CN107330967A - 基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，包括：骑师运动姿态捕捉单元，其包括分布在骑师身体上的多个惯性传感器、控制器、以及数据输出的无线发送模块；三维虚拟角色运动重建单元，其包括接收信息的无线接收模块、以及连接无线接收模块的人体模型实时重建模块；骑师评测逻辑框架单元，连接人体模型实时重建模块，骑师评测逻辑框架单元包括骑师状态数据显示模块和姿态校准模块。本发明的系统预存有中国骑师的标准运动姿态动作，利用传感器姿态解析的数据驱动虚拟三维模型的运动，找出骑师的错误姿态动作进行针对性调整，实现对人马运动姿态的耦合研究，提高运动员成绩。
Description
技术领域
本发明涉及人体运动姿态捕捉与重构技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统。
背景技术
随着计算机技术、惯性传感器技术以及虚拟现实产业的高速发展，运动捕捉技术的发展异常迅速并且应用范围日益广泛，尤其是在体育、虚拟现实、增强现实、游戏以及影视特效制作等诸多领域中起着举足轻重的作用，它形成了一种新型的艺术与技术的相互渗透和融合的方式，并将成为未来的一种发展趋势。与此同时，各类运动捕捉系统在操作效率、实时性以及降低成本等方面都有了不同程度的提高。运动捕捉技术经过不断的发展进步，如今主流的运动捕捉技术可从原理上分为以下五类：光学式运动捕捉技术、声学式运动捕捉技术、电磁式运动捕捉技术和机械式运动捕捉技术及惯性导航式运动捕捉技术，其中光学式运动捕捉技术最大的优点是捕捉精度较高实时性好，但它对高速摄像机数量的需求较多自然造价较高，且数据处理过程计算量很大，并且在实际应用中对表演者的场地范围有着严格的限制，由于工作场地必须预先布置好，比如高速摄像机必须提前架设到指定位置，因此超出场地范围就无法获取表演者的图像数据也就无法捕获其运动姿态。声学式运动捕捉系统的特点为成本较低，但其特别容易受到噪声的干扰，因此，在实际应用中系统的延迟较大且实时性不够好。电磁式运动捕捉技术是从军用飞机所配备的具有显示信息功能的头盔技术中派生研发而来，不仅可以得到表演者的空间位置信息还可以获得方向信息，因此，对于特殊需求的应用其使用价值较大针对性强。但其缺点也比较明显，那就是对于环境条件的要求过于严格，实际工作中表演者的所有动作都是在这个电磁场中进行的，所以在工作场地附近是绝对不可以有任何金属物，那样非常容易造成电磁场的畸变从而严重影响系统的捕捉精度。机械式运动捕捉系统的优点是成本低，精度也较高，可以做到实时测量，还可容许多个角色同时表演。但缺点也很明显，比如使用起来非常不方便，机械结构对表演者的动作阻碍和限制很大。
近年来随着虚拟实境的快速发展，传统的人体动作捕捉系统已经不能满足人体生物力学分析需要求，系统对机动性、便携性、经济性、环境适应性等都提出了更高的要求。惯性式的人体动作捕捉系统为解决这些问题提供了一个新的思路，相对于传统的人体动作捕捉系统没有空间上的限制、可以快熟安装部署、启动时间短、没有遮光点、成本低、能够快速标定等优点。人体运动姿态捕捉与重构在体育训练，虚拟现实系统，运动人体科学研究、医疗健康及人机工程等越来越多的领域体现出了巨大的应用价值，特别对运动人体科学领域产生了有重大影响。先进的动作捕捉技术以较为直观、便捷的方式获取人体运动学相关数据与参数，以此来探究人体的运动特性和运动机理。进行运动姿态三维重构后，可以从不同的视角观察和分析运动员的技术动作，方便教练员对技术动作中出现的问题做诊断分析，从而改进训练方式方法后，达到探索运动技术方法最佳化的目的，使优秀运动员获得更好的训练效率和效果，创造更优异的运动成绩。经济效益方面，传统的光学式动作捕捉设备价格极其昂贵通常在80万到100万人民币不等，操作起来十分复杂，惯性传感式的动作捕捉设备不仅在成本上有显著的优势，仅为光学捕捉设备的十分之一，而且在操作和便携上来看优势也十分突出，目前国内体育测评领域还未报道有以惯性动作捕捉技术为核心的技术，国外掌握该技术的公司也不多见。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，虚拟人体的显示依据现有的中国人体数据库，构建针对中国大陆骑师的运动人体骨骼模型，预存中国骑师的标准运动姿态动作，利用传感器姿态解析的数据驱动虚拟三维模型的运动，通过运动生物力学相关理论和大量实证分析，找出骑师的错误姿态动作进行针对性调整，实现对人马运动姿态的耦合研究，提高运动员成绩。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，包括：
骑师运动姿态捕捉单元，其包括分布在骑师身体上的多个惯性传感器、连接所述惯性传感器并将所述惯性传感器检测的数据汇聚的控制器、以及将汇聚后的数据输出的无线发送模块；所述惯性传感器检测的数据为骑师自身的惯性信息和空间姿态信息；
