CN108939488B - 一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法 - Google Patents

一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法，包括如下步骤：通过赛场环境参数采集模块获取帆船训练环境的气象参数；通过帆船定位模块对帆船的实时运动状态数据进行收集，利用赛场环境GIS模块将帆船的运动状态动态地在电子地图上以图形的方式形象直观地显示出来；结合前面获取的环境参数，运用改进的A*算法计算出帆船前行的最佳计算路径；增强显示处理模块将计算出的最优路径呈现出来。本发明能够根据采集到的场景参数规划出行驶最优路径，并且实时地以增强现实的方式呈现在相关设备上。

Description

一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法
技术领域
本发明涉及增强现实技术领域，尤其是一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法。
背景技术
国际帆船比赛，经常在强风中进行，风速每秒10～15米，既要保持航向和把握航速，又要避免翻船，这就需要运动员尽力去控制帆和船，保持船的平衡；同时又要以清醒的头脑去掌握周围的环境、水的流速、流向和气流变化。而想要获得这些能力，唯一的方法便是有效的训练。
然而我国帆船运动科技训练起步晚，技术相对落后，多表现为：(1)教练员靠经验制定训练计划，缺乏科学依据；(2)运动员在训练时靠经验来控制帆船和规划行驶路径；(3)在训练评估时，只能借助回放训练录像来评估训练效果，主观性太强。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法，能够根据采集到的场景参数规划出行驶最优路径，并且实时地以增强现实的方式呈现在运动员所佩戴的增强现实眼镜或其他相机显示一体设备上。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于增强现实的帆船辅助训练装置，包括：帆船定位模块、赛场环境GIS模块、赛场环境参数采集模块、中心数据处理计算机和增强现实处理模块；帆船定位模块、赛场环境GIS模块、赛场环境参数采集模块和增强现实处理模块都与中心数据处理器相连。
优选的，帆船定位模块包括空间部分、地面控制部分和用户设备部分，空间部分和地面控制部分为用户设备部分提供位置信息，用户设备部分包括北斗信号接收机以及无线数据传输设备。
优选的，赛场环境GIS模块把赛场环境、帆船行驶轨迹和相关赛场环境参数显示在矢量电子地图上。
相应的，一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法，包括如下步骤：
(1)通过赛场环境参数采集模块获取帆船训练环境的水温、海流、浪高、水位、周期海洋气象参数，并通过固定式测风测温仪采集实时的方向和风速数据；
(2)通过帆船定位模块对帆船的实时运动状态，包括经度、纬度、速度、航行方向的数据进行收集，利用赛场环境GIS模块将帆船的运动状态动态地在电子地图上以图形的方式形象直观地显示出来；
(3)结合步骤(1)获取的环境参数，运用改进的A*算法计算出帆船前行的最佳计算路径；
(4)增强显示处理模块利用增强现实的方法将计算出的最优路径呈现在帆船运动员所佩戴的增强现实眼镜或其他相机显示一体设备上。
优选的，步骤(3)中，结合步骤(1)获取的环境参数，运用改进的A*算法计算出帆船前行的最佳计算路径具体为：
将测得的风速或水流速度转换成光滑的高度虚拟场，并在格点上使用有限差分法离散化上述问题求解线性方程获得虚拟高度场h(x,y)；之后，更新格点坐标为(x,y,h)，并使用此三维坐标取代传统A*算法中的二维坐标，计算各相邻格点间的距离；
假设在位置(xi，yi)处所测得的风速或水流速度为vi，帆船的航行速度为v0，帆船重心位置为(x0，y0)；首先计算虚拟高度场h(x,y)，将风速水速及船速纳入考虑，使得在测速点处的速度等于高度场的负梯度方向，在此边界条件下求解以下优化问题获得光滑的虚拟高度场：
min||Δh(x,y)||2,
s.t.▽h(xi,yi)＝-vi,i＝0,1,…
h(x0,y0)＝0；
在格点上使用有限差分法离散化上述问题求解线性方程获得虚拟高度场h(x,y)；之后，更新格点坐标为(x,y,h)，并使用此三维坐标取代传统A*算法中的二维坐标，计算各相邻格点ni与nj间的距离d(ni,nj)；最后使用格点作为结点，定义从节点ni到nj的有向距离d'(ni,nj)＝-d(ni,nj)sgn(hi-hj)，其中符号函数sgn(x)在x>0时取值1，在x<0时取值-1，在x＝0时取值0，令w'＝mini,jd'(ni,nj)，更新有向图权重w(ni,nj)＝d'(ni,nj)-w'以保证各边权重为正，在获得的带权有向图上，通过指定的目标位置与当前位置，运行A*算法获得推荐路径。
