电子学报 ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (8): 1748-1754.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.019

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IMU/TOA融合人体运动追踪性能评估方法

徐诚1,2, 何杰1,2, 张晓彤1,2, 姚翠1,2, 段世红1,2, 齐悦1,2   

  1. 1. 北京科技大学计算机与通信工程学院, 北京 100083;
    2. 材料领域知识工程北京市重点实验室, 北京 100083
  • 收稿日期:2018-07-25 修回日期:2018-10-29 出版日期:2019-08-25
    • 通讯作者:
    • 何杰
    • 作者简介:
    • 徐诚 男,1988年2月出生于辽宁开原市.现为北京科技大学博士研究生,研究方向为无线室内定位、人体运动追踪、物联网等.E-mail:xucheng@ieee.org;张晓彤 男,1968年5月出生于山西太原市,博士,北京科技大学教授、博士生导师,主要研究方向为室内定位、无线通信网络、模式识别等.E-mail:zxt@ies.ustb.edu.cn;姚翠 女,1994年10月出生于山西太原市.现为北京科技大学硕士研究生,研究方向为无线室内定位、人体运动追踪、物联网等.E-mail:m13021192768@126.com;段世红 女,1973年7月出生于山西太原市,博士,北京科技大学副教授,主要研究方向为计算机软件、无线通信网络、模式识别等.E-mail:duansh@ustb.edu.cn;齐悦 女,1975年11月出生于辽宁沈阳市,博士,北京科技大学副教授,主要研究方向为计算机软件、无线通信网络、模式识别等.E-mail:qiyuee@ustb.edu.cn
    • 基金资助:
    • 国家重点研发计划重点专项 (No.2016YFC0901303); 国家自然科学基金 (No.61671056,No.61302065,No.61304257,No.61402033); 北京市自然科学基金项目 (No.4152036); 天津市重大科技专项 (No.16ZXCXSF00150)

Human Motion Tracking Performance Evaluation Method Based on IMU/TOA Fusion

XU Cheng1,2, HE Jie1,2, ZHANG Xiao-tong1,2, YAO Cui1,2, DUAN Shi-hong1,2, QI Yue1,2   

  1. 1. School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China;
    2. Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, Beijing 100083, China
  • Received:2018-07-25 Revised:2018-10-29 Online:2019-08-25 Published:2019-08-25
    • Corresponding author:
    • HE Jie
    • Supported by:
    • Key Program of National Key Research and Development Program of China (No.2016YFC0901303); National Natural Science Foundation of China (No.61671056, No.61302065, No.61304257, No.61402033); Program of National Natural Science Foundation of Beijing Municipality,  China (No.4152036); Tianjin Major Science and technology Project (No.16ZXCXSF00150)

摘要: 随着物联网和体域网的飞速发展,人体运动追踪技术在医疗、安防等领域得到了广泛应用.针对传统惯性人体运动追踪系统存在累积误差和漂移的问题,本文提出了一种基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法.通过对融合系统克拉美罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)的推导,从理论上证明了IMU/TOA融合方法的有效性.实验结果可以看出,本文提出的基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法,在空间性能和时间性能两个方面都有较大的提升.

关键词: 体域网, 物联网, 人体运动追踪, 惯性测量单元, 信号到达时间, 克拉美罗界, 信息融合

Abstract: With the rapid development of the Internet of things and the body area network, the human motion tracking technology has been widely used in medical, security and many other fields. A human motion tracking method based on IMU/TOA fusion is proposed to solve the problem of error accumulation and drift in a single IMU human motion tracking system. On this basis, the effectiveness of IMU/TOA fusion method is proved theoretically by deducing the cramer-rao lower bound (CRLB) of fusion system. The experimental results show that the proposed human motion tracking method based on IMU/TOA fusion has great improvement in both spatial and temporal performance.

Key words: body area network (BAN), Internet of Things (IoTs), human motion tracking (HMT), inertial measurement unit (IMU), time of arrival (TOA), Cramer-Rao lower bound (CRLB), information fusion

中图分类号: