一种可穿戴式运动传感器及其抗磁场干扰的方法技术

本发明专利技术公开了一种可穿戴式运动传感器及其抗磁场干扰的方法，属于可穿戴式传感器的研究领域，可以在有磁场干扰的情况下实时精确地估算运动传感器当前的姿态角。本发明专利技术利用传感器模块采集的加速度、角速度和磁场的实时数据，根据这些信息判断传感器当前的运动状态和外部磁场干扰情况，然后采用自适应的策略进行多传感器信息融合，计算并输出运动传感器的姿态角。本发明专利技术使用方便，不受场地限制，成本低廉，可以在有磁场干扰的情况下实时、高精度地测量人体部位的姿态角，拥有较高的可靠性以及较好的推广前景。

Wearable motion sensor and method for resisting magnetic field interference

The invention discloses a method for wearable motion sensor and anti magnetic interference, which belongs to the field of wearable sensors, can have magnetic interference under the condition of real-time accurately estimate the attitude angle of the motion sensor. The invention uses real-time data acquisition sensor module, the acceleration and angular velocity and magnetic field, according to the information to determine the current state of the motion sensor and external magnetic interference, then the adaptive strategy of multi-sensor information fusion, calculate and output the motion sensor attitude angle. The invention has the advantages of convenient use, no site limitation, low cost, real time, in the case of high precision magnetic field measurement of parts of the human body attitude angle, has a high reliability and good promotion prospects.

