采集设备捕捉的范围内移动性较好不易携带移动范围受限环境要求严格基于加速度传感器成本较低易于携带不受环境影响较好的可移动性舒适度较好可获取空间动作信息对于细微的动作识别率不高数据手套易于携带数据稳定不受环境影响较好的可移动性采集的信息丰富，识别率较高成本昂贵舒适度较低灵活性较低万方数据中国计量学院硕士学位论文由上述对比分析可知，相比于基于肌电信号视觉图像和数据手套的研究方式，基于加速度传感器的人体动作识别技术具有明显的优势数据获取方式更自由。利用集成了加速度传感器的采集设备采集数据时，完全不受外部条件，如实验背景活动范围障碍物遮挡等的限制，因此实验者可以在真实环境中无约束更自由地完成数据的采集工作。数据采集设备更便携。由于加速度传感器具有尺寸小质量轻灵敏度高功耗低的特点，容易集成到手机游戏手柄手表等便携式设备中，因此便于安放在身体上，使获取动作数据非常便利。更注重人性化的交互感受。基于加速度传感器的数据采集设备穿戴在人体上时，是主动获取人的加速度数据，而不需要实验者的被动参与，只要有动作行为的发生，就能获取加速度数据。因此，进行人机交互过程中，实验者的交互感受是更舒适。基于加速度传感器的人体动作识别技术的研究起步较晚，最早可追溯到世纪年代。当时在业界处于领先地位的公司在年推出了种具有自动感知手部运动状态的惯性感知设备，后来公司对这款产品进行改进，实现了更广泛的应用。在早期的研究工作中，由于当时的加速度传感器太昂贵且体积较大，因此利用加速度传感器来进行动作识别方面的研究发展缓慢。后来，随着技术的快速发展，具有低成本低功耗小尺寸高灵敏度等特点的加速度传感器在人体动作识别研究方面得到了广泛的应用，并在最近十几年来取得了快速发展，得到了不少成功的应用。在基于加速度传感器的人体上肢动作识别研究方面，国外的起步较早，且发展水平相对较高，相对而言，国内的研究起步较晚，但是发展迅速。目前国内外研究人员所做的交互研究主要有等人设计了基于微加速度计的人机交互硬件接口，应用于可穿戴的计算机混合现实在中嵌入加速度传感器实现了对用户简单手势的识别，从而可以实现的旋转和选择等简单功能和将基于加速度传感器的手势识别应用到人机交互技术上，实现上下左右简单的控制和针对手持移动设备中的加速度信号处理的问题进行了研究，根据测量的静态和动态加速度，准确地识别出用户的手势等人描述了如何识别用户连续的动作和姿势，通过分析两轴加速度数值的变化判断手机的运动状态，并通过测量手机平面和竖直方向的万方数据中国计量学院硕士学位论文夹角来估计手机的姿态，提高了手势识别的正确性。和等人基于三轴加速度传感器开发新的数据采集系统，对设备操作常用的种上肢动作进行识别。等人将多种传感器产品集成到掌上电脑内，利用手势作为人机交互方式，实现了对掌上电脑多种功能的控制。年日本任天堂公司推出的家用游戏主机，通过加速度感知与光学定位，可以准确掌握手持控制器的玩家的举动。在国内，中国科学院软件研究所人机交互技术及智能信息处理实验室是最早开始多模态人机交互研究和开发的单位之，在我国首次对智能人机界面中多通道交互方式进行了系统性的研究。蒋培英和郭美辰等人为了改善任天堂的系统的动作识别能力，在系统的基础上进行改进并提出了系统，同时基于信号分析和模式识别技术提出种动作识别算法，实现种上肢动作的平均识别精度由提高到超过周胜利董竹新等人成功地将基于三轴加速度传感器的微惯性测量单元应用到人体手写字符识别方面周胜利单青等人利用三轴加速度传感器实现了多媒体交互控制器的实时人体手势识别余磊，郭立权等人通过在中风病人的上肢固定三轴加速度传感器来获取上肢动作的加速度数据，实现了康复训练法的握手和转手腕两种基本动作的识别，识别正确率最高达徐瑞泽周胜利等人利用三个三轴加速度传感器，分别获取七种手势动作在空间三个相互垂直方向的加速度信息，通过三种方法成功识别向上向下向左向右打对号画圆和交叉七种上肢动作王振兴开发了套基于加速度传感器的数字笔系统，采集手动作的加速信号，通过无线通信的方式传输到，实现了手写数字和手势轨迹的在线识别。近年来在广大手机用户中广泛流行的三星安卓苹果等智能手机都集成了大量的加速度传感器。韩国的以及美国的等人将嵌入了三轴加速度传感器的智能手机作为数据采集设备，应用于网球比赛中进行动作识别，成功实现了正手击球反手击球和回球三种基本地面击球的上肢动作识别。主要研究内容动作识别问题可以简单的归结为时变数据的分类问题。人体动作识别研究的本质可以归纳为借助定的软硬件设备获取动作信息后，运用现代数据处理与分析手段进行信号处理，通过训练预测精度较高的分类器实万方数据中国计量学院硕士学位论文现动作识别的目的。基于加速度信号的人体上肢动作识别目前是人机交互领域动作识别技术的种重要研究方法，但是还处于个基础研究阶段。上肢生理特征的复杂性动作的多样性等多种客观原因，导致有很多亟待解决的问题摆在研究者的面前。