三维虚拟角色运动重建单元，其包括接收骑师自身的惯性信息和空间姿态信息的无线接收模块、以及连接所述无线接收模块的人体模型实时重建模块；所述人体模型实时重建模块根据骑师自身的惯性信息和空间姿态信息，以骑师的出发点为原点建立地理坐标系，并由第三方图形软件构建骑师在地理坐标系中的三维虚拟人体模型，将骑师自身的惯性信息和空间姿态信息通过捷联惯导算法和正反向运动学算法进行融合计算生成基于惯性的位置信息，确定骑师身体在地理坐标系的位置，在第三方图形软件中虚拟重现骑师的完整运动姿态；
骑师评测逻辑框架单元，连接所述人体模型实时重建模块，所述骑师评测逻辑框架单元包括骑师状态数据显示模块和姿态校准模块，所述骑师状态数据显示模块用于显示骑师自身的惯性信息，所述姿态校准模块在第三方图形软件中预存有中国骑师的标准运动姿态动作，显示中国骑师的标准运动姿态并与第三方图形软件中的重现的骑师完整运动姿进行对比，找出骑师的错误姿态动作。
优选的是，多个惯性传感器为17个惯性传感器，其以骑师身体的臀腹关节作为根关节，17个惯性传感器分别贴敷于骑师的臀腹关节、胸颈关节、左胸关节、左肩关节、左肘关节、左腕关节、头颈关节、右胸关节、右肩关节、右肘关节、右腕关节、左股关节、左膝关节、左踝关节、右股关节、右膝关节、以及右踝关节17个关节点。
优选的是，所述惯性传感器包括：
三轴加速度计，用于测量所述惯性传感器自身的加速度信息；
三轴陀螺仪，用于测量所述惯性传感器自身的角速度信息；
三轴磁力计，用于测量所述惯性传感器自身的地磁向量；
CPU，连接并控制所述三轴加速度计、所述三轴陀螺仪以及所述三轴磁力计，用于对所述角速度信息进行积分，生成动态空间方位，根据所述加速度信息及所述地磁向量生成静态绝对空间方位，并利用所述静态绝对空间方位对所述动态空间方位进行修正，生成所述空间姿态信息；
RF收发器，连接所述CPU，用于将所述空间姿态信息及所述惯性信息发送给所述控制器，所述惯性信息包括所述加速度信息和所述角速度信息。
优选的是，所述人体模型实时重建模块以串口通信的方式从所述无线接收模块的端口获取骑师身体17个关节点的所述空间姿态信息及所述惯性信息，并实时的以套接字通信的方式传送至第三方图形软件，虚拟重现骑师的完整运动姿态。
优选的是，所述第三方图形软件为unity3D软件。
优选的是，找出骑师的错误姿态动作具体包括以下步骤：
S1、根据中国骑师的标准运动姿态在第三方图形软件中确定标准骑师相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α，确定标准骑师关节点竖直方向最大偏移量Z，确定标准骑师关节点水平方向左右最大偏移量X；确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y；其中，相邻两个关节点之间的最大偏移角度指的是相邻两个关节点的连线在运动过程中从运动起始位置到运动终止位置的发生偏移的最大角度；关节点竖直方向最大偏移量指的是该关节点在运动过程中位于最高处和最低处的距离值；关节点水平方向左右最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最左处和最右处的距离值；关节点水平方向前后最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最前处和最后处的距离值；
S2、根据第三方图形软件中虚拟重现的所述骑师的完整运动姿态确定骑师自身相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α`，确定骑师自身关节点竖直方向最大偏移量Z`，确定骑师自身关节点水平方向最大偏移量X`，确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y`；
S3、若某一骑师满足以下四种情形中的任意一项，则判定该骑师的运动姿态为错误姿态：
a、该骑师的相邻两个关节点之间的偏移角度误差
b、该骑师的关节点在水平方向左右偏移误差
c、该骑师的关节点在水平方向前后偏移误差
d、该骑师的关节点在竖直方向偏移误差
S4、若判定某一骑师的运动姿态为错误姿态，则由所述姿态校准模块生成运动姿态错误报告，所述运动姿态错误报告显示出现错误的关节点位置及错误关节点的相关数据α、α`、Z、Z`、Y、Y`、X、X`、A、B、C。
优选的是，所述控制器还预设有发给所述惯性传感器的指令，控制所述惯性传感器完成同步、开始采集、停止采集、校准、休眠、断电的操作。
本发明至少包括以下有益效果：
第一、本发明用于骑师及运动马匹动作数据捕捉和监测，运动捕捉系统中的传感器在对骑师的动作进行感知的同时，还能精确测量和捕捉到运动位置、运动速度、运动员反应时间、力矩、运动距离、运动加速度、运动力、运动员爆发力等复杂信息，并将这些信息实时进行分析和处理，实现运动水平的实时监测；
