CN104424650A - 一种光学式人体运动捕捉中手臂信息补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种光学式人体运动捕捉数据缺失情况下的信息补偿方法，尤其涉及一种基于空间位置跟踪装置的手臂运动信息补偿方法。其特征在于：利用空间位置跟踪装置获取到的手腕位置信息和角度信息，结合手臂上各Marker点的初始位置信息及大小臂的长度，根据人体运动学方程，求解得出手臂运动过程中的各Marker点空间位置信息。同现有技术相比，不容易造成累积误差和用于单个Marker点在连续多帧数据缺失情况下的预测；可以用于长时间丢失的单独点不多的情况下的预测，计算量少，易于实现对Marker点空间位置的准确预测。

Description

一种光学式人体运动捕捉中手臂信息补偿方法

技术领域

本发明属于虚拟现实环境中虚拟人运动控制技术领域，涉及一种光学式人体运动捕捉数据缺失情况下的信息补偿方法，尤其涉及一种基于空间位置跟踪装置的手臂运动信息补偿方法。

背景技术

当前，常用的运动捕捉技术可分为机械式、声学式、电磁式和光学式。光学式运动捕捉方法简单，与其它技术相比具有装置结构简单、使用方便、实时性好、准确度高及环境要求低等特点，因此是目前应用相对广泛的一种人体运动捕捉系统。但是由于采集到的光学特征点(Marker)的三维坐标信息，数据以散乱无序的形式存在，并存在缺少点的情况，所以数据后续处理运算难度较大，因此如何设计高效准确的处理方法或算法对散乱数据进行处理，并对缺失点进行预测成为了近年来研究的热点和难点。为此，大连理工大学的魏小鹏、张强教授及肖伯祥、刘瑞、方小勇和吴升等博士及硕士研究生进行了深入研究，发表在2008年1月第20卷第2期的《系统仿真学报》上的《光学运动捕捉散乱数据处理的一种方法》、2008年11月第25卷第11期的《计算机应用研究》上的《人体运动数据重构方法进展》、2009年5月第26卷第5期的《计算机应用研究》上的《一种新的光学运动捕捉数据处理方法》、2009年10月第17卷第5期的《应用基础与工程科学学报》上的《一种有效的光学运动捕捉数据处理方法》、2010年10月第22卷第10期的《系统仿真学报》上的《基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法》等文章，对光学人体运动捕捉数据的处理主要先采用刚性结构匹配的方法，然后通过采用运动轨迹追踪及缺失点自回归模型(AutoRegressive，AR)、人体结构特征关联性或Newton插值算法等不同原理和算法对缺失点进行预测，其基本方法是：根据人体骨骼结构对捕获数据进行刚性结构匹配；然后对捕获数据中所存在的缺失点进行预测，包括：轨迹追踪及缺失点AR模型预测、根据人体结构特征关联性对缺失点进行预测、基于Newton插值算法的缺失点运动数据预测。

以上数据处理及缺失点信息预测方法中，轨迹追踪及缺失点AR模型预测法实时性较好，但在多个Marker点重合在一起或者距离过小时容易造成累积误差，导致追踪错误，并不易用于单个Marker点在连续多帧数据缺失情况下的预测；人体结构特征关联性预测法可以用于长时间丢失的单独点不多的情况下的预测，但是必须有一段时间的骨架信息做保证；基于Newton插值算法的预测法可以在很短时间内(小于0.5s)对缺失点进行预测，在一定条件下可以对多点进行预测，但是要求具备一定数量的数据信息，计算量大。此外，在采用光学式人体运动捕捉系统的多人协同式虚拟维修训练系统中，维修训练人员由于道具、动作或相互遮挡等原因，Marker点的捕捉数据容易出现缺失的现象。在人体上粘连的Marker点中，身体主要躯干部位(头部、肩部、背部、胸部等)上的Marker点被遮挡的可能性较小，而且这些部位具有一定的相对固定性和约束性，可以通过上述的方法进行预测补偿；两个手臂部位由于维修操作动作模拟以及协同配合的需要，被遮挡的机率较大，而且每个手臂上有5个标记点，涉及手臂运动7个自由度信息，在仅有肩部关节连接处标记点信息的情况下，即便将上述预测方法与正向运动学相结合，也较难实现对Marker点空间位置的准确预测。

发明内容

针对上述现有技术状况，本发明的目的在于：在手臂Marker点捕捉数据缺失的情况下，通过采用空间位置跟踪装置获取手腕的空间坐标系统信息，并结合大小臂的长度，补偿出手臂在运动过程中缺失的Marker点空间位置信息。

