【摘 要】
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以Kinect为代表的深度图像传感器在肢体康复系统中得到广泛应用．单一深度图像传感器采集人体关节点数据时由于肢体遮挡、传感器数据错误和丢失等原因降低系统可靠性．本文研究了
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1508208);中科院机器人与智能制造自主部署课题(C2016001)资助~~
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以Kinect为代表的深度图像传感器在肢体康复系统中得到广泛应用．单一深度图像传感器采集人体关节点数据时由于肢体遮挡、传感器数据错误和丢失等原因降低系统可靠性．本文研究了利用两台Kinect深度图像传感器进行数据融合从而达到消除遮挡、数据错误和丢失的目的，提高康复系统中数据的稳定性和可靠性．首先，利用两台Kinect采集患者健康侧手臂运动数据；其次，对两组数据做时间对准、Bursa线性模型下的坐标变换和基于集员滤波的数据融合；再次，将融合后的健康侧手臂运动数据经过“镜像运动”作为患侧手臂运动指令；最后，将
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