第二、本系统用于骑师动作监控及矫正，运动捕捉系统可以刻实现对运动员训练特征以及竞赛状况的准确监控，通过监控运动员训练特征数据可以找出运动员运动效率差异，对运动员的不良习惯进行精确修正，并有针对性的设计差异化训练动作提高运动员训练水平与竞技成绩；
第三、本系统能作为比赛中裁判决断的辅助，赛马及马术比赛中参赛运动人员较多，运动员处于高速运动中，且时有高难度复杂动作出现，人眼观察复杂事物的速度以及人脑反应信息的速度有限，竞技场上裁判出现误判的现象屡见不鲜，运动捕捉系统可对运动员的一系列动作以及位置、方向进行准确定位，不仅可将捕捉动作传达给裁判帮助裁判判决，同时可传输运动捕捉信息到运动指挥中心；
第四、本系统能帮助运动康复与虚拟现实训练，运动捕捉技术可通过分析伤病运动员的运动数据，有针对性的指导运动员进行特定部位康复训练，大大提高康复训练的效率并有效缩短了运动员康复时间，同时，本系统通过骑师自身的惯性信息和空间姿态信息建立动态数据模型，运用三维虚拟仿真实技术对运动员进行强化训练，以达到运动成绩和竞技水平大幅度提高的目标。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统的流程图；
图2为人体关节点划分及分层骨架结构模型的示意图；
图3为多个惯性传感器分布在人体关节点的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1～3所示，一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，包括：
骑师运动姿态捕捉单元，其包括分布在骑师身体上的多个惯性传感器、连接所述惯性传感器并将所述惯性传感器检测的数据汇聚的控制器、以及将汇聚后的数据输出的无线发送模块；所述惯性传感器检测的数据为骑师自身的惯性信息和空间姿态信息；
三维虚拟角色运动重建单元，其包括接收骑师自身的惯性信息和空间姿态信息的无线接收模块、以及连接所述无线接收模块的人体模型实时重建模块；所述人体模型实时重建模块根据骑师自身的惯性信息和空间姿态信息，以骑师的出发点为原点建立地理坐标系，并由第三方图形软件构建骑师在地理坐标系中的三维虚拟人体模型，将骑师自身的惯性信息和空间姿态信息通过捷联惯导算法和正反向运动学算法进行融合计算生成基于惯性的位置信息，确定骑师身体在地理坐标系的位置，在第三方图形软件中虚拟重现骑师的完整运动姿态；
骑师评测逻辑框架单元，连接所述人体模型实时重建模块，所述骑师评测逻辑框架单元包括骑师状态数据显示模块和姿态校准模块，所述骑师状态数据显示模块用于显示骑师自身的惯性信息，所述姿态校准模块在第三方图形软件中预存有中国骑师的标准运动姿态动作，显示中国骑师的标准运动姿态并与第三方图形软件中的重现的骑师完整运动姿进行对比，找出骑师的错误姿态动作。
本发明所提供的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统通过多个惯性传感器检测骑师自身的惯性信息和空间姿态信息，然后传入所述控制器进行数据汇聚，再发送给训练场外的所述无线接收模块，然后所述人体模型实时重建模块根据所述无线接收模块接收到的数据进行计算和定位，得到骑师的基于惯性的位置信息，并在第三方图形软件中虚拟重现骑师的完整运动姿态；所述骑师状态数据显示模块将骑师自身的惯性信息显示出，所述姿态校准模块在第三方图形软件中预存有中国骑师的标准运动姿态动作，显示中国骑师的标准运动姿态并与第三方图形软件中的重现的骑师完整运动姿进行对比，找出骑师的错误姿态动作，用以帮助骑师动作监控及矫正。本发明用到的正向运动学算法(forward kinematics)和反向运动学算法(inverse kinematics)，简称为FK和IK。这里需要用到这两种算法的原因是所述惯性传感器采集的数据虽然经过捷联惯导算法的融合解算已经比较准确，但是由于传感器绑在人体的具体位置有可能会有轻微偏差，加上传感器本身测量数据的轻微误差就会导致虚拟人体模型的运动姿态与骑师自身运动姿态相比有一定的失真度，利用运动学算法对模型进行约束之后将会使得人体的运动变得更加自然和逼真。简单来说，正向运动学就是由父骨骼的旋转运动带动一级子骨骼的旋转变换，一级子骨骼的旋转运动再带动二级子骨骼的旋转运动，以此类推，层层递进直到最后一个子骨骼。反向运动学的原理则正如其名，与正向运动学相反。简而言之，它是由子骨骼的旋转运动来带动上一级骨骼的旋转运动，对第三方图形软件进行3D建模来说，一般是由一个末端效应器、中间若干关节点和一个目标位置所构成，当末端效应产生运动或旋转状态时，会带动整条关节链一步步的运动，直至目标位置。通过捷联惯导算法和正反向运动学算法融合计算，从而得到准确的骑师运动姿态数据。
