基于人體姿態的可穿戴智能設備

林卓藩，鄭浩宇，馬志偉，黃海燕，賴曉杰

1 研究背景

近幾年來，相對其他智能設備來說，可穿戴智能設備絕對是相當熱門了，現如今的各類條件都為可穿戴智能設備提供了更好的發展環境。在這樣的環境下，可以將可穿戴式智能設備發展至各個領域，如田徑運動，籃球比賽。

2 人體姿態檢測技術

運動員進行體育運動時，實時對人體姿態進行檢測，假設穿戴者的運動姿勢不正確，本設計可及時反饋運動員存在的問題，防止運動員運動受傷和長期的不規范動作引起的關節磨損。教練也可及時分析運動數據，指導運動員做到更標準的動作。除了姿態檢測，我們還加入了人體健康檢測的傳感器，如心率檢測，防止運動過于激烈導致呼吸不順暢，MPU6050 傳感器可用來讀取當前模塊姿態角度，由于人體特征的變化性和多樣性，大大增加了穿戴設備的姿態傳感器數目與穿戴者舒適度之間的矛盾，也需要更多的姿態傳感器才能更好的捕捉人體多個部位的角度，從而實現整個人體的姿態捕捉。

3 設計

3.1 整體結構

為了讓運動員做出規范動作，減少傷病，我們采用一主機多從機的組合，主機與其中一從機放置在腰部，剩余多個從機分別放置在頭、頸、肩、大小手臂、胸、腰、大小腿幾大部位。因此從機就能捕獲到各個肢體的姿態，每臺機器的芯片還會通過自帶的Wi-Fi 功能傳送至主機，并由主機統一處理，當動作出現不符合標準的情況時，上位機實時記錄，腰部的從機除了獲取肢體姿態還有人體的空間位移量，最后再將全部從機的數據共同發至主機中進行數據結合、處理，便可在上位機實時得到人體姿態。

3.2 ESP32

我們的下位機使用的是ESP32，ESP32 將天線開關、RF balun、功率放大器、接收低噪聲放大器、濾波器、電源管理模塊等功能集于一體。ESP32 只需極少的外圍器件，即可實現強大的處理性能、可靠的安全性能，和Wi-Fi&藍牙功能。利用ESP32讀取MPU6050 的原始數據，經過濾波算法得到歐拉角，再通過已經Wi-Fi 連接的STA 模式的ESP32 發送數據給AP 端的ESP32。

3.3 MPU6050

MPU6050 模塊，是市面上比較成熟的一款陀螺儀模塊，將其放置于肢體上，主要用于采集姿態角度，便能讀取到相對應的參數信息，再通過算法，將其四元素轉換成較準確的歐拉角。該康復治療可穿戴設備包含多個帶有MPU6050 的從機模塊，使用者可以將這些模塊穿戴在各個部位上。該設備可以將各個部位的歐拉角信息發送至主機，主機可以處理分析當前的姿態角，并判斷使用者的動作是否規范，若不規范則發出震動提示，還會在上位機里會顯示完整的人體圖像，實時顯示出人體的動作。

3.4 Unity3D

Unity3D 是一個能夠實現輕松創作的多平臺的游戲開發工具，是一個全面整合的專業游戲引擎。采用該軟件作為開發平臺正是看中了其可擴展性高的特點。雖然這個項目僅僅是實現了運動捕捉和姿態重現的功能，但顯然這只是基礎性準備。后期可以利用Unity3D 進行游戲、VR、AR 等應用程序開發，而且也可以利用其跨平臺性開發移動端軟件。我們采取Unity3D 中的人物模型來模擬人體姿態，將ESP32 得到的數據通過串口發送給Unity3D 的人物模型，前提要給人物模型添加接收數據的腳本。通過這個人物模型，我們可以實時看見人體姿態，還可以設定一些人體動作的尺度范圍，模擬運動員運動過程中的分解動作，

3.5 原理框架圖

基于人體運動捕捉系統主要多個ESP32 協同工作構成的人體姿態捕捉網絡，主要由MPU6050 去捕獲當前姿態的原始數據，并用這些原始數據通過卡爾曼濾波算法優化并消除波動，最終算出當前姿態的角度，再將數據傳送到上位機Unity3D 以人物模型顯示出來。

4 卡爾曼濾波算法

卡爾曼濾波是對隨機信號作估計的算法之一。與最小二乘、維納濾波等諸多估計算法相比，卡爾曼濾波具有顯著的有點：采用狀態空間法在時域內設計濾波器，用狀態方程描述任何復雜多維信號的動力特性，避開了在頻域內對信號功率譜作分解帶來的麻煩，濾波器設計簡單易行；采用遞推算法，實時量測信息經提煉被濃縮在估計值仲，而不必存儲時間過程中的量測量?？柭鼮V波能適用于白噪聲激勵的任何平穩或非平穩隨機向量過程的估計，所得估計在線性估計中精度最佳。當姿態解算使用了卡爾曼濾波算法之后，在使用者變換動作時，姿態的讀取也能夠更加平緩、穩定且精準。

卡爾曼濾波方程：

3）計算卡爾曼增益：

4）進行校正更新：

如圖1 所示，這是MPU6050 角度（Yaw/Picth）變化的曲線數據，黑線是實際值，藍線是mpu6050的測量值，紅線是mpu6050 的測量值經過卡爾曼濾波得到的估計值，可見卡爾曼濾波更偏向于實際值。

圖1 卡爾曼濾波處理效果圖

5 可穿戴設備的前景

當今，本設計的系統通過對穿戴者日常運動、姿態的捕捉，采用信息融合的算法，結合心率模塊采集的心率數據可以分析出穿戴者的運動姿態和身體狀況，對于運動員和運動愛好者，本系統可提供全身、半身以及個別部位的測量及報告，教練員可對傳感器傳輸的數據加以分析，可以為運動員提出更好的訓練方案，改良運動員一些不規范動作。例如，全民健身已成為熱潮，但不少參與者缺乏專業性的動作指導，運動質量不高，動作不規范，導致意外受傷概率更大。

日常生活中，跑步作為常見的一種運動，將跑步的每個動作分解，穿著此設備者可以在上位機檢查自身動作是否達到標準跑步動作，達到更高的運動效果。可穿戴設備在未來的前景有著不可預估的潛力，智能設備的改進與完善，為人民的生活帶來的極大的便利。

6 結束語

實驗結果顯示，該系統結構設計合理，功能劃分充分考慮到穿戴者的實際需求，系統硬件依賴度低，對網絡、內存等硬件資源占用較少，且運行穩定。在實際運動中，可以有效矯正不規范的運動姿勢，達到運動的最佳效果。