现将本发明构思及技术解决方案叙述如下：

本发明方法的基本构思是，利用空间位置跟踪装置获取到的手腕位置信息和角度信息，结合手臂上各Marker点的初始位置信息及大小臂的长度，根据人体运动学方程，求解得出手臂运动过程中的各Marker点空间位置信息，具体步骤如下：

步骤1：将空间位置跟踪装置中的信号源发射器固定在某物体表面，在虚拟维修环境(Virtual Maintenance Environment，VME)中以世界坐标系(World Coordinate System，WCS)某坐标点为原点形成参考坐标系(Reference Coordinate System，RCS)，即位置跟踪坐标系(Position Tracking Coordinate System，PTCS)：

步骤2将两个位置传感器分别固定于维修训练人员的左右手腕部位，相当于在两个手腕关节点处建立相对于PTCS的局部坐标系LCS(local Coordinate System)，此局部坐标系LCS_Lwrist和LCS_Rwrist与手腕固连；

步骤2.1：调整传感器姿态，对位置跟踪装置进行初始化配置；

步骤2.2：使LCS_Lwrist和LCS_Rwrist相应手腕关节点的局部坐标系中各坐标轴方向相同；两两之间保持相对固定的位置关系；

步骤3：当光学式人体运动捕捉系统能正常跟踪手臂Marker点位置信息时，系统不读入空间位置跟踪装置采集的数据信息；当光学式人体运动捕捉系统捕捉手臂Marker点信息缺失或出现明显错误时，按照以下步骤分析和解算空间位置跟踪装置所采集的数据，以实现对手臂运动信息的补偿；

步骤4：当维修训练人员在实际环境中进行操作时，空间位置跟踪装置可以获取每一时刻手腕关节点P_Lwrist和P_Rwrist在PTCS中的相对空间位置和姿态，并计算出虚拟人体骨架中左右手腕部位的位置信息，即有：

$\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)_L\\ 1\end{array}\right]\\ \left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)_R\\ 1\end{array}\right]\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，

$T_{\mathrm{PTCS}}=\left[\begin{array}{cc}R_P^W& P_p_W\\ 0& 1\end{array}\right],$ $T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}R\left(t\right)_L^P& P_l\left(t\right)_P\\ 0& 1\end{array}\right],$ $T_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}R\left(t\right)_R^P& P_r\left(t\right)_P\\ 0& 1\end{array}\right]$

在式(1)中，P_Lwrist(t)和P_Rwrist(t)分别为t时刻左右手腕节点在WCS中的空间位置，^LP_Lwrist(t)和^RP_Rwrist(t)分别为此刻左右手腕节点在LCS_Lwrist和LCS_Rwrist中的相对位置，由于空间位置跟踪传感器与手腕相固连，因此其数值为[0，0，0]^T；T_PTCS为PTCS对应于WCS的平移变换矩阵，为PTCS相对WCS的旋转矩阵，^WP_p为PTCS原点在WCS中的空间位置，由于信号源固定不动，因此T_PTCS保持不变；T_Lwrist(t)和T_Rwrist(t)为t时刻左右手腕相对于PTCS的平移变换矩阵，和分别为此刻LCS_Lwrist和LCS_Rwrist相对于PTCS的旋转矩阵，^PP_l(t)和^PP_r(t)分别为此刻LCS_Lwrist和LCS_Rwrist在PTCS的空间位置，T_Lwrist(t)和T_Rwrist(t)数据信息由空间位置跟踪装置获取；若设置LCS_Lwrist和LCS_Rwrist的初始坐标轴方向与PTCS的坐标轴方向相同，则和可分别表示为左右小臂相对于PTCS的旋转矩阵；

步骤5：根据肘部Marker点安放位置，确定左右肘部Marker点在LCS_Lwrist和LCS_Rwrist中的坐标^LwP_Leblow(t)和^RwP_Reblow(t)为[x₁，y₁，z₁]^T；若小臂长度为l₁，则坐标值为[-l₁，y₁，0]^T；将小臂视为一刚体，根据已知的T_PTCS及小臂在PTCS中的旋转矩阵和初始位置，计算出肘关节t时刻在WCS中的位置P_Lelbow(t)和P_Relbow(t)，即为：

$\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lelbow}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lelbow}}\left(t\right)_{\mathrm{Lw}}\\ 1\end{array}\right]\\ \left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Relbow}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Relbow}}\left(t\right)_{\mathrm{Rw}}\\ 1\end{array}\right]\end{array}\right.---\left(2\right)$