在另一种技术方案中，多个惯性传感器为17个惯性传感器，其以骑师身体的臀腹关节作为根关节，17个惯性传感器分别贴敷于骑师的臀腹关节、胸颈关节、左胸关节、左肩关节、左肘关节、左腕关节、头颈关节、右胸关节、右肩关节、右肘关节、右腕关节、左股关节、左膝关节、左踝关节、右股关节、右膝关节、以及右踝关节17个关节点。人体主要由身体躯干，左右上肢，左右下肢以及头颈部构成，因此，要想获得一个人运动的全部信息，必须在这个几个部位放置合适数量的传感器才可以获取人体运动的全部信息。由于人体中的很多骨骼是刚性的，无法曲折，所以只需要在连接刚性骨骼的关节点处放置传感器即可，经过对人体骨骼模型的简单抽象，可以在人体上抽象出17个关节点，通过这17个关节点的数据就可以基本完整的采集到一个人体运动的所有主要数据。
在另一种技术方案中，所述惯性传感器包括：
三轴加速度计，用于测量所述惯性传感器自身的加速度信息；
三轴陀螺仪，用于测量所述惯性传感器自身的角速度信息；
三轴磁力计，用于测量所述惯性传感器自身的地磁向量；
CPU，连接并控制所述三轴加速度计、所述三轴陀螺仪以及所述三轴磁力计，用于对所述角速度信息进行积分，生成动态空间方位，根据所述加速度信息及所述地磁向量生成静态绝对空间方位，并利用所述静态绝对空间方位对所述动态空间方位进行修正，生成所述空间姿态信息；
RF收发器，连接所述CPU，用于将所述空间姿态信息及所述惯性信息发送给所述控制器，所述惯性信息包括所述加速度信息和所述角速度信息。
在另一种技术方案中，所述人体模型实时重建模块以串口通信的方式从所述无线接收模块的端口获取骑师身体17个关节点的所述空间姿态信息及所述惯性信息，并实时的以套接字通信的方式传送至第三方图形软件，虚拟重现骑师的完整运动姿态。本发明建立了标准的人体骨骼模型，并且将采集到的骑师每个关节点的数据绑定到人体模型的相应节点上，此外在正反向运动学方法(FK/IK)的帮助下使得3D模型的运动更加贴近于真人的运动，根据三轴加速度计和三轴陀螺仪的原始数据，进过误差补偿和修正之后可以得出四元数，再由四元数向上转化建立传感器坐标系到地理坐标系的方向余弦矩阵，可得出绝对加速度，再经过二次积分，即可获得相关位置信息，由四元数向下转化为欧拉角，可获取骑师的姿态信息，将这两部分合并输入3D模型软件中进行融合，并加入运动学算法进一步处理，即可达到虚拟重现骑师的完整运动姿态。
在另一种技术方案中，所述第三方图形软件为unity3D软件，unity3D软件提供给开发人员方便简洁的接口函数，通过正向、反向运动学算法，使本系统的图形软件基于该算法进行设计与实现，利用系统所提供的SDK进行二次开发和修改，即可定制属于自己的人体动作捕捉系统，利用该软件不但开发效率高实时性好，而且基于它开发出来的图形软件功能更多更完善，比如可以对骨骼进行不同的蒙皮从而创造出不同的角色。此外，软件所生成的FBX文件不仅可以完整的保留本次的运动信息，而且可以为MAYA，3DMAX所用，增强了软件的适应性。
在另一种技术方案中，找出骑师的错误姿态动作具体包括以下步骤：
S1、根据中国骑师的标准运动姿态在第三方图形软件中确定标准骑师相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α，确定标准骑师关节点竖直方向最大偏移量Z，确定标准骑师关节点水平方向左右最大偏移量X；确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y；其中，相邻两个关节点之间的最大偏移角度指的是相邻两个关节点的连线在运动过程中从运动起始位置到运动终止位置的发生偏移的最大角度；关节点竖直方向最大偏移量指的是该关节点在运动过程中位于最高处和最低处的距离值；关节点水平方向左右最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最左处和最右处的距离值；关节点水平方向前后最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最前处和最后处的距离值；
S2、根据第三方图形软件中虚拟重现的所述骑师的完整运动姿态确定骑师自身相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α`，确定骑师自身关节点竖直方向最大偏移量Z`，确定骑师自身关节点水平方向最大偏移量X`，确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y`；
S3、若某一骑师满足以下四种情形中的任意一项，则判定该骑师的运动姿态为错误姿态：
a、该骑师的相邻两个关节点之间的偏移角度误差
b、该骑师的关节点在水平方向左右偏移误差
c、该骑师的关节点在水平方向前后偏移误差
d、该骑师的关节点在竖直方向偏移误差
S4、若判定某一骑师的运动姿态为错误姿态，则由所述姿态校准模块生成运动姿态错误报告，所述运动姿态错误报告显示出现错误的关节点位置及错误关节点的相关数据α、α`、Z、Z`、Y、Y`、X、X`、A、B、C；通过监控运动员训练特征数据可以找出运动员运动效率差异，对运动员的不良习惯进行精确修正，并有针对性的设计差异化训练动作提高运动员训练水平与竞技成绩。
