基于压力传感器的人体坐姿识别测试研究.docx

"基于压力传感器的人体坐姿识别测试研究" 本文旨在设计一种基于压力传感器的人体坐姿识别方法，以监测青少年在学习和工作过程中的坐姿变化，并预防工作相关肌肉骨骼疾患（Work-related Musculoskeletal Disorders，WMSDs）的发生。 一、人体坐姿的重要性 人体坐姿是学习和工作过程中的一个重要方面，长时间保持不正确的坐姿会给脊柱带来严重的伤害，进而导致颈肩部、四肢和腰部的肌肉损伤，增加驼背和脊柱侧弯的发病几率。 二、现有的坐姿识别方法 目前，坐姿识别方法主要有三种：基于阵列压力传感器的坐姿识别、基于视觉识别的坐姿识别和基于特殊传感器的坐姿识别。但是，这些方法都存在一定的缺陷，例如基于阵列压力传感器的坐姿识别对坐姿改变幅度较小的监测效果不明显，基于视觉识别的坐姿识别方法对所处环境的光照强度要求高，光线强弱都会对监测效果产生影响，且所需的视觉传感设备成本较高。 三、本文的研究方法 本文设计了一种基于压力传感器来监测人体上半身相应位置的变化并进行坐姿识别的方法。该方法通过监测不同坐姿人体上半身位置改变明显的几个位置实现机器人对人体坐姿信息的识别，为坐姿监测机器人实现坐姿识别提供一种新的监测方法。 四、坐姿情况分析 本文对四种常见的不正确坐姿进行了分析，即前倾坐姿、后仰坐姿、左倾坐姿和右倾坐姿。每种坐姿都有其特点，例如前倾坐姿下身体重心向前，前胸处向前倾斜，背部的脊椎则向后偏移。 五、监测点的设置 为了实现坐姿识别，本文设置了8个监测点作为坐姿识别的依据，即左前胸点、右前胸点、左后背点、右后背点、胸椎点、腰椎点、左肩点和右肩点。这些监测点分布在人体上半身的不同位置，可以监测到不同坐姿的人体变化。 六、机器人监测支架的设计 为了验证上文所选方法能够对不同坐姿进行识别，需要根据8处监测位置的分布针对进行坐姿监测机器人的硬件设备进行结构尺寸的设计。本文对机器人监测支架的尺寸参数进行了设计，包括机器人监测支架的总高度、机器人监测支架的肩部监测宽度、机器人双肩监测点与监测支架的主支架的距离、后背监测点到椅子座板的距离和前胸监测点到桌面的距离。 本文设计了一种基于压力传感器的人体坐姿识别方法，可以有效地监测青少年在学习和工作过程中的坐姿变化，并预防工作相关肌肉骨骼疾患的发生。