Hackaday.io上可穿戴设备的项目-人肢追踪

脑图

项目简介：跟踪患有运动障碍的人的肢体运动以帮助诊断和治疗的系统

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描述

一种使用连接到肢体的低成本IMU传感器来记录患有肌张力障碍，脑瘫或其他运动障碍的人的运动的系统。该信息可用于提供客观的运动数据，以帮助诊断和治疗。这将替代使用视频录制和（通常）对录制进行主观观察的当前技术。该系统由多个小型可穿戴传感器组成，每个传感器都包含一个惯性测量单元（IMU）设备。传感器与处理和显示软件进行无线通信，后者提供基于浏览器的用户界面。该界面可以显示肢体的实时3D表示，记录随时间的运动，还可以记录人移动时的视频。可以重播和分析录制的动作（和视频）。录制的动作和视频可以叠加在实时动作显示上，从而使系统可以训练动作或将动作与预先录制的“理想”动作进行比较

细节

目的是生产一种低成本，易于使用的系统来监视肢体运动。我希望本项目中开发的思想，硬件，软件和相关文档可供任何人借鉴MIT软件许可证的精神进行复制和使用。基本上，我的意思是：如果您想基于这项工作来建立，实施，试验，使用，销售，从中赚钱，捐赠专业知识，出售专业知识或修改系统，那么您应该可以自由地这样做，为您提供适当的信息来源并尊重上述意图。这是该项目的第二个体现。我使用连接到基于Raspberry Pi的控制器设备的MPU9150传感器制作了初始版本，并将其输出发送到Web用户界面。该系统可以正常工作，但设置笨拙，并且在应用中受到限制，这主要是因为所有传感器均已接线，并且所有原始传感器数据的处理均由单个微处理器完成，这可能会将其扩展为大型传感器组件。运行中的较早系统的视频示例：

https://youtu.be/roXmwH1gjuE

https://youtu.be/YkzIyuOI3ss

当前系统使用MPU9250 IMU传感器，每个传感器节点都与ATSAMR21微控制器结合在一起。每个节点处理其自己的方向数据。这些节点现在使用无线（6lowPAN）与边缘路由器进行通信。边缘路由器（当前还使用基于ATSAMR21的板）在传感器的6lowPAN网络与标准TCP / IP网络之间建立接口。该系统具有一个托管在PC上的简单REST Web服务API，该API与边缘路由器进行通信，并具有从IMU节点读取数据以及向IMU节点发送控制数据的功能。最后，基于浏览器的用户界面使用Web Service API来记录和显示运动，并允许用户控制系统。我称节点为“ Biotz”-几乎没有生物传感的物联网东西:)

当前的“概念验证”无线IMU传感器节点之一-我需要减小其尺寸：当前系统（尚未）具有较早的“有线”版本的功能，但应该很快，并且还应该更加健壮和易于使用。对于需要许多传感器的情况，它也应该更可扩展。描述我的硬件设计的代码，文档和文件应该可以从该项目页面或GitHub存储库中获得（如果您认为缺少任何内容，请询问）。注意：在硬件方面，我严格来说是一个业余爱好者，因此，我很高兴有能力较强的人提出批评或建议。

档案

Biot System Description release-v-1.0.pdf

Biot系统概述和API /消息传递规范。首次发布。

Adobe可移植文档格式

组件

MPU9250 9轴IMU传感器

ATSAMR21-ZLLK ATmel评估板，用于边缘路由器。

ATSAMR21B-MZ210PA微控制器/无线模块

Sparkfun 3.3V电压上变频器

PCB + LED电阻器等

连接器和配件/电信和数据通信（模块化）连接器

PC运行API Web服务和用户界面Web应用程序