在另一种技术方案中，所述控制器还预设有发给所述惯性传感器的指令，控制所述惯性传感器完成同步、开始采集、停止采集、校准、休眠、断电的操作，方便在骑师训练前进行预设监控。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (7)
1.一种基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，包括：
骑师运动姿态捕捉单元，其包括分布在骑师身体上的多个惯性传感器、连接所述惯性传感器并将所述惯性传感器检测的数据汇聚的控制器、以及将汇聚后的数据输出的无线发送模块；所述惯性传感器检测的数据为骑师自身的惯性信息和空间姿态信息；
三维虚拟角色运动重建单元，其包括接收骑师自身的惯性信息和空间姿态信息的无线接收模块、以及连接所述无线接收模块的人体模型实时重建模块；所述人体模型实时重建模块根据骑师自身的惯性信息和空间姿态信息，以骑师的出发点为原点建立地理坐标系，并由第三方图形软件构建骑师在地理坐标系中的三维虚拟人体模型，将骑师自身的惯性信息和空间姿态信息通过捷联惯导算法和正反向运动学算法进行融合计算生成基于惯性的位置信息，确定骑师身体在地理坐标系的位置，在第三方图形软件中虚拟重现骑师的完整运动姿态；
骑师评测逻辑框架单元，连接所述人体模型实时重建模块，所述骑师评测逻辑框架单元包括骑师状态数据显示模块和姿态校准模块，所述骑师状态数据显示模块用于显示骑师自身的惯性信息，所述姿态校准模块在第三方图形软件中预存有中国骑师的标准运动姿态动作，显示中国骑师的标准运动姿态并与第三方图形软件中的重现的骑师完整运动姿进行对比，找出骑师的错误姿态动作。
2.如权利要求1所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，多个惯性传感器为17个惯性传感器，其以骑师身体的臀腹关节作为根关节，17个惯性传感器分别贴敷于骑师的臀腹关节、胸颈关节、左胸关节、左肩关节、左肘关节、左腕关节、头颈关节、右胸关节、右肩关节、右肘关节、右腕关节、左股关节、左膝关节、左踝关节、右股关节、右膝关节、以及右踝关节17个关节点。
3.如权利要求2所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，所述惯性传感器包括：
三轴加速度计，用于测量所述惯性传感器自身的加速度信息；
三轴陀螺仪，用于测量所述惯性传感器自身的角速度信息；
三轴磁力计，用于测量所述惯性传感器自身的地磁向量；
CPU，连接并控制所述三轴加速度计、所述三轴陀螺仪以及所述三轴磁力计，用于对所述角速度信息进行积分，生成动态空间方位，根据所述加速度信息及所述地磁向量生成静态绝对空间方位，并利用所述静态绝对空间方位对所述动态空间方位进行修正，生成所述空间姿态信息；
RF收发器，连接所述CPU，用于将所述空间姿态信息及所述惯性信息发送给所述控制器，所述惯性信息包括所述加速度信息和所述角速度信息。
4.如权利要求3所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，所述人体模型实时重建模块以串口通信的方式从所述无线接收模块的端口获取骑师身体17个关节点的所述空间姿态信息及所述惯性信息，并实时的以套接字通信的方式传送至第三方图形软件，虚拟重现骑师的完整运动姿态。
5.如权利要求4所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，所述第三方图形软件为unity3D软件。
6.如权利要求2所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，找出骑师的错误姿态动作具体包括以下步骤：
S1、根据中国骑师的标准运动姿态在第三方图形软件中确定标准骑师相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α，确定标准骑师关节点竖直方向最大偏移量Z，确定标准骑师关节点水平方向左右最大偏移量X；确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y；其中，相邻两个关节点之间的最大偏移角度指的是相邻两个关节点的连线在运动过程中从运动起始位置到运动终止位置的发生偏移的最大角度；关节点竖直方向最大偏移量指的是该关节点在运动过程中位于最高处和最低处的距离值；关节点水平方向左右最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最左处和最右处的距离值；关节点水平方向前后最大偏移量指的是该关节点在运动过程中在水平方向最前处和最后处的距离值；
