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可记录运动者状态衣服方案(下) 　　摘要：剖析了Moven和ADI展示的一件集惯性传感器、处理器以及无线通信模块于一身的衣服，这件衣服可记录穿着者的运动状态，并在电脑屏幕上实时显示出三维的运动图像。MEMS传感器、DSP乃至SoC、软件在运动捕捉类应用上具有特殊的结构。 　　关键词：MEMS；DSP；虚拟现实；惯性传感器；陀螺仪 　　 　　第三个例子为拳击比赛中的应用。拳击手Hutton(曼彻斯特，英国)击拳平均记录数据为0.1秒内达到40km/h。假设从0速度开始进行均匀线性加速至40km/h或11.1m/s，斜率为1.13g/s，加速度计可以轻松应对。 　　这些数据的采样及数字处理频率更多取决于数值积分的准确性，而不是奈奎斯特采样定理中所需的MEMS最大输出频率的两倍(2x1600＝3200Hz或2x550Hz=1100Hz)。也就是说，是否需要传感器所提供的最佳频率响应。Moven认为奈奎斯特定理应用于测量随意人类运动所需的最大频率，通常不高于10Hz(对于冲击可能会稍微高些)，而约100Hz的奈奎斯特频率应当足以应付冲击和较慢的随意运动。 　　我们仅能估计很小部分的工作量。首先我们进行角速率长方形积分所需的三次乘累加，将其分量加到前一角度。假设三角函数分开计算或由查表得出，我们仅考虑上述本源矩阵运算。经过轴旋转和简单长方形积分，我们发现，通过15次累乘和3次乘加，加速度被积分为速度在基准坐标系的三个分量――x，y，z，并将其累加到积分常数，也就是先前的速度。3次附加的乘加将提供坐标系中新的x，y，z位置―这将使计算总数提至24次。注意采用不同的取向表示，如四元数可节约工作量处理性能。四元数采用4个参数。一个描述将要用于单位向量的标尺，另外3个虚系数标注单位向量的旋转。 　　继续先前的算法，假设采样频率可能超过要求，是电视(60fps)的两倍，120×3200Hz=384000Hz。上述简单矩阵计算需要每秒9216000次运算。处理附于运动捕捉服的16个基于MEMS的惯性单元(2个为任选)的读数需要大约147.5Mops(百万次运算每秒)，如果只是这一项，DSP器件(女11ADI的Blackfin)是可以轻松应对的。 　　运动捕捉服和PC间的通讯采用基于蓝牙标准的无线连接Moven采用了经优化/调谐的蓝牙2.0(aka1.2)Class 1。蓝牙1.0和1.2拥有721kbit/s收发速率。更新的蓝牙2.0规格为3Mbit/s，但实际只支持2.1Mbit/s。我们现在需要考虑由蓝牙连接至PC所造成的限制。由于没有其它选择，我们只能在运动捕捉服上进行数据转换。每个传感器产生3个加速增量的读数，3个角速率增量和3个温度(可在本地采用参考电压，以帮助提高准确性)。假设数据以每个惯性传感器16bit和32bit初始字段表示，如只使用一个蓝牙信道，我们需要每个传感器发送9×16+32=176bit，一共16个传感器共需179×16=2864bit。如前面所讲的，采样率为384000Hz，这样，每秒传送的总比特为每秒2864×384000bit，即约1.1Gbits。蓝牙2.0只能支持2.1Mbit/s的传输速率，那么2.1Mbit/s/2864约为746采样/秒。该采样率可支持每周期单个样品下的MEMS的频率带宽约为373Hz。蓝牙1.0、1.1和1.2标准则更糟，对应MEMS频率约为128Hz，只允许每秒256次采样。在所有传感器中建立的此均一速率下，不可能正确检测足球和拳击等剧烈运动的高速碰撞，但至少可以定义可支持运动和移动的速度。根据Moven的经验，可做到在采样速度很低的情况下依然能可靠地捕捉人类动作。Moven支持无线通信高达120Hz。Moven也提供有线通信，有线通信的带宽可达512Hz，采样率更高，足以满足某些运动的苛求。 　　在该运动捕捉服上的DSP、高性能微控制器或移动微处理器可以减少需传递至PC的数据量，甚至可以在该服装上集成大容量闪存以记录本地信息。其它减少数据通信的方法为：由于MEMS斜率较低，可传递增量读数，减少表示数据所需的大小或通过定义头文件发送可变大小的数据。 　　上述最后一种办法以及本地存储数据，似乎是减少数据通信的最有希望的办法。人体知识为增加准确性提供了选择：一种有关节的、具有23部分的生物机械体软件模型用于限制动作，消除由于现实世界改变参数及积分不准确导致的滑步和积分漂移。 　　 　　使其物有所值的软件 　　 　　假定大部分数据处理工作在安装MovenStudio2.0应用程序的PC或笔记本进行，该软件旨在为所采集的动作数据和高级应用程序架起一座“桥梁”，因此软件隐藏了系统控制和必须处理的数学算法，用户界面也非常简单。 　　Moven公司网站上可供下载的演示