【技术实现步骤摘要】
一种可穿戴式运动传感器及其抗磁场干扰的方法
本专利技术属于可穿戴传感器领域，具体涉及一种可穿戴式运动传感器及其抗磁场干扰的方法。
技术介绍
随着微机电系统(MEMS)技术的发展，基于MEMS的惯性传感器和磁力计以成本低、体积小、重量轻的优点被广泛地应用在人体运动分析领域，如手势识别，关节运动学分析，日常活动监测。一般地，一个典型的运动传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计，对于人体运动分析来说，准确地测量身体部位的姿态非常关键。为了准确地获取身体部位的姿态，通过融合算法进行多传感器信息融合是常用的方法，比较常用的融合算法有扩展卡尔曼滤波法、梯度下降法、互补滤波法等。通过这些算法，可以提高估算姿态的精确度。然而，估算的精度仍然容易受到外部环境的干扰，特别是环境中的磁场干扰。因为地磁场非常微弱，日常环境中的建筑物，电磁设备，电脑，手机等都会产生较大的磁场干扰。由磁场干扰引起的偏航角的均方根误差会达到15.4°(Yadavetal.在磁场干扰条件下通过AHRS精确估计姿态Sensors142014)。为了解决磁场干扰对估算精度的影响，有些方法通过设定了一个磁场强度阈值，超过阈值的磁场被认为是无效磁场，但是阈值的调整是一个非常繁琐的过程，而且很难找到一个非常合适的阈值。又如申请号为CN201310431846.6的专利技术专利中公开了一种运动惯性追踪系统，该系统通过移除磁力计模块来回避磁场干扰对精度的影响的问题。然而，减少磁力计模块后，无法获得绝对偏航角，且偏航角会存在漂移误差。而申请号为CN201510666248.6的专利技术专利中公开了一种基于微惯性传感器的室内定位方法，该方法具有静动态测量数据辨识模块，能够针对静态和动态分别采取不同的方法估算姿态角，但是该方法没有针对磁场干扰进行特别的优化，在环境中有磁场干扰时，仍然会引入较大的估算误差。在有磁场干扰条件下精确估算姿态角对人体运动分析具有重要的意义，有必要提出一种针对外界磁干扰进行特别优化的方法，使得运动传感器的姿态估计具有较强的抗磁场干扰能力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有技术中抗磁场干扰能力弱的问题，并提供一种可穿戴式运动传感器及其抗磁场干扰的方法，解决了运动传感器在外部有磁场干扰时精度降低的技术问题。本专利技术为解决技术问题，所采用的具体技术方案如下：一种可穿戴式运动传感器，包括锂电池、电源管理模块、MCU模块、传感器模块和状态指示模块，所述锂电池与电源管理模块相连，所述电源管理模块、传感器模块以及状态指示模块均与MCU模块相连。进一步的，所述MCU模块上集成有WIFI。进一步的，所述传感器模块由加速度计、陀螺仪以及磁力计组成。本专利技术的另一目的是提供一种利用可穿戴式运动传感器的抗磁场干扰的方法，包括以下步骤：实时测量传感器模块的加速度、角速度和磁场信息，根据加速度和角速度信息进行静态判断，如果为静态，则保持当前姿态不变，如果为非静态，则进行外部磁场干扰程度计算，根据磁场干扰程度计算出融合加速度和角速度的6轴算法以及融合加速度、角速度和磁场的9轴算法的权重，加权后得到传感器的当前姿态，式中：为估算的传感器在t时刻的姿态(四元数形式)，为6轴算法得到的姿态，为9轴算法得到的姿态，λ和1-λ分别为6轴算法和9轴算法的权重。进一步的，所述静态判断具体步骤如下：进行静态检测时，设置了加速度静态判断条件和角速度判断条件，只有同时满足这两个条件时才判定当前传感器处于静态。加速度的静态判断条件可描述为在一定的时间段内，3轴方向上的加速度变化幅度小于设定的阈值，可以表示为：式中：表示传感器在t时刻X轴方向的加速度，t0表示一个可调的时间间隔，是t-t0时刻X轴方向的加速度，tha是设定的静态判断的阈值，Y轴，Z轴方向的加速度静态判断条件与X轴的条件相同，X、Y、Z轴的加速度静止判断条件是“与”的关系。角速度数据判断的条件可描述为3轴的角速度必须分别小于一个设定的阈值，可表示为：式中：ωxωyωz分别是3轴的角速度，thgyro是设定的角速度静止判断阈值，X,Y,Z轴的角速度静止判断条件是“与”的关系。进一步的，所述6轴算法的权重λ的求解过程如下：将测得的磁场强度和磁倾角与地磁场进行比较，从而确定干扰的程度，其计算公式可表示为：λ1＝|||mag||-m0|/m0ifλ1＞1，λ1＝1λ2＝|θdip-θ0|/thdipifλ2＞1，λ2＝1λ＝(λ1+λ2)/2式中：||mag||为当前测得的磁场大小，θdip为当前测得的磁倾角，m0和θ0分别是地磁场大小和磁倾角，thdip为设定的最大磁倾角误差，λ1是通过磁场大小计算的磁场干扰程度，λ2是根据磁倾角计算的干扰程度，最后的权重λ取λ1、λ2的平均值。本专利技术相对于现有技术而言，其有益效果是：1、使用本专利技术计算姿态角，在静态情况下，可以使传感器的角度估算精度对任意强度和时长的磁场干扰免疫。2、在动态情况下，能够明显降低外部磁场干扰对偏航角估算精度的影响。3、本专利技术不依赖于具体的融合算法，通用性好，可以附加在常用的姿态估算算法上，帮助其增强抗磁场干扰能力。4、本专利技术硬件结构简单，使用元器件少，能够明显地减小电路板体积和降低成本。附图说明图1为本专利技术中运动传感器结构示意图；图2为本专利技术中抗磁场干扰方法的结构图；图3为本专利技术中加速度静态判断参数确定示意图；图4为本专利技术中静态抗磁场干扰验证方法示意图；图5为本专利技术中静态抗磁场干扰验证结果图；图6为本专利技术中动态抗磁场干扰验证方法示意图；图7为本专利技术中动态抗磁场干扰验证时外部磁场强度图；图8为本专利技术中动态抗磁场干扰验证相对欧拉角误差图；图9为本专利技术中动态抗磁场干扰验证相对欧拉角均方根误差统计图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术进行进一步说明，因便于更好地理解。本专利技术中的技术特征在不相互冲突的前提下，均可进行相互组合，不构成限制。本专利技术中所涉及的部分名词含义如下：姿态角也称为欧拉角，是一种直观的姿态表示方法，本专利技术涉及的欧拉角为ZYX旋转顺序的欧拉角，其中绕Z轴旋转为偏航角，绕Y轴旋转为俯仰角，绕X轴旋转为滚转角。四元数是姿态表示的另一种方法，可以理解为绕一个单位向量旋转一个角度，四元数表示法可以避免欧拉角表示法存在的奇异性问题，一个四元数可以表示为：其中，e＝[exeyez]表示旋转轴，θ表示矢量绕旋转轴旋转的角度。6轴算法是指仅通过融合三轴加速度、三轴角速度信息来估算姿态角的多传感器信息融合算法。9轴算法是指通过融合三轴加速度、三轴角速度和三轴磁场信息来估算姿态角的多传感器信息融合算法。本专利技术使用一个带有加速度计、陀螺仪和磁力计的运动传感器以及用于该设备的抗磁场干扰的方法，实时估算传感器当前的姿态。本专利技术具体的实施过程如下：1)准备工作：图1为本专利技术中运动传感器系统模块结构图，包括锂电池、电源管理模块、MCU模块、传感器模块和状态指示模块，所述锂电池与电源管理模块相连，所述电源管理模块、传感器模块以及状态指示模块均与MCU模块相连。本专利技术的抗磁场干扰的方法通过编程的方式实现在运动传感器中，进行姿态角的实时估算，所述的MCU模块上集成有WiFi模块，本实施例选择为TI公司的CC3200芯片，但不限于此；所述所述传感器模块由加速度计、陀螺仪以及磁力计组成，本实施例选择I本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可穿戴式运动传感器，其特征在于，包括锂电池、电源管理模块、MCU模块、传感器模块和状态指示模块等，所述锂电池与电源管理模块相连，所述电源管理模块、传感器模块以及状态指示模块均与MCU模块相连。

