基于Android平台的轮椅运动数据采集与处理系统设计与实现

摘要

人口快速老龄化和各种天灾人祸致使我国老年人及残障人士数量持续性增长，这类群体大都存在不同程度的行动能力丧失问题，轮椅设备因而成为其日常生活的必备工具。而如今，传统的轮椅代步设备已不能满足新时代老年人及残障人士的多元化需求，因此，许多国家开展了对智能轮椅的研究，我国在此领域正处于起步阶段，技术水平较国外还存在一定差距。未来，路径智能规划、辅助驾驶将成为智能轮椅设备发展的必然趋势，而实现此类功能的前提和关键则需要轮椅运动相关数据作为支撑。在此背景下，本课题研究如何对轮椅运动过程中产生的数据进行精准地采集与流程化处理，以输出智能轮椅研发和医疗服务机构所需的目标数据。
　　首先，本文研究与优化了基于小波分析的轮椅运动数据降噪方法。基于实验规律提出了一种小波最优分解层数的自适应确定方法，并设计了一种改进的阈值处理函数。同时，以小波阈值处理函数为维度展开实验，从主观性及客观性两方面对改进后的降噪方法的效果进行评价。
　　其次，本文研究与优化了基于 K-means的轮椅行为识别方法。针对聚类过程提出了一种改进距离定义方式的关系缩放系数，针对识别过程提出了一种轮椅运动行为的预分类方法，以提升行为识别的准确率，并对改进后的算法进行了实验验证。
　　再次，本文设计与实现了基于Android平台的轮椅运动数据采集与处理系统。该系统依托电动轮椅设备进行工作，由数据采集客户端与服务器端组成，通过自主研发的APP控制集成于Android智能移动设备上的相关传感器，对轮椅运动产生的加速度、角速度、GPS等信息进行采集与传输，并在服务器端实现对轮椅运动数据的降噪与行为识别。
　　最后，本文对系统进行了功能性测试。测试结果表明，基于Android平台的轮椅运动数据采集与处理系统可较好地满足设计目标。此外，本文还对数据采集客户端APP的采样率工作模式如何影响Android智能移动设备的功耗以及数据采集精度进行了实验研究，并给出了相关结论。

目录

第1章 绪 论

1.1 课题来源

1.2 课题背景

1.3 研究目的和意义

1.4 国内外研究现状

1.5 本文的研究内容及组织结构

第2章 系统需求分析与Android技术理论介绍

2.1 轮椅运动数据采集与处理系统任务描述

2.2 系统业务流程分析

2.3 轮椅运动数据采集与处理系统需求分析

2.4 Android相关技术理论

2.5 本章小结

第3章 轮椅运动数据处理关键方法研究与优化

3.1 基于小波分析的轮椅运动数据降噪方法研究与优化

3.2 基于K-means的轮椅行为识别方法研究与优化

3.3 本章小结

第4章 数据采集与处理系统的设计与实现

4.1 系统总体架构设计

4.2 系统核心功能设计与实现

4.3 系统辅助功能设计与实现

4.4 本章小结

第5章 数据采集与处理系统的测试

5.1 系统测试环境

5.2 系统核心功能测试

5.3 系统辅助功能测试

5.4 数据采集客户端最优工作模式匹配研究

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

声明

致谢