本发明的有益效果为：(1)将定位导航系统高精度定位的优点与GIS采集地理分布数据并进行运算显示的功能结合；先利用定位系统发送高精度的定位数据，而GIS负责接收这些数据和周边环境信息，如水温、潮位、海流、风向和风速等，对它们进行处理分析运算；高效的利用两个的系统的长处，为有效安全的训练方案与路线提供实现途径；(2)使用改进的A*算法，对复杂多变的海区风场及帆船目前的行驶情况进行实时响应，使得A*寻径算法能智能地根据目前帆船的运行环境给出推荐；(3)将获得的最优路径，以AR小船的形式实时呈现在帆船运动员所佩戴的增强现实眼镜或其他相机显示一体设备上，从而引导运动员按最优路径前行，达到在复杂环境中帮助运动员规划最佳路径的辅助训练的目的；这样用3D的引导方法更加方便明了，且具有真实性实现了感官上的统一，为运动员的在赛场的发挥积累经验。
附图说明
图1为本发明的装置结构示意图。
图2为本发明的装置工作流程示意图。
图3为本发明的现实增强模块工作流示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于增强现实的帆船辅助训练装置，包括：帆船定位模块、赛场环境GIS模块、赛场环境参数采集模块、中心数据处理计算机和增强现实处理模块；帆船定位模块、赛场环境GIS模块、赛场环境参数采集模块和增强现实处理模块都与中心数据处理器相连。
帆船定位模块：在该实例中我们利用北斗定位，主要由空间部分、地面控制部分和用户设备部分。空间部分和地面控制部分为用户提供位置信息，用户设备部分包括北斗信号接收机以及无线数据传输设备。
赛场环境GIS模块：该模块借助北斗对移动目标的高精度定位特性,以及GIS的图形显示功能和数据分析功能把赛场环境、帆船行驶轨迹、以及相关赛场环境参数显示在矢量电子地图上，为帆船科学训练提供可视化的操作手段。
赛场环境参数采集模块：采用MODEL 6006手持式热式风速测试仪获取训练地点的实时风速和温度，再通过当地的海洋局预报中心网站上读取波高、周期、水温、潮位、海流等近岸海洋气象参数。
增强现实处理模块：该模块包括了北斗定位数据和环境参数的获取计算、空间地理数据的查询与分析、虚拟物体图像注册、三维虚拟物体生成。将实时位置和训练路径规划呈现在运动员佩戴的AR眼镜上。
具体装置工作流程如图2所示：
步骤1、进行装置初始化判断，是否进入训练模式，若是进入下一步骤，若否重新初始化判断。
步骤2、首先我们可以用MODEL 6006手持式热式风速测试仪获取训练地点的实时风速和温度，再通过当地的海洋局预报中心网站上读取波高、周期、水温、潮位、海流等近岸海洋气象参数。GIS系统接收北斗信号接收机发送的位置数据(通过串行口进行通信)，然后对数据进行处理，包括对导航信息的提取，常见的有经度、纬度、时间、速度、方位角等以及有关数据的转换
步骤3、使用GIS系统获取的位置作为帆船重心位置(x0,y0)，测量初始时安装风速测速仪及流速测速仪于北斗接收模块的相对位置di，获取所测风速或水速vi的位置(xi,yi)＝(x0,y0)+di。以帆船所在位置为中心，选取窗口范围[w,h]，使得航行目标位置(x’,y’)落在窗口范围内，x'∈[x0-w,x0+w],y'∈[y0-h,y0+h]。在本示例中，选取w＝2|x’-x0|，h＝2|y’-y0|，并将窗口以δ＝w/50为步长划分成格点。使用有限差分法，在格点上求解优化问题
min||Δh(x,y)||2,
s.t.▽h(xi,yi)＝-vi,i＝0,1,…
h(x0,y0)＝0；
获得定义在格点上的高度场h。以格点为结点，计算带虚拟高度h后各相邻结点间的距离，建立A*算法输入的图数据结构。在带虚拟高度场的图上，希望建模有向图数据结构保证由高处结点移动到低处结点的距离较短，使用公式d'(ni,nj)＝-d(ni,nj)sgn(hi-hj)来计算结点ni到nj的距离，其中sgn(x)为符号函数。以ni的虚拟高度hi大于nj的虚拟高度hj为例，此时d’(ni,nj)<0<d’(nj,ni)，保证了由ni指向nj的距离小于nj指向ni的距离。为保证各边权重非负，计算图中各边距离最小值w'＝mini,jd'(ni,nj)，并定义非负的有向边权重w(ni,nj)＝d'(ni,nj)-w'。将此带权有向图作为A*算法的输入，运行A*算法以获得推荐的到达目标的训练路径。
步骤4、如图3所示，增强现实处理系统开始工作，首先打开摄像机获取视频场景并作为与真实世界交互的窗口；接着获取北斗定位芯片、MMA8452Q加速度传感器以及MODEL6006手持式热式风速测试仪的使用权限，并对传感器的读数进行数据计算；再通过位置和姿态数据进行相关坐标系的创建并根据查询分析返回的结果进行坐标转换；之后将获取的位置和姿态数据在OGC提供的数据库中查询、分析一定范围内的空间地理数据并传入最优规划路径，最后判断虚拟物体是否在取景区域内；如果虚拟物体经过投影变换后在视野范围内，则将三维物体创建并渲染，同时输出合成图像，并将图像和各环境参数显示到运动员佩戴的AR眼镜上作为参考；如果不在视野范围内则从第二步开始继续重复以上流程，直至系统结束任务。
本发明能够根据采集到的场景参数规划出行驶最优路径，并且实时地以增强现实的方式呈现在运动员所佩戴的增强现实眼镜或其他相机显示一体设备上。