S2、根据第三方图形软件中虚拟重现的所述骑师的完整运动姿态确定骑师自身相邻两个关节点之间的最大偏移角度为α`，确定骑师自身关节点竖直方向最大偏移量Z`，确定骑师自身关节点水平方向最大偏移量X`，确定标准骑师关节点水平方向前后最大偏移量Y`；
S3、若某一骑师满足以下四种情形中的任意一项，则判定该骑师的运动姿态为错误姿态：
a、该骑师的相邻两个关节点之间的偏移角度误差
b、该骑师的关节点在水平方向左右偏移误差
c、该骑师的关节点在水平方向前后偏移误差
d、该骑师的关节点在竖直方向偏移误差
S4、若判定某一骑师的运动姿态为错误姿态，则由所述姿态校准模块生成运动姿态错误报告，所述运动姿态错误报告显示出现错误的关节点位置及错误关节点的相关数据α、α`、Z、Z`、Y、Y`、X、X`、A、B、C。
7.如权利要求1所述的基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统，其特征在于，所述控制器还预设有发给所述惯性传感器的指令，控制所述惯性传感器完成同步、开始采集、停止采集、校准、休眠、断电的操作。
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Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108269309A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-07-10 | 长沙市凯旭达测控技术有限公司 | 一种跳伞操纵动作量化评估方法及系统 |
| CN108280423A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-13 | 哈尔滨奇趣科技开发有限公司 | 基于人体姿态识别的矫姿系统 |
| CN108734762A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-02 | 河南恒康伟业智能科技有限公司 | 运动轨迹仿真方法及系统 |
| CN109754660A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-14 | 成都体育学院 | 一种篮球裁判训练或考核模拟方法及其系统 |
| CN109990780A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-09 | 河南九乾电子科技有限公司 | 人体惯性运动捕捉采集装置及方法 |
| CN110859630A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-03-06 | 塔普翊海（上海）智能科技有限公司 | 一种基于ar技术的姿态矫正器及其矫正方法 |
| CN111027431A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-17 | 广州幻境科技有限公司 | 一种基于惯性传感器的上肢姿态模糊定位方法及系统 |
| CN112790760A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-05-14 | 北京诺亦腾科技有限公司 | 一种三维运动姿态捕捉方法、装置、处理设备及系统 |
| CN112820376A (zh) * | 2021-01-30 | 2021-05-18 | 天津体育学院 | 一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统 |
| CN114533039A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-27 | 重庆邮电大学 | 基于冗余传感器的人体关节位置及角度解算方法 |
| CN117058767A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 广州鼎飞航空科技有限公司 | 训练场监测方法、设备、存储介质及装置 |
| CN117292085A (zh) * | 2023-11-27 | 2023-12-26 | 浙江大学 | 一种支持三维建模的实体交互控制方法及其装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101216952A (zh) * | 2008-01-17 | 2008-07-09 | 大连大学 | 用于人体运动捕捉数据的动态时空耦合降噪处理方法 |
| CN101661492A (zh) * | 2008-10-11 | 2010-03-03 | 大连大学 | 用于人体运动捕捉数据检索的高维空间超球覆盖方法 |
