【摘 要】
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本文设计了一种基于惯性测量的书写硬件设备,以及相关的书写轨迹重建识别算法。设计的惯性测量硬件设备由姿态测量模块、微控制器、电源供电模块和无线传输模块构成,通过惯性传感器收集书写运动轨迹数据,然后通过无线传输模块把运动数据传输到PC端。将收集到的运动数据经过预处理之后,再采用基于四元数的轨迹重建算法对书写轨迹进行重建。为了减小运动数据的随机漂移误差,利用机械臂的旋转轴标定微机械陀螺仪的零偏和标度因子
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本文设计了一种基于惯性测量的书写硬件设备,以及相关的书写轨迹重建识别算法。设计的惯性测量硬件设备由姿态测量模块、微控制器、电源供电模块和无线传输模块构成,通过惯性传感器收集书写运动轨迹数据,然后通过无线传输模块把运动数据传输到PC端。将收集到的运动数据经过预处理之后,再采用基于四元数的轨迹重建算法对书写轨迹进行重建。为了减小运动数据的随机漂移误差,利用机械臂的旋转轴标定微机械陀螺仪的零偏和标度因子。再用卡尔曼滤波算法对微机械陀螺仪的随机漂移数据进行处理,减小运动过程中90%的漂移误差。基于惯性测量的硬件设备及其轨迹重建算法的优点在于:设备是便携式的,可以在没有任何外部参考设备或书写范围限制。基于四元数的轨迹重建算法可以有效地减少方向误差和积分误差,可以准确地重建书写运动轨迹。我们用仿真运动数据验证了轨迹重建算法的有效性;在实际实验中用轨迹重建算法重建了机械臂的运动轨迹,验证了书写硬件设备的有效性。重建出书写轨迹之后,利用卷积神经网络算法对书写的数字轨迹进行了训练和识别,对书写轨迹进行了有效的识别。
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