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作者：阳兆哲;李跃忠;吴光文;
单位：东华理工大学机械与电子工程学院;
摘要：获得精确的姿态信息是跌倒检测的关键。文中在姿态角解算问题中提出一种基于无迹卡尔曼滤波和小波滤波的改进方法，通过Savitzky-Golay滤波器和小波滤波融合算法对加速度计以及陀螺仪数据进行降噪处理，利用降噪后的加速度数据对陀螺仪数据进行PI积分补偿，将补偿后的陀螺仪数据进行Mahony解算，其结果作为无迹卡尔曼滤波的状态信息；其次通过加速度值解算，将其结果作为无迹卡尔曼滤波的量测信息实现姿态解算。实验表明，在静态条件下，相对于常见的扩展卡尔曼滤波融合切比雪夫滤波算法，该方法使IMU传感器原始加速度计精度提高了83.3%，姿态角标准差平均减少了0.001 93，能够有效地减少随机噪声。零点漂移、高斯噪声对IMU传感器姿态角信号的影响，使跌倒检测系统在复杂的环境条件下具有较高的精度以及稳定性。
关键词：跌倒检测;;小波滤波;;Savitzky-Golay滤波器;;无迹卡尔曼滤波;;IMU传感器;;姿态角
基金资助：江西省科技厅重点研发一般项目（20212BBE53033）
