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公开(公告)号:CN116206726A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202211521076.X
申请日:2022-11-30
Applicant: 济南市人民医院 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统,包括:以IMU测量得到的角速度为状态向量,构建第一Kalman滤波器的状态方程;所述第一Kalman滤波器的观测方程中引入第一失锁因子;以四元数为状态向量,构建第二Kalman滤波器的状态方程,所述第二Kalman滤波器的观测方程中引入第二失锁因子;基于第一Kalman滤波器和第二Kalman滤波器对下肢姿态角速度和四元数的预测值,实现对相应关节姿态的预估。本发明方法利用两个Kalman滤波器对人体下肢姿态进行检测;通过引入失锁因子对两个滤波器的预测值进行失锁描述,能够实现对IMU测量数据的无缝预估,进而实现对人体下肢姿态的准确判断。
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公开(公告)号:CN116243160A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202211482306.6
申请日:2022-11-24
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应观测增强的多传感器状态预估方法及系统,包括:将t时刻采集到的发电机直轴、交轴的定子电流和发电机电角速度作为Kalman滤波器的状态向量;将测量得到的直轴、交轴的定子电流作为Kalman滤波器的观测向量;若当前时刻为Kalman滤波的正常采样时刻,Kalman滤波正常进行一步预估和量测更新;若当前时刻不是Kalman滤波的正常采样时刻,则Kalman只进行一步预估,并确定一步预估的次数;最终得到当前时刻的发电机直轴、交轴的定子电流预估值,进而得到发电机直轴、交轴的定子电压预估值。本发明在Kalman滤波器两次采样之间增加了一步预估的次数,减少了多传感器数据融合中采样频率快的传感器数据丢失对发电机电压预估精度的影响。
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