步骤6：将左右肩关节上相对于WCS的局部坐标系与人体主躯干固连，分别为LCS_Lshould和LCS_Rshould，坐标轴方向；通过光学式人体运动捕设备实时获取LCS_Lshould和LCS_Rshould相对于WCS的齐次变换矩阵^WT_Lshould(t)和^WT_Rshould(t)；

步骤6.1：将左右大臂局部坐标系LCS_Larm和LCS_Rarm的原点位置与各轴初始方向与LCS_Lshould和LCS_Rshould设置相同，并与大臂相固连，t时刻其相对于各自肩关节的齐次变换矩阵分别表示为^LsT_Larm(t)和^LsT_Rarm(t)；

步骤6.2：根据肘部Marker点安放位置，可确定左右肘关节在LCS_Larm和LCS_Rarm中的坐标^LarmP_Leblow和^RarmP_Reblow值为[x₂，y₂，x₂]^T；若大臂长度为l₂，肘部Marker点位置坐标值为[l₂，0，0]^T；则肘关节在WCS中的位置可表示为：

$\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lelbow}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{Lshould}}^W\left(t\right)\·T_{\mathrm{Larm}}^{\mathrm{Ls}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}P_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Larm}}\\ 1\end{array}\right]\\ \left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Relbow}}\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{Rshould}}^W\left(t\right)\·T_{\mathrm{Rarm}}^{\mathrm{Rs}}\left(t\right)\·\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}P_{\mathrm{Relbow}}^{\mathrm{Rarm}}\\ 1\end{array}\right]\end{array}\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，

$T_{\mathrm{Lshould}}_W\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{R}_{\mathrm{Ls}}\left(t\right)_W& P_{\mathrm{Ls}}\left(t\right)_W\\ 0& 1\end{array}\right],$ $T_{\mathrm{Rshould}}\left(t\right)_W=\left[\begin{array}{cc}{R}_{\mathrm{Rs}}\left(t\right)_W& P_{\mathrm{Rs}}\left(t\right)_W\\ 0& 1\end{array}\right]$

$T_{\mathrm{Larm}}^{\mathrm{Ls}}\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}R\left(t\right)_{\mathrm{La}}^{\mathrm{Ls}}& 0\\ 0& 1\end{array}\right],$ $T_{\mathrm{Rarm}}^{\mathrm{Rs}}\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}R\left(t\right)_{\mathrm{Ra}}^{\mathrm{Rs}}& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

^WT_Lshould(t)和^WT_Rshould(t)中^WR_Ls(t)和^WR_Rs(t)分别为t时刻左右肩关节相对于WCS的旋转矩阵，^WP_Ls(t)和^WP_Rs(t)分别为此刻左右肩关节在WCS的空间位置；^LsT_Larm(t)和^RsT_Rarm(t)分别为左右大臂相对于左右肩关节的齐次变换矩阵，因大臂只能绕肩关节作旋转运动，所以其相对于LCS_Lshould和LCS_Rshould的空间原点位置为[0，0，0]^T；

步骤6.3：将由(2)式求得的P_Lelbow(t)和P_Relbow(t)带入(3)式中，即求解可得出

步骤7：假定左右大臂上第三个Marker点相对于LCS_Larm和LCS_Rarm的初始坐标为^LP₁和^RP₁，左右小臂上第三个Marker点相对于LCS_Lwrist和LCS_Rwrist的初始坐标为^LP₂和^RP₂，则其在WCS中的位置为：

$\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}P_{L1}^W\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{Lshould}}^W\left(t\right)\·T_{\mathrm{Larm}}^{\mathrm{Ls}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}P_1^L\\ 1\end{array}\right]\\ \left[\begin{array}{c}P_{R1}^W\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{Rshould}}^W\left(t\right)\·T_{\mathrm{Rarm}}^{\mathrm{Rs}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}P_1^R\\ 1\end{array}\right]\end{array}\right.---\left(4\right)$

$\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}P_{L2}^W\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}P_2^L\\ 1\end{array}\right]\\ \left[\begin{array}{c}P_{R2}^W\left(t\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Rwrist}}\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}P_2^R\\ 1\end{array}\right]\end{array}\right.---\left(5\right)$

