基于STM32和MPU6050的AACN系统模拟与触发算法验证

车辆事故紧急呼叫装置(Advanced Automated Crash Notification,AACN)有助于实施事故后紧急救援,对减轻交通事故造成的人身伤害具有重要作用。文中使用STM32单片机和MPU6050模块搭建低成本车辆AACN模拟系统,配合电动试验小车构建AACN触发算法模拟验证系统,研究车辆AACN系统的事故识别触发算法。以正面碰撞和侧翻为研究对象,以采集的车辆关键参数为基础,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络辨识事故类型,结果显示,LSTM和Bi-LSTM神经网络对正面碰撞的识别率分别为96.41%、99.28%,对侧翻的识别率均在99.00%以上;使用基于速度变化原理的移动窗口算法进行实时事故检测对比验证,正面碰撞条件下触发正确率为93.3%。综合表明,利用MPU6050采集的车辆姿态参数类型和精度对AACN系统计算与识别是足够的,神经网络算法识别精度较高,神经网络算法和移动窗口算法均能满足AACN模拟系统的事故识别要求。

基于MPU6050和神经网络的颈椎病预防系统设计

针对目前坐姿识别方案存在的监测数据单一、实时性差等问题,设计了一款预防颈椎病的智能监测系统.该系统以STM32F103C8T6芯片为核心,通过MPU6050加速度传感器与HC-SR04超声波测距传感器相结合的方式实现头颈部信息的采集,利用蓝牙模块将数据信息传送给手机移动终端,手机端使用基于全连接神经网络的坐姿分类模型对用户坐姿的数量及持续时间进行识别统计.经测试,该系统对坐姿识别的准确率达到98.24%,可以满足坐姿快速精确识别的需求,可适用于颈椎、近视等疾病的早期预防.

基于支持向量机的mpu6050数据分类

MPU6050是一款常用的惯性传感器,为对其所接收到的位移数据进行分类,提出利用SVM算法实现归类。该方法将传感器获取的加速度和角速度数据作为特征向量输入到SVM分类器中,实现对不同动作的识别。在数据预处理阶段,采用滑动窗口和异常值剔除等技术对原始数据进行处理,优化数据质量和特征提取效果。实验结果表明,该方法可以对MPU6050所接收到的3种动作进行准确分类,具有较好的识别性能和鲁棒性。该方法可应用于智能手环、智能手表等移动终端设备中,实现人体运动监测和数据分析。

基于MPU6050传感器的哺乳期母猪姿态识别方法

哺乳期母猪姿态是其哺乳意愿的外在表现,母猪哺乳时身体侧卧,拒绝哺乳时身体立卧或倾卧,哺乳期母猪侧卧时间可作为母性行为评价的重要指标。选用集MPU6050和蓝牙传输模块为一体的行为数据采集模块,采集母猪哺乳期内(28 d)的行为数据,统计母猪采食时间段的姿态角,计算节点偏转角度,实现偏转行为数据校正;利用Haar小波提取特征系数重构加速度曲线的基本轮廓,结合各姿态的数值特征,利用支持向量机实现母猪立、侧、倾姿态分类,及其侧、倾姿左右方向的识别。以江苏省地方猪小梅山母猪为试验对象,分析母猪的哺乳姿态,试验结果表明:行为数据校正算法可降低节点偏转的影响,小波变换实现了数据归一化,去除了高能运动干扰,姿态分类器识别左、右侧姿的正确率分别为65.8%、90.1%,立姿的正确识别率为75.4%,侧姿总体正确识别率达到83.3%,姿态识别可以有效反映母猪的哺乳意愿。

基于惯性传感器MPU6050的滤波算法研究

针对运动体姿态角测量问题,利用惯性传感器MPU6050提出了一种参数可调的自适应显性互补滤波算法,并与经典互补滤波、显性互补滤波、基于梯度下降法的互补滤波算法及传感器数字运动处理器自带滤波算法进行了比较,分析了几种算法在工程应用中的适应性。测试结果表明,此类互补滤波算法具有思路清晰,计算量小,估算精度高及易实现等特点,改进后的算法综合性能最优,适用于各种运动姿态测量系统。

基于MPU6050的老年人跌倒监测系统设计

该文提出一种基于MPU6050的老年人跌倒监测系统。该系统采用MPU6050传感器和STM32微处理器,并通过蓝牙4.0设备将跌倒信息传输到智能手机,手机进行语音报警并将GPS信息通过短信形式通知家人和医院。为区分跌倒事件和日常生活行为,该文设计了一种基于三轴加速度和角度的两次阈值判别算法。实验结果显示:跌倒监测系统能够有效监测跌倒事件并报警,准确率达95%,具有较高的稳定性和可靠性。

基于STM32和MPU6050姿态解算的研究与实现

使用MPU6050内置的DMP,实现了载体的姿态解算,不仅简化代码设计,而且降低了MCU的负担,MCU不用进行姿态解算过程,从而有更多的时间去处理其他事件,提高系统实时性。通过设计的硬件平台,软件仿真了三轴陀螺仪、三轴加速度和欧拉角实时变化,结果表明,姿态解算稳定可靠。

MPU6050在评定人体上肢关节角度中的应用

该文开发了一套上肢康复评定仪器,用于评定肘关节及肩关节的关节活动度。该仪器包括下位机硬件和上位机评定软件,通过MPU6050传感器采集关节运动的加速度和角速度信号,并将数据经蓝牙串口传输至上位机评定软件。该仪器实现了实时评定上肢关节的运动参数,并能动态显示上肢关节运动状态。对仪器进行可靠性测试,组内相关系数均大于0.6,说明该仪器具有良好的可靠性,能准确地输出患者关节运动角度,对临床上制定合理的康复训练计划有重要意义。

