付 斌，付 鑫，崔建国，朱江平(哈尔滨商业大学 轻工学院， 哈尔滨 150028)

随着社会的发展，人口老龄化现象也愈加明显，老人的健康安全成为了人们关注的焦点，为了判断老人是否处在异常状态[1]，需要对老人的日常行为进行监测.常见的监测方法有两种[2]:基于图像分析和基于可穿戴传感器设备，前者成本高、系统局限性大，本文选择后者.

人体运动分析，指的是通过MEMS传感器获取人体运动的信息，再经过理论分析来解释人体的运动[3-5].中科院自动化所吴健康教授的运动捕捉研究小组[6-7]，其团队研制的MMocap动作捕捉系统，由16个惯性传感器(包含加速度计、陀螺仪、磁强计)节点和一个主控元件组成，数据通过蓝牙装置传到计算机中，利用贝叶斯算法进行数据融合，计算出单个节点姿态，但是受到了测量距离的限制.

本文采用WIFI通讯的MEMS传感器采集运动数据，不仅使用方便而且增加了测量距离.将7个传感器模块置于老人的7个相关部位，再通过坐标变换将四元数信息转化到腰部坐标系下，并组建标准矩阵，提取标准矩阵中的特征，用支持向量机完成动作的识别.

1 运动识别系统搭建

本文采用型号为WT901WIFIC的九轴WIFI姿态传感器作为人体运动数据的采集装置，ICM42605作为主控芯片，其中集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪以及型号为AK8963的磁强计，WT901模块利用卡尔曼滤波技术可输出三轴加速度、三轴角速度、三轴姿态角、四元数信息，微处理器以50Hz的采样频率采集WT901模块输出的信……