至此，将手臂运动过程中肩、肘、腕关节及其它位置Marker点的空间位置坐标都捕捉或计算出来，实现了对光学式人体运动捕捉手臂信息缺失条件下的数据补偿。

本发明方法同现有技术相比，不容易造成累积误差和用于单个Marker点在连续多帧数据缺失情况下的预测；可以用于长时间丢失的单独点不多的情况下的预测，计算量少，易于实现对Marker点空间位置的准确预测。

附图说明

图1：适合不同部位的五类匹配关系图

图2：两臂上Marker点的位置设置图

图3：辅助局部坐标系布局示意图

具体实施方式

现结合附图并采用美国Polhemus公司的PATRIOT电磁式空间位置跟踪装置和NaturalPoint公司的Optitrack运动捕捉系统对本发明具体实施方法进行阐述。

PATRIOT电磁式空间位置跟踪装置由信号源发射器、传感接受器、电源供应器、系统电子单元(SEU)和配套软件组成。在实际应用中，信号源发射器通常被固定于物体的水平面上，调整好坐标方向后基本不再挪动，它产生半径约为1.5m的球形磁场，并形成原点位于虚拟环境中ACS下某特定点的参考坐标系统(RCS)，即位置跟踪坐标系统(PTCS)。传感接受器则通过数据手套上的粘带固定于手腕部位，跟踪真实空间中手部相对于信号源发射器的位移和方向，从而驱动虚拟人体模型腕部在PTCS中做相对运动，实现空间位置跟踪功能。

Optitrack运动捕捉系统由红外摄像机、全身运动捕捉软件、运动捕捉专用衣及Marker点、通信设备及校准设备等组成，通过在直径为6m的圆形区域架设12个摄像机，从而在架设区域中心直径约为3.5m的圆形范围内，能够同时实现对2个维修操作人员的实时运动数据捕捉。其红外摄像机的捕捉频率可以达到100fps，能够实现亚毫米级的捕捉精度。

实施例：

在由光学式人体运动捕捉系统和空间位置跟踪装置组成的协同式虚拟维修仿真实验中，将LCS_Lwrist初始坐标轴方向、PTCS的坐标轴方向与世界坐标系设置相同，如图3所示。将信号源发射器放置于点[0.1，1,0.45]^T处(本文中采用米作为长度计量单位)。在虚拟维修过程中t₁时刻，由于人体相互遮挡，某一人体左臂上L_1、L_2及L_elbow三点在世界坐标系中的空间位置信息未能被光学式人体运动捕捉系统捕获。该人体大小臂长度分别为0.32m，0.27m，左臂肘关节Marker点在LCS_Lwrist中的位置为[-0.27,0.05,0]^T。通过光学式人体运动设备对人体主躯干Marker点位置信息分析，得到如下信息：人体绕世界坐标系x轴逆时针旋转2°、y轴逆时针旋转41°、z轴逆时针旋转11°，左肩关节点所捕捉的坐标为【0.47,1.51，1.02]^T。

步骤1：在判断出人体运动中左臂光学数据信息存在缺失情况后，系统读入空间位置跟踪装置测得的位置和角度信息，测得左手腕关节点在PTCS中的坐标和在LCS_Lwrist中的旋转角度分别为^LP_Lwrist=[0.48,0.33,0.54]^T和^Lθ_Lwrist=[-42°，38°，134°]^T，则根据式(1)有：

$T_{\mathrm{PTCS}}=\left[\begin{array}{cccc}1.00& 0& 0& 0.10\\ 0& 1.00& 0& 1.00\\ 0& 0& 1.00& 0.45\\ 0& 0& 0& 1.00\end{array}\right],$ $T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t_1\right)=\left[\begin{array}{cccc}-0.55& 0.57& -0.62& 0.48\\ -0.25& -0.81& -0.53& 0.33\\ -0.80& -0.14& 0.59& 0.54\\ 0& 0& 0& 1.00\end{array}\right]$

由(1)式可得， $\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lwrist}}\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t_1\right)\·\left[\begin{array}{c}P_{\mathrm{Lwrist}}^L\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0.58\\ 1.33\\ 0.99\\ 1.00\end{array}\right].$

因此，左臂手腕关节点在世界坐标系中的位置为^WP_Lwrist=[0.58,1.33，0.99]^T。

步骤2：根据左肘Marker点在LCS_Lwrist的初始坐标加^LwP_Lebloww(t)[-0.27,0.05,0]^T，计算出左肘关节点在世界坐标系中的空间位置。

由(2)式可得， $\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Lelbow}}\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]{=T}_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwrist}}\left(t_1\right)\·\left[\begin{array}{c}P_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Lw}}\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0.76\\ 1.36\\ 1.20\\ 1.00\end{array}\right].$

