基于iNEMO模块的姿态检测及数据传输系统设计

近年来，MEMS技术的发展开辟了一个全新的技术领域和产业，采用MEMS技术制作的微传感器、微执行器、电力电子器件等在航空、航天、汽车、生物医学、军事等领域中都有着十分广阔的应用前景，同时人体姿态检测和信息融合技术在人体医学工程、健康监护等领域的研究也逐渐开展起来。

目前人体姿态检测的主要手段有图像分析和加速度分析两种，图像分析的算法通过摄像捕捉人体运动姿态，经过一定的图像处理技术确定人体的姿态，该方法需要在人体运动的区域安装摄像头，价格昂贵、具有一定的局限性;传统的加速度算法采用SVM (Support Vector Machine) 算法对数据进行预处理，然后用KFD(Kernel Fisher Discriminant)算法和k-NN(Nearest Neighbour)算法进行精确判定，该方法计算量大、编程复杂。

本系统提出的算法主要是在加速度计、陀螺仪、磁力计采集人体运动姿态信息的基础上，运用扩展卡尔曼滤波将数据进行融合，得到人体腰部和腿部的角度信息，然后通过大量实验建立与姿态的对应关系，采用这种方式可以利用加速度计与磁力计克服单独采用陀螺仪引起的姿态角发散，另外利用陀螺仪可以克服由于振动对于加速度计的影响与由于软硬铁磁对于磁力计的影响。

1 系统整体设计方案

系统分为上位机子系统和下位机子系统，下位机子系统由电源模块、2个iNEMO模块、GPRS模块和主控板组成，其中电源模块给整个系统提供3.3V和5V的工作电压，两个iNEMO模块分别固定在人体的腰部和腿部，完成对加速度计、磁力计、陀螺仪的信息采集，然后通过串口发送到主控板，主控板进行卡尔曼滤波融合出腰部和腿部的角度，然后根据腰部和腿部的角度值完成姿态的检测，最后GPRS模块通过socket协议将姿态信息打包传送到上位机，上位机实现远程监控。

图1 系统整体设计方案

2 数据融合原理

在惯性导航领域，求取姿态角的数学表达式叫做方向余弦矩阵，用于表示方向余弦矩阵有两种方式：欧拉角与四元数。欧拉角的优点是比较直观，缺点是在俯仰角为正负90°时系统存在不稳定奇点。四元数的优点是当俯仰角为正负90°时系统不受影响，缺点是不直观，下面是它们之间的相互转换公式。

欧拉角转换成四元数

四元数转换成欧拉角

在程序中使用的是四元数，由于四元数不能直观的表示输出的角度，所以首先根据陀螺仪求取四元数，再将四元数转换成姿态角。根据运动体安装的三轴陀螺仪，可以得到在运动体坐标系下的三轴角速度( wx,wy,wz)，用三轴角速度更新四元数

然后利用加速度计的信息，采用卡尔曼滤波的方法来对四元数进行修正，设系统的状态空间方程为

其中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。

为了提高惯性导航仪的启动速度，需要利用欧拉角求取初始的四元数，首先根据运动体上三轴加速度计输出的三轴加速度( fx,fy,fz)，求取俯仰角θ与横滚角φ

随后读取磁力计输出的三轴磁场强度

，然后用加速度计对磁力计进行倾斜补偿

根据倾斜补偿后的磁力计输出，可以求得偏航角为

利用公式(3-5)和(3-7)可以完成对四元数的初始化工作。