| CN101799934A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-08-11 | 北京大学软件与微电子学院无锡产学研合作教育基地 | 一种基于微机电惯性传感网络的实时人体运动捕捉系统 |
| CN103279186A (zh) * | 2013-05-07 | 2013-09-04 | 兰州交通大学 | 融合光学定位与惯性传感的多目标运动捕捉系统 |
| CN105157723A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-12-16 | 北京理工大学 | 一种基于光纤陀螺的捷联惯导系统的标定方法 |
| US20160057445A1 (en) * | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus to which moving vector search technique is applicable, control method therefor, and storage medium storing control program therefor |
| CN105551059A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-05-04 | 国网山西省电力公司技能培训中心 | 光学和惯性体感数据融合的变电仿真人体运动捕捉方法 |
| US9582072B2 (en) * | 2013-09-17 | 2017-02-28 | Medibotics Llc | Motion recognition clothing [TM] with flexible electromagnetic, light, or sonic energy pathways |
| JP6094476B2 (ja) * | 2013-12-27 | 2017-03-15 | カシオ計算機株式会社 | 撮影システム、その制御方法、および、その制御プログラム |
-
2017
- 2017-05-12 CN CN201710335646.9A patent/CN107330967B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101216952A (zh) * | 2008-01-17 | 2008-07-09 | 大连大学 | 用于人体运动捕捉数据的动态时空耦合降噪处理方法 |
| CN101661492A (zh) * | 2008-10-11 | 2010-03-03 | 大连大学 | 用于人体运动捕捉数据检索的高维空间超球覆盖方法 |
| CN101799934A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-08-11 | 北京大学软件与微电子学院无锡产学研合作教育基地 | 一种基于微机电惯性传感网络的实时人体运动捕捉系统 |
| CN103279186A (zh) * | 2013-05-07 | 2013-09-04 | 兰州交通大学 | 融合光学定位与惯性传感的多目标运动捕捉系统 |
| US9582072B2 (en) * | 2013-09-17 | 2017-02-28 | Medibotics Llc | Motion recognition clothing [TM] with flexible electromagnetic, light, or sonic energy pathways |
| JP6094476B2 (ja) * | 2013-12-27 | 2017-03-15 | カシオ計算機株式会社 | 撮影システム、その制御方法、および、その制御プログラム |
| US20160057445A1 (en) * | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus to which moving vector search technique is applicable, control method therefor, and storage medium storing control program therefor |
| CN105157723A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-12-16 | 北京理工大学 | 一种基于光纤陀螺的捷联惯导系统的标定方法 |