即有左肘关节点在t₁时刻的坐标P_Lelbow(t₁)=[0.76,1.36,1.20]^T。

步骤3：根据人体大臂实际长度，可确定左肘关节点在LCS_Lshould的初始坐标^LsP_Leblow(t₁)为[0.32,0.0]^T。假定左大臂绕LCS_Lshould三个坐标轴转动的角度分别为α、β、γ，则有：

$T_{\mathrm{should}}^{\mathrm{Ls}}{}_W\left(t_1\right)=\left[\begin{array}{cccc}0.74& 0.14& -0.66& 0.50\\ -0.17& 0.99& 0.03& 1.50\\ 0.65& 0.09& 0.75& 1.00\\ 0& 0& 0& 1.00\end{array}\right]$

$T_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Ls}}\left(t_1\right)=\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& \cos \mathrm{\α}& \sin \mathrm{\α}& 0\\ 0& -\sin \mathrm{\α}& \cos \mathrm{\α}& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\β}& 0& -\sin \mathrm{\β}& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ \sin \mathrm{\β}& 0& \cos \mathrm{\β}& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\γ}& \sin \mathrm{\γ}& 0& 0\\ -\sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$

由(3)式可得，

$\left[\begin{array}{c}0.76\\ 1.36\\ 1.20\\ 1.00\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}0.74& 0.14& -0.66& 0.50\\ -0.17& 0.99& 0.03& 1.50\\ 0.65& 0.09& 0.75& 1.00\\ 0& 0& 0& 1.00\end{array}\right]\·T_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Ls}}\left(t_1\right)\·\left[\begin{array}{c}0.32\\ 0\\ 0\\ 1\end{array}\right]---\left(9\right)$

在α、β、γ的定义域内对上式进行求解，可求出^LsT_Lelbow(t₁)。

$T_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Ls}}\left(t_1\right)=\left[\begin{array}{cccc}0.9697& 0.2443& 0& 0\\ -0.2443& 0.9697& 0& 0\\ 0& 0& 1.0000& 0\\ 0& 0& 0& 1.0000\end{array}\right]$

步骤4：根据大臂上L_i在LCS_Lshould的初始坐标[0.16,-0.04,-0.05]^T及L_2在LCS_Lwrist的初始坐标[-0.14,-0.03,-0.04]^T，由(4)式和(5)式可计算该点在世界坐标系中的空间位置。

$\left[\begin{array}{c}P_{L1}^W\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{should}}^{\mathrm{Ls}}{}_W\left(t_1\right)\·T_{\mathrm{Lelbow}}^{\mathrm{Ls}}\left(t_1\right)\·\left[\begin{array}{c}P_1^L\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0.63\\ 1.40\\ 1.05\\ 1.00\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}P_{L2}^W\left(t_1\right)\\ 1\end{array}\right]=T_{\mathrm{PTCS}}\·T_{\mathrm{Lwirst}}\left(t_1\right)\·\left[\begin{array}{c}P_2^L\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0.66\\ 1.41\\ 1.08\\ 1.00\end{array}\right]$

因此，L_1和L_2在世界坐标系中的空间位置分别为[0.63，1.40，1.05]^T和[0.66，1.4l，1.08]^T。

从而，左手臂上未被人体运动捕捉系统捕获的Marker点(肩关节除外)在世界坐标系中的空间坐标便可以计算出来，进而完成其相关Marker点被遮挡后的数据信息补偿。

Claims (3)

1.一种光学式人体运动捕捉中手臂信息补偿方法，其特征在于：利用空间位置跟踪装置获取到的手腕位置信息和角度信息，结合手臂上各Marker点的初始位置信息及大小臂的长度，根据人体运动学方程，求解得出手臂运动过程中的各Marker点空间位置信息，具体步骤如下： 

步骤1：将空间位置跟踪装置中的信号源发射器固定在某物体表面，在虚拟维修环境中以世界坐标系某坐标点为原点形成参考坐标系，即位置跟踪坐标系； 

步骤2将两个位置传感器分别固定于维修训练人员的左右手腕部位，相当于在两个手腕关节点处建立了相对于PTCS的局部坐标系LCS，此局部坐标系LCS_Lwrist和LCS_Rwrist与手腕固连； 

步骤3：当光学式人体运动捕捉系统能正常跟踪手臂Marker点位置信息时，系统不读入空间位置跟踪装置采集的数据信息；当光学式人体运动捕捉系统捕捉手臂Marker点信息缺失或出现明显错误时，按照以下步骤分析和解算空间位置跟踪装置所采集的数据，以实现对手臂运动信息的补偿； 