基于MPU6050的四轴硬件姿态解算研究

针对四轴飞行器姿态信息的实时准确获取问题,对四轴飞行器的姿态解算方面进行了研究。在分析姿态表示的四元数法和欧拉角法基础上,以成熟的Mahony互补滤波算法为例比较了软件姿态解算和基于MPU6050数字运动处理器(DMP)的硬件姿态解算的实现流程,并对两种解算方法的解算时间和对姿态变化的跟踪性能进行了实验测试。研究结果表明:硬件姿态解算能实时准确地获取小型四轴飞行器的各项姿态信息,可以满足小型四轴飞行器的姿态控制要求。

基于MPU6050的双轮平衡车控制系统设计

双轮平衡车是一个高度不稳定两轮机器人,单独使用陀螺仪或者加速度计都不能提供有效而可靠的信息来保证车体的平衡.介绍了以STC12C5A60S2单片机作为核心控制器的双轮平衡车控制系统设计方案,采用MPU6050六轴传感器采集角度和角速度信号,应用卡尔曼融合滤波方式和PID控制算法,以实现双轮平衡车的平衡和简单的直立行走.

基于MPU6050三轴倾角测控设计

本文章采用ARM Cortex-3内核的微处理器STM32F103ZET6和芯片MPU6050的结合设计来得到待测物体的倾斜角。在2.8寸TFTLCD上读取到测得三轴加速度,三轴角速度的数值和在上位机图形界面更好地显示三轴加速度,角速度的参数波形,使用串口通信对数据进行打包发送,系统稳定,具有很好的意义。

基于MPU6050的四旋翼飞行器的设计

根据四轴飞行器的工作原理和飞行器系统要实现的功能,采用模块化设计的思想,设计四轴飞行器。

MPU6050信号接受与处理的研究与应用

随着科技的不断发展与人类社会的进步,人工智能越来越受到人们的青睐,在人工智能受欢迎的同时,各个机器的姿态就需要准确的检测。MPU6050作为目前最常用的一款姿态传感器,应用非常的广泛,现在使用MPU6050的单位和个人非常多,大家都知道MPU6050如何用,而且用起来也非常方便,但是很少有人对它内部的信号接收与处理过程进行过详细的分析,本文想通过对6050的硬件和软件的共同分析,得到它从接收到信号到输出数据的具体处理过程,从而了解内部信号转化过程,对以后对于MPU6050的更好应用有重大意义。

基于MPU6050传感器的包裹运动状态识别

随着物流业的发展,贵重包裹在物流运输中的状态追踪和识别越来越被重视。使用MPU6050传感器,通过MATLAB显示和分析数据的特征值,再利用支持向量机(SVM)算法进行运动状态建模和预测,识别出包裹当前的状态。试验结果表明:该方法可以有效识别出包裹的运动状态,准确率可达98%。

基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计

分析不同年龄段老年人行为和跌倒状态变化(SVM)和姿态特征变化(姿态角),设计一种基于加速度传感器的跌倒检测系统。使用MPU6050加速度传感器,通过无线传输(HC-06蓝牙模块)将采集到的数据传输到PC机上保存。通过MATLAB辅助分析采集的不同年龄段老年人各种行为数据的差异性,为不同年龄段老年人设置不同的跌倒检测阈值。仿真实验证明对不同年龄段的老年人设置不同跌倒检测阈值的跌倒检测算法与其他同一类型的跌倒检测算法相比有到更高的准确率和实用性。

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元(IMU)易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI my RIO为核心控制器的四轴飞行器,通过Lab VIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。

基于MPU6050的航姿演示系统设计

本文提出了一种航姿演示系统的设计方案,该方案包括Arduino开发板和信息处理计算机。采用MPU6050为惯性测量单元和BT-HC05蓝牙模块为信息传输单元;利用Labview调动飞机3D模型跟随载体转动。最后系统测试表明了该方案的有效性。

基于MPU6050和HMC5883L的猪的姿态检测

以猪为例,通过分析猪的常见姿态,依据不同姿态角度特点提出分类方法,并使用加速度与陀螺仪传感器集成芯片MPU6050与地磁传感器HMC5883L设计一套姿态检测系统,以满足畜禽养殖业对自动检测畜禽行为的需要。试验结果证明,该系统能够准确检测出猪的相应姿态,可为后续分析猪行为提供依据。

基于ARM与MPU6050的测姿系统设计

以ARM-LPC1788为核心的嵌入式芯片平台,采用9轴运动处理传感器MPU6050,通过对数字运动处理(DMP)数据库的成功移植,经由四元数解算得到准确、可靠的数据;采用广义延拓插值模型对数据进行优化处理以消除抖动误差,使最终姿态值更加稳定。测试结果表明:系统能够实时采集当前装置的准确姿态信息,测量偏差小于0.1°,且能够稳定可靠的工作,为需要姿态信息的嵌入式系统提供了更加稳定准确的参考标准。

基于MPU6050的人体倾角姿态数据检测系统设计

为了实现对人体倾角姿态数据的采集,基于MPU6050传感器,以单片机为下位机硬件核心,利用LabVIEW为上位机软件开发平台,设计了一套人体倾角姿态数据采集系统。由单片机实现对MPU6050的数据采集,通过串口通信将采集的数据传输到上位机,LabVIEW实现对数据的显示、分析、处理与存储功能。对系统的工作原理、硬件组成及接线、软件程序编写做了系统介绍,并对核心模块进行深入研究。通过模拟实验,本系统通信稳定、采集的数据准确可靠、抗干扰能力强。具有较高的工程应用价值。