【摘 要】
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近年来,伴随着不断发展的微机电(Micro-Electro-Mechanical System,简写为MEMS)传感器技术、信息融合理论、普适计算技术等,人机交互技术也发生了翻天覆地的变化,由以往的人去适应
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近年来,伴随着不断发展的微机电(Micro-Electro-Mechanical System,简写为MEMS)传感器技术、信息融合理论、普适计算技术等,人机交互技术也发生了翻天覆地的变化,由以往的人去适应计算机逐渐转变为计算机适应人。以人为中心的交互理念要求一种更加自然、高效、透明的交互技术。基于多MEMS惯性传感器信息融合的3D交互以其灵活、高效、自然等特性,逐渐成为人机交互领域的研究热点。 由MEMS三轴加速度计、陀螺仪、磁罗盘组成的MARG(Magnetic,AngularRate,and Gravity)传感系统在3D交互领域有着极为广泛的应用前景。但是由于MARG传感系统不可避免地受到重力加速度干扰和积分累积误差等影响,利用采集到的未经处理的数据去做3D交互,效果往往是差强人意甚至面目全非。本文结合项目工作,对信息融合理论及数据融合算法进行了深入了解,在此基础上,融合三个传感器信息以提高数据精度和系统可靠性。首先对单个传感器采集到的数据进行误差分析和EMD(Empirical Mode Decomposition,即经验模态分解)分解处理,再利用磁罗盘信号对三轴陀螺仪信号进行校正,从而得到准确的姿态信息,利用三轴陀螺仪数据剔除重力加速度在三轴的分量,利用扩展零速度补偿算法消除积分累积误差,最终获得比较准确的三轴加速度信号,为后续的轨迹还原提供真实可靠的高精度数据支撑。最后本文通过搭建的硬件平台,开发了数据处理程序,并利用MATLAB仿真试验证明了该数据融合处理方法的有效性,切实提高了动作轨迹的还原精度,为今后3D交互研究提供了数据基础。
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