题目：康复系统中人体运动跟踪与分析的关键技术研究

随着各类骨关节损伤，脊髓损伤，脑中风患者的增多，辅助病人康复的理疗师人数远远不能满足日益增多的患者的需求，导致很多病人不能及时康复造成更严重的后遗症。在此背景下，康复机器人应运而生。康复机器人主要由符合人体工学的机械结构，灵活的控制系统构成，用来辅助病人行走或者对其它身体部位进行康复，通过不断的重复运动，带动患者康复防止病后综合症的发生，具有广泛的发展前景。

本文主要研究了下肢外骨骼康复机器人用于人体下肢康复过程中人体运动跟踪与分析的关键技术。通过前期阅读各类文献了解下肢康复过程中需要测量哪些关键信息，本论文主要实现基于视频信息的人体关节运动的位置信息测量。设计合理的图像处理方法来实现运动信息的检测与跟踪，从而探索出体况检测对康复机器人设计过程中起到的关键作用。

本文首先对图像检测实现过程中特征的描述，特征的选择以及跟踪算法的实现过程进行了分析，之后进行各项实验，保证实验可靠性的基础。其次，视觉传感器的角度进行分析，确定适合于康复系统的传感器。从功能性和性价比两方面考虑，采用基于Microsoft Kinect体感传感器的人体运动采集系统。再次，本文结合Kinect采集数据的点云数据以及关节运动信息，设计出了基于OpenGL的三维人体运动显示以及运动过程中地面曲面的孔洞修补和重建，并且设计了一个界面显示的实现；最后通过Microsoft SQL Server搭建用来存储各种传感器采集到的运动信息，实现病人病历库的搭建以及专家统的搭建。                                                 

本文研究了康复机器人中人体体况检测中的关键技术，实现了行走过程中基于视觉信息来检测和三维显示人体运动信息，并实现病人病历库的实现和专家系统数的处理通过实验证明，所设计的系统能很好的检测行走状态与康复状况，并可以给出人体运动的姿态评估。