| CN105551059A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-05-04 | 国网山西省电力公司技能培训中心 | 光学和惯性体感数据融合的变电仿真人体运动捕捉方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| JUNG-YUP KIM: "《WALKING PATTERN MAPPING FROM IMPERFECT MOTION CAPTURE DATA ONTO BIPED HUMANOID ROBOTS》", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMANOID ROBOTICS》 * |
| 汪俊: "《基于惯性传感器的动作捕捉系统研究与设计》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 蹇彪: "《基于惯性传感器的人体运动姿态三维重构》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108280423A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-13 | 哈尔滨奇趣科技开发有限公司 | 基于人体姿态识别的矫姿系统 |
| CN108269309A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-07-10 | 长沙市凯旭达测控技术有限公司 | 一种跳伞操纵动作量化评估方法及系统 |
| CN108269309B (zh) * | 2018-02-11 | 2021-04-06 | 长沙市凯旭达测控技术有限公司 | 一种跳伞操纵动作量化评估方法及系统 |
| CN108734762A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-02 | 河南恒康伟业智能科技有限公司 | 运动轨迹仿真方法及系统 |
| CN109754660A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-14 | 成都体育学院 | 一种篮球裁判训练或考核模拟方法及其系统 |
| CN109990780A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-09 | 河南九乾电子科技有限公司 | 人体惯性运动捕捉采集装置及方法 |
| CN110859630A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-03-06 | 塔普翊海（上海）智能科技有限公司 | 一种基于ar技术的姿态矫正器及其矫正方法 |
| CN111027431A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-17 | 广州幻境科技有限公司 | 一种基于惯性传感器的上肢姿态模糊定位方法及系统 |
| CN112790760A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-05-14 | 北京诺亦腾科技有限公司 | 一种三维运动姿态捕捉方法、装置、处理设备及系统 |
| CN112820376A (zh) * | 2021-01-30 | 2021-05-18 | 天津体育学院 | 一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统 |
| CN114533039A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-05-27 | 重庆邮电大学 | 基于冗余传感器的人体关节位置及角度解算方法 |
| CN114533039B (zh) * | 2021-12-27 | 2023-07-25 | 重庆邮电大学 | 基于冗余传感器的人体关节位置及角度解算方法 |
| CN117058767A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 广州鼎飞航空科技有限公司 | 训练场监测方法、设备、存储介质及装置 |
| CN117058767B (zh) * | 2023-10-12 | 2024-02-09 | 广州鼎飞航空科技有限公司 | 训练场监测方法、设备、存储介质及装置 |
| CN117292085A (zh) * | 2023-11-27 | 2023-12-26 | 浙江大学 | 一种支持三维建模的实体交互控制方法及其装置 |
| CN117292085B (zh) * | 2023-11-27 | 2024-02-09 | 浙江大学 | 一种支持三维建模的实体交互控制方法及其装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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