【摘 要】
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在户外或野外情况下,一些设备的供能可以来自于人体在运动中产生的能量。采用介电弹性体（DE）材料的膝关节能量回收装置,其发电原理是根据材料的拉伸与压缩形态周期性的充电与放电,将机械能转化为电能。实现高效率能量回收的关键之一在于估计人体姿态,即膝关节的角度,并根据该角度的变化确定能量回收电路的充放电时间,从而精确控制电路的充放电。根据膝关节能量回收的要求,本课题采用惯性传感器感知人体腿部的运动数据,基
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在户外或野外情况下,一些设备的供能可以来自于人体在运动中产生的能量。采用介电弹性体（DE）材料的膝关节能量回收装置,其发电原理是根据材料的拉伸与压缩形态周期性的充电与放电,将机械能转化为电能。实现高效率能量回收的关键之一在于估计人体姿态,即膝关节的角度,并根据该角度的变化确定能量回收电路的充放电时间,从而精确控制电路的充放电。根据膝关节能量回收的要求,本课题采用惯性传感器感知人体腿部的运动数据,基于这些数据,采用姿态解算算法得到人体姿态信息。同时,设计了基于STM32处理器（STM32F405）的控制电路,能够基于得到的姿态信息实现能量回收电路的充放电控制。本课题完成的主要工作如下:（1）设计了以STM32F405处理器为核心的主控电路,能够实现充放电控制功能,以及传感器数据的采集与传输。（2）选用了惯性传感器（MPU9250）对人体运动信息进行采集,对传感器的系统误差分别进行了误差建模,通过电动转台实验计算出各个传感器的标定参数,为人体运动姿态计算建立了基础。（3）采用了基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法进行人体姿态解算,使用MATLAB软件实现了扩展卡尔曼滤波的模型,对传感器数据进行了计算,并且将该模型在STM32处理器上编程实现,完成了实时的姿态计算。（4）进行了基于惯性传感器数据的人体活动识别方法研究,提出了一种结合卷积神经网络与深度前馈序列记忆网络的混合网络结构,实现了较高的人体活动分类准确度,为姿态解算与控制性能的进一步提升提供支撑。论文的研究工作得到了令人满意的实验结果,所设计的电路与数据处理方法可以应用于膝关节能量回收装置,对于高效能量回收具有一定的应用价值。
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