,软件可以通过人体运动数据建立BVH文件并调用Open GL接口实现人体运动可视化。软件后端引入了多线程策略以避免出现通信阻塞。软件前端基于Vue框架实现,根据后端的功能模块化地搭建了相应的前端界面。同时,针对不同运动类型,软件可以使用后端运动数据库中对应的运动分析与评价算法进行处理,该软件的运动分析功能的泛化能力较强。测试结果表明,软件的各项操作简单且便捷,用户可以流畅地与软件前端界面交互来使用整体系统的各项软硬件功能。(3)基于本文的系统完成对高尔夫球运动的分析与评价。依据规范的数据采集流程,建立专业高尔夫球运动数据集。根据高尔夫球挥杆运动的特点将挥杆过程分为四个阶段。针对经过巴特沃斯软件滤波、特征提取与PCA算法降维之后的挥杆运动数据,本文提出了一种改进的GOLF-Light GBM算法对挥杆的四个阶段进行分类。随后,结合分类结果与运动学特点提出高尔夫球运动的6个类型共14个量化评价指标并设计了组合赋权评价模型建立高尔夫球运动的综合评价模型。实验结果表明,本文的GOLFLight GBM算法在挥杆过程分类任务中的性能表现理想,且本文的高尔夫球挥杆运动评价模型可以给用户提供可靠的运动分析与评价结果,为运动训练提供新的思路。
基于体感网的人体运动智能分析系统的设计与实现
这是一篇关于体感网,九轴运动传感器,姿态解算,动作捕捉,运动分析与评价的论文, 主要内容为随着国内体育领域需求的日益增长和电子信息技术的飞速进步,设计与制作一套便携的性能优良的低成本智能人体运动分析系统具有重要的学术研究意义与实际应用价值。针对现有的人体运动分析系统中存在的功能单一、操作复杂、续航较短以及价格昂贵等问题,本文以设计便携、高续航、低成本与功能全面的人体运动分析系统为目标,开发与实现了基于体感网的人体运动智能分析系统。本文的主要研究内容如下:(1)设计与实现了基于WIFI无线网络的体感网系统。在嵌入式硬件方面,本文设计了运动敏感节点的电路图与PCB板图并制作实物。在嵌入式软件方面,本文根据最小二乘法等算法分别对加速度计、陀螺仪与磁力计的测量数据进行校准,基于校准数据使用梯度下降算法完成姿态解算与数据融合。随后,完成路由通信节点的方案选型,在该节点建立的无线局域网络内,使用MQTT协议作为上位机与各运动敏感节点之间的通信协议。通过测试,验证了运动敏感节点采集与处理的三轴加速度、三轴角速度、三轴磁力值与解算的载体姿态角等数据的精度较高。此外,运动敏感节点的运动数据与上位机的控制指令等信息可通过MQTT协议被高速且可靠地传输。运动敏感节点在测试中的工作续航可达三小时左右,较为理想。整体系统的硬件体积较小,便于携带。最后,整套体感网系统都选用了高性价比的软硬件设计方案,系统的制造成本相对较低。(2)设计与实现了与体感网系统配套的上位机智能人体运动分析软件。用户可以使用该软件对整体系统的软硬件功能进行统一的管理以及采集、分析与评价自身运动数据。软件后端基于Spring Boot框架实现,包含系统通信、运动数据的采集与记录、人体运动的分析与评价等功能。此外,软件可以通过人体运动数据建立BVH文件并调用Open GL接口实现人体运动可视化。软件后端引入了多线程策略以避免出现通信阻塞。软件前端基于Vue框架实现,根据后端的功能模块化地搭建了相应的前端界面。同时,针对不同运动类型,软件可以使用后端运动数据库中对应的运动分析与评价算法进行处理,该软件的运动分析功能的泛化能力较强。测试结果表明,软件的各项操作简单且便捷,用户可以流畅地与软件前端界面交互来使用整体系统的各项软硬件功能。(3)基于本文的系统完成对高尔夫球运动的分析与评价。依据规范的数据采集流程,建立专业高尔夫球运动数据集。根据高尔夫球挥杆运动的特点将挥杆过程分为四个阶段。针对经过巴特沃斯软件滤波、特征提取与PCA算法降维之后的挥杆运动数据,本文提出了一种改进的GOLF-Light GBM算法对挥杆的四个阶段进行分类。随后,结合分类结果与运动学特点提出高尔夫球运动的6个类型共14个量化评价指标并设计了组合赋权评价模型建立高尔夫球运动的综合评价模型。实验结果表明,本文的GOLFLight GBM算法在挥杆过程分类任务中的性能表现理想,且本文的高尔夫球挥杆运动评价模型可以给用户提供可靠的运动分析与评价结果,为运动训练提供新的思路。
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