步骤4：当维修训练人员在实际环境中进行操作时，空间位置跟踪装置可以获取每一时刻手腕关节点P_Lwrist和P_Rwrist在PTCS中的相对空间位置和姿态，并计算出虚拟人体骨架中左右手腕部位的位置信息，即有： 

其中， 

在式(1)中，P_Lwrist(t)和P_Rwrist(t)分别为t时刻左右手腕节点在WCS中的空间位置， ^LP_Lwrist(t)和^RP_Rwrist(t)分别为此刻左右手腕节点在LCS_Lwrist和LCS_Rwrist中的相对位置；T_PTCS为PTCS对应于WCS的平移变换矩阵；为PTCS相对WCS的旋转矩阵；^WP_p为PTCS原点在WCS中的空间位置； 

步骤5：根据肘部Marker点安放位置，确定左右肘部Marker点在LCS_Lwrist和LCS_Rwrist 中的坐标^LwP_Leblow(t)和^RwP_Reblow(t)为[x₁，y₁，z₁]^T；根据已知的T_PTCS及小臂在PTCS中的旋转矩阵和初始位置，计算出肘关节r时刻在WCS中的位置P_Lelbow(t)和P_Relbow(t)，即为： 

步骤6：将左右肩关节上相对于WCS的局部坐标系与人体主躯干固连，分别为LCS_Lshould和LCS_Rshould，坐标轴方向；通过光学式人体运动捕设备实时获取LCS_Lshould和LCS_Rshould相对于WCS的齐次变换矩阵^WT_Lshould(t)和^WT_Rshould(t)； 

步骤7：假定左右大臂上第三个Marker点相对于LCS_larm和LCS_Rarm的初始坐标为^LP₁和 ^RP₁，左右小臂上第三个Marker点相对于LCS_Lwrist和LCS_Rwrist的初始坐标为^LP₂和^RP₂，则其在WCS中的位置为： 

至此，将手臂运动过程中肩、肘、腕关节及其它位置Marker点的空间位置坐标都捕捉或计算出来，实现了对光学式人体运动捕捉手臂信息缺失条件下的数据补偿。 

2.根据权利要求1所述的一种光学式人体运动捕捉中手臂信息补偿方法，其特征在于：步骤2中所述的“相当于建立相对于PTCS的局部坐标系LCS”的具体步骤为： 

步骤2.1：调整传感器姿态，对位置跟踪装置进行初始化配置； 

步骤2.2：使LCS_Lwrist和LCS_Rwrist相应手腕关节点的局部坐标系中各坐标轴方向相同；两两之间保持相对固定的位置关系。 

3.根据权利要求1所述的一种光学式人体运动捕捉中手臂信息补偿方法，其特征在于：步骤6中所述的“通过光学式人体运动捕设备实时获取LCS_Lshould和LCS_Rshould相对于WCS的齐次变换矩阵^WT_Lshould(t)和^WT_Rshould(t)”的具体步骤为： 

步骤6.1：将左右大臂局部坐标系LCS_Larm和LCS_Rarm的原点位置与各轴初始方向与LCS_Lshould和LCS_Rshould设置相同，并与大臂相固连，t时刻其相对于各自肩关节的齐次变换矩阵分别表示为^LsT_Larm(t)和^LsT_Rarm(t)； 

步骤6.2：根据肘部Marker点安放位置，可确定左右肘关节在LCS_Larm和LCS_Rarm中的坐标^LarmP_Leblow和^RarmP_Reblow值为[x₂，y₂，x₂]^T；若大臂长度为l₂，肘部Marker点位置坐标值为[l₂，0，0]^T；则肘关节在WCS中的位置可表示为： 

其中， 

^WT_Lshould(t)和^WT_Rshould(t)中^WR_Ls(t)和^wR_Rs(t)分别为t时刻左右肩关节相对于WCS的旋转矩阵，^WP_Ls(t)和^wP_Rs(t)分别为此刻左右肩关节在WCS的空间位置；^LsT_Larm(t)和^RsT_Rarm(t)分别为左右大臂相对于左右肩关节的齐次变换矩阵，因大臂只能绕肩关节作旋转运动，所以其相对于LCS_Lshould和LCS_Rshould的空间原点位置为[0，0，0]^T； 

步骤6.3：将由(2)式求得的P_Lelbow(t)和P_Relbow(t)带入(3)式中，即求解可得出和。