公开(公告)号：CN119421102A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411530097.7

申请日：2024-10-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 管练武 ,  李玺 ,  张小齐 ,  杨在柱 ,  熊磊 ,  任家辉 ,  邢宇轩 ,  曾建辉 ,  孙蓉

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/02 ,  H04W4/029 ,  H04W4/33

Abstract: 本发明属于属于冰雪运动装备技术领域，具体涉及一种快速可穿戴室内冰雪运动位姿捕捉系统及其使用方法。本发明将惯性捕捉节点嵌入智能冰雪服中的各人体关键节点位置，UWB标签嵌入智能冰雪服的头部位置，在冰雪运动场的四个角落高处布设UWB基站，形成矩形覆盖。运动者穿戴智能冰雪服，通过显示系统的用户界面选择运动模式并调整设置，在运动过程中，用户界面内的虚拟冰雪运动场景中的虚拟运动者与实际运动者动作同步，运动者通过用户界面查看运动过程中的数据，包括速度、姿态角、滑行轨迹，帮助运动者分析和改进冰雪运动技术。

公开(公告)号：CN118410280A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410625300.2

申请日：2024-05-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王健旭 ,  管练武 ,  陈聪锐 ,  任家辉 ,  吴姝晗 ,  李玺 ,  曾建辉 ,  霍亮

IPC: G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑神经网络模型的机载MIMU数据去噪方法，主要解决机载MIMU量测噪声大和零偏大的难题，且MIMU数据去噪方法包含四个模块，即变分模态分解模块，神经网络模型包含一维卷积神经网络、双向长短时间记忆网络和全连接神经网络三个模块。首先，采用固定翼无人机作为MIMU的载体用于获取数据集。然后，对数据集进行预处理，包括差分方法和滑窗方法处理数据集使其成为有监督学习式的数据集。接下来，将预处理后数据集按8:2的比例分为训练集和测试集。采用VMD‑CNN‑BiLSTM‑FCNN模型对训练集和测试集分别进行训练和测试。本发明提出的神经网络模型能够有效降低机载环境噪声、机械振动噪声、气流噪声和飞行气动噪声等多种噪声源对MIMU测量精度的影响，具有鲁棒性。