Claims (1)

1.一种基于增强现实的帆船辅助训练路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)通过赛场环境参数采集模块获取帆船训练环境的水温、海流、浪高、水位、周期海洋气象参数，并通过固定式测风测温仪采集实时的方向和风速数据；
(2)通过帆船定位模块对帆船的实时运动状态，包括经度、纬度、速度、航行方向的数据进行收集，利用赛场环境GIS模块将帆船的运动状态动态地在电子地图上以图形的方式形象直观地显示出来；
(3)结合步骤(1)获取的环境参数，运用改进的A*算法计算出帆船前行的最佳计算路径；具体为：
将测得的风速或水流速度转换成光滑的高度虚拟场，并在格点上使用有限差分法离散化求解线性方程获得虚拟高度场h(x,y)；之后，更新格点坐标为(x,y,h)，并使用此三维坐标取代传统A*算法中的二维坐标，计算各相邻格点间的距离；
假设在位置(xi，yi)处所测得的风速或水流速度为vi，帆船的航行速度为v0，帆船重心位置为(x0，y0)；首先计算虚拟高度场h(x,y)，将风速水速及船速纳入考虑，使得在测速点处的速度等于高度场的负梯度方向，在此边界条件下求解以下优化问题获得光滑的虚拟高度场：
min||Δh(x,y)||2,
Figure FDA0002251364990000011
h(x0,y0)＝0；
在格点上使用有限差分法离散化上述问题求解线性方程获得虚拟高度场h(x,y)；之后，更新格点坐标为(x,y,h)，并使用此三维坐标取代传统A*算法中的二维坐标，计算各相邻格点ni与nj间的距离d(ni,nj)；最后使用格点作为结点，定义从节点ni到nj的有向距离d'(ni,nj)＝-d(ni,nj)sgn(hi-hj)，其中符号函数sgn(x)在x>0时取值1，在x<0时取值-1，在x＝0时取值0，令w'＝mini,jd'(ni,nj)，更新有向图权重w(ni,nj)＝d'(ni,nj)-w'以保证各边权重为正，在获得的带权有向图上，通过指定的目标位置与当前位置，运行A*算法获得推荐路径；
(4)增强显示处理模块利用增强现实的方法将计算出的最优路径呈现在帆船运动员所佩戴的增强现实眼镜或其他相机显示一体设备上。
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