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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种基于人体姿态方位估算的摔跤检测方法，该方法包括如下步骤：手机端接收传感器集成设备测量的人体运动数据并进行输入校正；通过卡尔曼滤波融合人体数据和消除干扰项；根据人体运动数据进行人体姿势角度估算；根据人体运动数据和人体姿势角度进行摔跤检测判断。本发明将检测方法整合在手机端上，用户仅需佩戴一块轻便的传感器集成设备，手机端下载配套的客户端，就可以实现鲁棒的摔跤检测。当用户出现摔跤的情况时，手机端能及时发出警报。用户可以将传感器集成设备佩戴在躯干或腿部等任意部位，当传感器集成设备被佩戴在腰部和腿部时，摔跤检测的准确率达到100％。

主权项：1.一种基于人体姿态方位估算的摔跤检测方法，其特征在于，所述的摔跤检测方法包括以下步骤：S1、用户佩戴传感器集成设备，传感器集成设备收集人体运动数据并进行校正，然后通过蓝牙将校正后的人体运动数据传输给手机端；所述的传感器集成设备包括加速度计、磁力计、陀螺仪、校正器和蓝牙模块，通过加速度计、磁力计和陀螺仪测量人体运动数据，通过校正器对人体运动数据进行校正，通过蓝牙模块完成传感器集成设备与手机端的通信和数据传输；所述的传感器集成设备根据用户个人喜好和舒适程度，佩戴在用户的不同人体部位；S2、手机端通过卡尔曼滤波融合人体运动数据，同时通过卡尔曼滤波消除人体运动数据在数据采集中的干扰项，过程如下：S21、通过卡尔曼滤波融合人体运动数据，用以预测下一个状态变量，同时根据人体运动数据变化，对于人体运动方向进行估算；S22、对人体运动数据和人体所受合外力进行卡尔曼滤波处理：假设应用场景为线性场景，对于人体运动数据使用下面的公式进行卡尔曼滤波：H＝KhHtrue+bh+vh其中H表示传感器集成设备测量的人体运动数据，Kh表示因数矩阵的大小，Htrue表示经过卡尔曼滤波处理的人体运动数据，bh表示人体运动数据偏移量，vh表示人体运动数据非相关高斯白噪声的值；对于人体所受合外力使用下面的公式进行卡尔曼滤波：fbody＝Kfmg+ftrue+bf+vf其中fbody表示人体所受到的合外力，Kf表示合外力因数矩阵的大小，m表示人体质量，g表示重力加速度，ftrue表示经过卡尔曼滤波处理的人体所受到的合外力，bf表示合外力偏移量，vf表示合外力非相关高斯白噪声的值；S3、根据人体运动数据构造人体四元数，通过人体四元数计算欧拉角对人体姿势角度进行描述，过程如下：S31、根据人体运动数据，构造人体四元数用于表示人体方位，人体四元数通过下面的公式进行表示： 其中p表示人体四元数，θ是人体旋转角度，i、j、k表示x、y、z轴上的虚数单位，ux、uy和uz表示x轴、y轴和z轴的矢量，通过积分人体运动数据的变化得到角度旋转的变化量，通过下面的公式根据人体运动数据计算出人体四元数： 其中，H表示人体运动数据，p1表示单位人体四元数；S32、通过人体四元数计算欧拉角来描述人体姿势角度，其中，所述的欧拉角包括航偏角、滚转角和俯仰角，航偏角是指地球北极与人体坐标系中x轴之间夹角，滚转角表示人体坐标系z轴与通过人体坐标系x轴的铅垂面间的夹角，俯仰角表示人体坐标系x轴与水平面的夹角，航偏角通过下面的公式进行计算： 其中αyaw表示航偏角；滚转角通过下面的公式进行计算： 其中αroll表示滚转角；俯仰角通过下面的公式进行计算： 其中αpitch表示俯仰角；S4、根据人体运动数据划分摔跤动作阶段，将摔跤动作划分为开始、摔跤发生后的下落、摔跤后和结束姿势四个阶段，在摔跤开始阶段，人体所受合外力在0到1倍人体重力之间，在摔跤发生后的下落阶段，人体所受合外力峰值达到2倍人体重力以上，在摔跤后阶段，人体所受合外力由峰值减少为0，在结束姿势阶段，人体所受合外力保持为0不变，通过人体所受合外力的变化来判断人体是否发生摔跤，设置人体所受合外力阈值，当人体所受合外力超过合外力阈值时，则判定发生摔跤动作，并根据人体运动数据和人体姿势角度进行摔跤检测判断。

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