Системы захвата движения на базе микроэлектромеханических датчиков широко применяются в транспортной безопасности, виртуальной реальности, спортивной аналитике и биомеханике. Однако использование множества сенсоров генерирует большие объёмы данных, требующие обработки в реальном времени, а существующие коммерческие решения остаются дорогостоящими, что ограничивает их массовое применение. Цель исследования – повышение быстродействия системы регистрации параметров движения человека за счёт параллельной регистрации и обработки данных от микроэлектромеханических устройств при заданных стоимостных ограничениях. В статье представлена методика построения многомашинной архитектуры системы на базе двух параллельно работающих микроконтроллеров ATmega328P. Выполнено разделение исходного программного кода на две подпрограммы, каждая из которых обслуживает свою группу из 15 датчиков MPU-6050, подключённых через мультиплексоры TCA9548A. Проведён сравнительный анализ быстродействия и стоимости с исходной реализацией на одном микроконтроллере ATmega2560. Экспериментально подтверждено снижение среднего времени цикла обработки при сохранении стабильной частоты опроса 100 Гц. Достигнуто снижение себестоимости устройства в части затрат на микроконтроллеры и в общей структуре затрат. Предложенная методика может быть воспроизведена при создании аналогичных бюджетных систем, требующих обработки данных от множества датчиков в реальном времени.
Motion capture systems based on micro-electromechanical sensors are widely used in transportation safety, virtual reality, sports analytics, and biomechanics. However, the use of multiple sensors generates large volumes of data requiring real-time processing, while existing commercial solutions remain expensive, which limits their widespread application. The aim of this study is to improve the performance of a human motion parameter registration system through parallel registration and processing of data from micro-electromechanical devices under specified cost constraints. The article presents a methodology for constructing a multi-machine system architecture based on two ATmega328P microcontrollers operating in parallel. The original program code was divided into two subroutines, each serving its own group of 15 MPU-6050 sensors connected via TCA9548A multiplexers. A comparative analysis of performance and cost was conducted against the original implementation on a single ATmega2560 microcontroller. Experimental results confirmed a reduction in the average processing cycle time while maintaining a stable sampling frequency of 100 Hz. A reduction in device cost was achieved in microcontroller costs and in the total cost structure. The proposed methodology can be reproduced when developing similar low-cost systems requiring real-time data processing from multiple sensors.
1. Хасанов Р. И., Сарайкин А. И. ADAS в задаче позиционирования автотранспортных средств в условиях дефицита визуальной информации // Международный технико-экономический журнал. № 3. 2016. С. 36–42. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_26624668_17028176.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
2. Сарайкин А. И. Система регистрации движений водителя одноколейного транспортного средства // Прогрессивные технологии в транспортных системах: материалы XVII Междунар. науч.-практ. конф. Оренбург: ОГУ, 2022. С. 5-13. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50754549 (дата обращения: 25.01.2026).
3. Владимиров С. С., Янковский А. А. Аппаратно-программный комплекс параллельной обработки микросхем флэш-памяти для подготовки системы // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. № 4. С. 60-68. DOI: 10.31854/2307-1303-2020-8-4-60-68. EDN: VILRJF. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44676723 (дата обращения: 25.01.2026).
4. Владимиров С. С., Когновицкий О. С. Модульный комплекс параллельного имитационного моделирования для исследований систем передачи данных с помехоустойчивым кодированием // Электросвязь. 2017. № 11. С. 48-53. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_30459918_83061501.pdf (дата обращения: 27.01.2026).
5. Данилюк Е. И., Мунерман В. И. Программно-аппаратный комплекс для параллельной обработки распределенных больших данных // Системы компьютерной математики и их приложения. 2018. № 19. С. 129-134. EDN: XRVLDV. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_35177109_43117959.pdf (дата обращения: 22.01.2026).
6. Мунерман В. И. Реализация параллельной обработки данных в облачных системах // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2017. Т. 13. № 2. С. 57-63. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_30258633_62654397.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
7. Овчаренко О. И. Построение модели для оценки эффективности параллельного алгоритма циклической редукции // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2014. № 2 (20). С. 74-75. EDN: UCGQSH. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_23865822_76759469.pdf (дата обращения: 21.01.2026).
8. Поляков В. С., Поляков С. В., Авдеюк О. А., Наумов В. Ю., Павлова Е. С., Муха Ю. П. Взаимодействие параллельных // Инженерный вестник Дона. 2017. № 2 (45). С. 57. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_29911719_73264443.pdf (дата обращения: 25.01.2026). EDN: ZEONBH.
9. Thompson W. C., Yung Y.-F. Parallel process scheduling for efficient data access: пат. US10289447B1; заявитель и патентообладатель SAS Institute Inc. № 16/221,752; заявл. 17.12.2018; опубл. 14.05.2019. 30 с. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/ec/9a/e9/8071a5d5b50110/US10289447B1.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
10. Golombek O., Diamant N. Parallel processing of fetch blocks of data: пат. US11734009B2; заявитель и патентообладатель Arm Limited. № 15/996,843; заявл. 04.06.2018; опубл. 22.08.2023. 10 с. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/c2/fb/3d/ce80b8c2e3c4dd/US11734009.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
11. Kahn M. Data grouping for efficient parallel processing: пат. US11036471B2; заявитель и патентообладатель SAP SE. № US16/001; заявл. 2018-06-06; опубл. 15.06.2021. 28 с. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/87/58/7f/a1b0a2a91080a0/US11036471.pdf (дата обращения: 22.01.2026).
12. McGibney G. H., Gray P. T., Morrison G. D., Van Ostrand D. K. Data sensing circuit with parallel digital filter processing: пат. US12149257B2; заявитель и патентообладатель SigmaSense, LLC. № 18/299,734; заявл. 13.04.2023; опубл. 19.11.2024. 46 с. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/32/38/51/37e1639cc1bbd4/US12149257.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
13. Syed Arshad Rahman., Michael I. Hvizdos, Leonid Shamis. Parallel data transfer to increase bandwidth for accelerated processing devices: пат. US10672095B2; заявитель и патентообладатель ATI Technologies ULC № US15/843,663; заявл. 15.12.2017; опубл. 02.06.2020. 17 с. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/0a/b4/ca/9a759a4538328d/US10672095.pdf (дата обращения: 25.01.2026).
14. Свид. о рег. прогр. ср-ва № 2021618035 «Программа для регистрации параметров движения человека» / А. И. Сарайкин; заявитель и обладатель ОГУ. зарег. 21.05.2021. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_46312002_38240029.pdf (дата обращения: 27.01.2026).
15. Свид. о рег. базы данных № 2024622414 «Показатели быстродействия системы регистрации и обработки параметров движения человека» / А. И. Сарайкин; заявитель и обладатель ОГУ. зарег. 03.06.2024. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_67981999_97018258.pdf (дата обращения: 25.01.2026).