本设计是一种基于微机电（Micro-Electro-Mechanical System, MEMS）惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）和低功耗单片机的可穿戴人体运动分析模块，可用来解决消防员火灾现场室内定位的问题。该模块通过MEMS惯性传感器测量消防员足部运动的角速度和加速度，利用Mahony互补滤波算法进行姿态解算，并将载体坐标系加速度转化成世界坐标系加速度，对世界坐标系加速度进行二重积分计算，得出消防员在火灾现场中运动的方向和步长用于定位，并通过蓝牙将消防员运动方向和位置信息发送给上位机，上位机记录消防员运动的轨迹，从而达到火灾现场消防员室内定位的目的。

资源内含C代码和原理图以及软件设计流程图。 本设计是基于单片机和传感器来实现的，传感器是以MPU-6050为核心，单片机使用的是AT89C51。 系统构成：传感器加速度和角速度采集+液晶屏数据显示+单片机的控制。 详细说明：传感器加速度采集部分使用的是MPU-6050传感器，MPU-6050传感器整合了3轴陀螺仪、3轴加速器，并含可由第二个 端口连接其他厂牌之加速器、磁力传感器、或其他传感器的数位运动处理硬件加速引擎。由主要 端口以单一数据流的形式，向应用端输出完整的9轴融合演算技术的运动处理资料库，可处理运动感测的复杂数据，降低了运动处理运算对操作系统的负荷，并为应用开发提供架构化的API。 单片机控制部分完成人体运动数据的采集、运算和逻辑控制的功能。 本资源仅供下载，可有偿提供技术支持和答疑，如有需求请私信联系。

一种基于 OpenGL 的三维人体运动模型实现 一种基于 OpenGL 的三维人体运动模型实现业内一篇很有用的论文

基于matlab的人体运动检测与跟踪算法，里面含有演示视频及算法说明文件。

是通过动态捕捉平台获取的人步态数据(MATLAB数据格式)，该数据与博文《[人体运动分析]关节中心的计算》内容相匹配(链接为https://blog.csdn.net/qq_44207723/article/details/112064823)

华南理工大学毕业设计论文基于单个加速度传感器的人体运动模式识别

实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-