外骨骼机器人的动作识别研究中,人体数据的准确采集是至关重要的一环.为满足这一需求,设计一种基于STM32 的多传感器数据采集器,以实现高效、低成本、实用性强的人体数据采集方案.该数据采集器集成多个传感器,通过STM32 微控制器进行数据的处理和管理.人体数据可以直观地通过OLED显示屏展示,提供实时反馈.同时,为了更广泛地应用于研究和实践,采用了蓝牙通信技术,将采集到的数据传送到电脑上进行进一步分析.与此同时,结合上位机软件,运用长短时记忆网络(LSTM)进行人体姿态、生理特征和电机控制等数据的采集和分析.LSTM网络具有对时序数据的优秀处理能力,能够更准确地捕捉人体动作的变化和特征.通过连续数据采集实验证实,数据采集器表现出良好的稳定性和可靠性.这意味着在实际的外骨骼机器人应用中,可以更精准地获取人体运动和生理信息,为后续的动作识别和控制提供可靠的数据支持.由于成本低、实用性高,该采集器具有较高的推广应用价值,有望在医疗康复、运动训练等领域取得显著的应用成果.
万方数据
维普