基于加速度传感器的上肢动作识别研究的关键问题在于采集方案设计以及动作识别算法方面，本课题围绕这些问题来进行理论和实验上的探讨。具体研究内容如下分析了加速度传感器在人体动作识别方面应用的研究现状。在研究分析大量文献的基础上，对比基于表面肌电信号基于视觉图像以及基于数据手套的研究方法，介绍了基于加速度传感器的研究方法所具有的独特优势，并且分析了基于加速度传感器的人体上肢动作识别技术的国内外研究现状以及取得的研究成果。研发了套加速度信息硬件采集设备。这部分概述了完成数据采集工作的数据采集设备的几点基本要求，并对本课题开发的加速度信息采集实验装置做了概要介绍，包括加速度传感器选型硬件电路的组成以及软件采集程序。介绍上肢动作识别的具体实现算法。借鉴模式识别研究方法，提出基于支持向量机的上肢动作分类识别算法。识别算法主要包括三大模块原始数据预处理模块特征参数提取模块以及分类器设计模块。利用现代信号处理手段，结合小波分析以及支持向量机的相关理论，分别对识别算法的各模块进行了简单介绍。实验验证与分析。设计具体的实验方案，包括介绍实验采集装置穿戴位置自定义上肢动作类型进行数据采集工作。在实验过程中，首先对获取的原始加速度数据进行预处理，然后对预处理后的加速度数据进行特征参数的提取的工作，最后将得到的特征向量对分类器进行训练为了建立最优分类判决模型，需要选取最优核函数以及核参数，还需要对建立的分类判决模型在数据集上进行验证，并对实验结果进行分析。本课题基于加速度信号的人体上肢动作识别的研究属于模式识别领域的范畴。全文的总体研究方案主要包括两个部分动作数据采集部分和动作识别算法部分，如图所示，其中动作识别算法包括预处理特征参数提取和分类器设计三大模块。万方数据中国计量学院硕士学位论文上肢图总体研究方案论文组织结构本文综合阐述了课题研究背景和意义，分析了动作识别技术的国内外研究现状，以及本课题的具体技术路线，确立了本文的具体研究过程。论文的具体组织结构如下第章绪论部分。涵盖了课题研究的背景意义以及国内外的研究现状和主要研究内容。第二章硬件采集装置的设计。主要阐述了制作人体上肢动作加速度信息硬件采集平台的内容，包括硬件系统设计和软件采集程序两个方面第三章上肢动作识别算法的实现。介绍了上肢动作识别算法实现的主要模块预处理特征参数的提取和分类器设计，对每个技术难点分别进行了相关的理论分析。第四章实验及结果分析。设计了具体的实验，对本文的研究方案包括制作的硬件采集平台以及提出的识别算法进行验证，并对实验结果进行分析。第五章总结与展望。总结论文所做的研究工作，并对未来研究工作的方向提出展望。万方数据硕士学位论文基于加速度信号的人体上肢动作识别研究作者洪俊导师赵子恺副教授学科检测技术与自动化装置中国计量学院二〇四年三月万方数据，万方数据中图分类号学校代码密级公开硕士学位论文基于加速度信号的人体上肢动作识别研究作者洪俊导师赵子恺副教授申请学位工学硕士培养单位中国计量学院学科专业检测技术与自动化装置研究方向检测信号处理二〇四年三月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名签字日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解中国计量学院有关保留使用学位论文的规定。特授权中国计量学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名导师签名签字日期年月日签字日期年月日万方数据致谢不知不觉间已在中国计量学院生活了两年多，研究生的学习生涯也已接近了尾声。回首这两年多的研究生生活，我要非常感谢曾经给予我无私帮助的老师同学朋友和家人。首先我要感谢我的研究生导师赵子恺老师。在我攻读硕士学位期间，赵老师在生活学习上都给了我很大的帮助。在赵老师的悉心指导下，我完成了我的硕士学位论文的撰写工作。赵老师渊博的学识，严谨的治学态度，对待科研教育认真负责创新的态度，永远值得我学习，必将影响我终身，激励我在以后的生活中不断前进。感谢机电工程学院所有的老师，他们在我的课题研究工作的每个阶段都给我提出了中肯的修改意见。感谢我的舍友李娟李琰两位同学，她们在生活中给我提供了无私的帮助和关怀。感谢我的朋友郭明月周茜等，她们真挚的友情让我感动。感谢实验室的师兄杨鸿勋师姐彭慧同学吕威师弟卢超等人在科研和生活上给我很大的帮助。最后我要深深的感谢我的父母和家人。多年来，他们直是我强力的后盾。正是因为有他们的支持，我才能生活和学习的道路上前进的更远。祝你们永远健康快乐。真心感谢在我学位论文撰写过程中所有帮助过我的人！洪俊年月万方数据基于加速度信号的人体上肢动作识别研究摘要在人机交互领域，自然人机交互技术逐渐成为人机交互新的发展方向，它是追求