【技术特征摘要】
1.一种可穿戴式运动传感器，其特征在于，包括锂电池、电源管理模块、MCU模块、传感器模块和状态指示模块等，所述锂电池与电源管理模块相连，所述电源管理模块、传感器模块以及状态指示模块均与MCU模块相连。2.根据权利要求1所述的可穿戴式运动传感器，其特征在于，所述MCU模块上集成有WIFI模块。3.根据权利要求1所述的可穿戴式运动传感器，其特征在于，所述传感器模块由加速度计、陀螺仪以及磁力计组成。4.一种利用权利要求1所述的可穿戴式运动传感器的抗磁场干扰的方法，其特征在于，所述方法具体如下：实时测量传感器模块的加速度、角速度和磁场信息，根据加速度和角速度信息进行静态判断，如果为静态，则保持当前姿态不变，如果为非静态，则进行外部磁场干扰程度计算，根据磁场干扰程度计算出融合加速度和角速度的6轴算法以及融合加速度、角速度和磁场的9轴算法的权重，加权后得到传感器的当前姿态，式中：为估算的传感器在t时刻的姿态(四元数形式)，为6轴算法得到的姿态，为9轴算法得到的姿态，λ和1-λ分别为6轴算法和9轴算法的权重。5.根据权利要求4所述的可穿戴式运动传感器的抗磁场干扰的方法，其特征在于，所述静态判断具体步骤如下：进行静态检测时，设置了加速度静态判断条件和角速度判断条件，只有同时满足这两个条件时才判定当前传感器处于静态。加速度的静态判断条件可描述为在一定的时间段内，3轴方向上的加速度变化幅度小于设定的阈值，可以表示为：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，范冰飞，李庆国，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33