CN108939512A - 一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人体动作识别领域，提供一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，包括：利用穿戴式传感器分别采集人体站立时和游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号；获得人体肢体的初始姿态，对初始姿态进行校正，得到校正后的初始姿态；根据站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定；利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新。本发明能够捕捉游泳时的人体姿态，通过运动学分析可使游泳者的姿态具有可比性。

Description

一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法

技术领域

本发明涉及人体动作识别领域，尤其涉及一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法。

背景技术

人体运动分析系统已广泛应用于医学、体育等人机交互领域。其中，基于可穿戴式传感器的运动捕捉技术，由于低成本且在室内和室外环境均具有良好的适应性，成为了今年来的一大研究热点。游泳监测系统主要用于测量能够反映运动表现的各项参数。由于可穿戴设备具有良好的普适性和扩展性，可穿戴式监测系统正受到越来越多的关注和重视，在消防救援、行人导航，运动监测和健康医疗等军用和民用领域有着广阔的应用前景。

利用穿戴式传感器进行游泳运动测量时，各肢体的姿态具有较大活动度，相对于陆地上的动作更为复杂，动作变化更为随意，对于动作捕捉系统和技术具有较大挑战。传统的游泳训练研究主要通过图片、视频分析和光学动作捕捉等方法，然而以上方法均存在不易携带，场地受限等问题，基于可穿戴式传感器的运动捕捉技术恰恰可以克服上述问题，使得可穿戴式动作捕捉方法在游泳运动测量具有实用价值。人体肢体在游泳时，一直在协同运动，需要同时测量肢体姿态，利用姿态解算算法时需要考虑人体姿态在全局坐标系的旋转，单纯利用传感器坐标系与全局坐标系的四元数不能满足全身姿态的捕捉；另外，在实际数据采集时，传感器在人体佩戴在不同人体位置时，磁力计的数据可能受到不明磁场的干扰，因此在数据采集前需要对磁力计数据进行检查和校正，以保证初始姿态的准确性；许多研究者在研究动作捕捉系统时，往往根据使用习惯选用滤波算法进行噪声消除，其中互补滤波具有很强的鲁棒性和简洁性，因此可以作为滤波算法。

发明内容

本发明主要解决现有游泳运动测量技术难以有效地捕捉游泳肢体姿态的技术问题，提出一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，能够捕捉游泳时的人体姿态，通过运动学分析使不同被测者的游泳姿态的运动参数具有可比性，保证测量的准确性。

本发明提供了一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，包括以下步骤：

步骤100，利用穿戴式传感器分别采集人体站立时和游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，其中，所述穿戴式传感器包括三轴加速度计、陀螺仪和磁力计；所述运动信号包括三维加速度信号和三维角速度信号，磁力计信号包括三维地磁场分量；

步骤200，根据站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，对初始姿态进行校正；并根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，得到校正后的初始姿态；其中，所述初始姿态包括各肢体静止站立状态的俯仰角、滚转角和偏航角；

步骤300，根据站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定；

步骤400，利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新。

优选的，利用三轴加速度计采集三维加速度信号，利用陀螺仪采集三维角速度信号，利用磁力计采集磁力计信号。

优选的，步骤200，根据站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，对初始姿态进行校正；并根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，得到校正后的初始姿态，包括以下过程：

步骤201，利用最小二乘法的椭球拟合方法，得到误差模型为：

其中，H^s表示测量位置所在实际磁场， 表示磁力计的输出信号，E_s表示灵敏度误差，E_n表示非正交误差，E_si表示软磁场误差，表示硬磁场误差，E₀表示偏移误差，ε表示白噪声

步骤202，通过简化磁场误差模型，得到如下公式:

H^s＝A^-1(h^s-B-ε)，

其中A＝E_sE_nE_si,A为可逆矩阵，A和B可以通过最小二乘法得到；

步骤203，根据简化的磁场误差模型，将磁力计数据进行矫正；

步骤204，利用三维磁场分量信号确定地理北极方向，并结合加速度计的三维加速度信号校正肢体的初始姿态：

通过求解传感器坐标系与肢体坐标系相对的欧拉角，利用三维加速度信号，得到俯仰角和滚转角，公式如下：

其中，θ表示俯仰角，φ表示滚转角，和分别为加速度计三个轴的输出，g是重力加速度；

利用俯仰角和滚转角，得到偏航角公式如下：

其中，是X和Y轴磁场强度在地理坐标系的投影，X轴指向地球磁场的北方向；

步骤205，利用得到的俯仰角、滚转角和偏航角，对静止朝北站立时的初始姿态进行校正；

步骤206，利用如下传感器坐标系与肢体坐标系的单位四元数公式，对偏差量进行修正：

优选的，在步骤200之前，还包括对磁力计进行校正。

优选的，步骤300，根据站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定，包括以下子过程：

得到生物力学模型中端点坐标位置公式为：

其中，为编号m的肢体关节在地理坐标系的坐标，α表示人体肢体向量个数，O(t)为盆骨中心的坐标；

人体肢体向量在地理坐标系的旋转表示为：

其中，q和q^*分别是肢体坐标系与地理坐标系的四元数和其共轭四元数，人体肢体向量在地理坐标系的表示是人体肢体向量在肢体坐标系的表示是 为四元数乘法；

得到人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式为:

其中，初始通过三维加速度信号与三维磁场分量信号判定重力矢量方向和磁场北极方向的确定；

当校正初始人体姿态时，肢体坐标系可以通过静止朝北站立的方式与地理坐标系重合，得出：

当人体姿态也保持直立，且面朝北时，人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式为:

利用人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式，对人体初始姿态与生物力学模型进行标定。

优选的，步骤400，利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新，包括以下子步骤：

步骤401，除去三轴角速度信号误差的姿态更新微分公式：

其中，β表示误差幅值，表示误差修正项，为去除噪声后的四元数微分项，为带有三轴角速度信号误差的四元数微分项，β为误差修正幅值；

步骤402，如果初始时刻的传感器坐标系与地理坐标系的四元数估计值已知,姿态更新算法可以根据以下公式进行迭代：

步骤403，更新后的四元数可以用于驱动人体全身模型的肢体向量，实现动作捕捉游泳姿态，进行人体游泳姿态更新。

本发明提供的一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，通过惯性传感器搭建可穿戴式动作捕捉系统，实现游泳泳姿的测量，改善了动作捕捉系统的磁力计校正和初始姿态估计方法，从而提高动作捕捉系统在游泳姿态测量的精确性和可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法的实现流程图；

图2为本发明实施例中肢体坐标系和地理坐标系的示意图；

图3为本发明实施例中传感器坐标系和硬件架构的示意图；

图4为本发明实施例中人体生物力学模型的示意图；

图5为本发明实施例中实例一计算得到的游泳者腰部姿态(局部肢体姿态)的示意图；

图6为本发明实施例中实例二计算得到的游泳者全身姿态的示意图。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

图1为本发明实施例中提供的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法的实现流程图。如图1所示，本发明实施例提供的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，包括以下步骤：

步骤100，利用穿戴式传感器分别采集人体站立时和游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，其中，所述穿戴式传感器包括三轴加速度计、陀螺仪和磁力计；所述运动信号包括三维加速度信号和三维角速度信号，磁力计信号包括三维地磁场分量。对采集到的运动信号以及三维磁场分量信号进行除噪声处理；将采集到的信号离线保存到存储设备并实现自动上传。

具体的，将多个可穿戴式传感器测量节点绑定于人体肢体的不同部位，通过上位机的接收节点可以控制测量节点工作，主要控制命令为开始采集命令，等待采集命令(待机)，停止采集命令和上传数据命令。上位机可以将采集的节点数据进行预处理(除噪声处理)和保存，随后上位机的软件可以分析和计算采集到的节点数据。每个测量节点可以测量运动信号和磁力计信号，运动信号包括三维加速度信号三维角速度信号磁力计信号为三维地磁场分量n代表测量节点编号，在采集数据时，数据存储在测量节点中的SD卡中，待采集完成后，数据可以通过接收节点上传至上位机，用于后续分析。其中，利用三轴加速度计采集三维加速度信号，利用陀螺仪采集三维角速度信号，利用磁力计采集磁力计信号。

步骤200，根据站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，对静止朝北站立时的初始姿态进行校正；并根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，得到校正后的初始姿态。

本步骤根据采集的人体站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，所述初始姿态包括各肢体静止站立状态的俯仰角、滚转角和偏航角，根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，并对静止朝北站立时的初始姿态进行校正，校正后的各肢体初始姿态即为人体初始方位信息；具体过程如下：

先完成初始姿态校正之前，需要对磁力计进行校正，为了实现磁力计校正，需要采集磁力计在旋转时的数据，可以采用八字型的随机旋转形式，随后将这些数据作为磁力计校正的样本。简化磁场误差模型为：

H^s＝A^-1(h^s-B-ε)，

其中，为测量位置所在实际磁场，A＝E_sE_nE_si， E_s表示灵敏度误差，E_n表示非正交误差，E_si表示软磁场误差，表示硬磁场误差，E₀表示偏移误差，ε表示白噪声h表示磁力计的输出信号，s表示在传感器坐标下的值。

由上述提到的，求解偏航角需要得到和

其中，表示各肢体静止站立状态的航偏角，θ表示各肢体静止站立状态的俯仰角，φ表示各肢体静止站立状态的滚转角，可知，求解A^-1和B是需要计算的变量，这里采用椭球拟合方法和最小二乘法。理想情况下，若不存在测量误差和干扰磁场，磁力计测量数据的投影轨迹应是一个球体，其半径等于当地的磁场强度，即：

A为可逆矩阵，忽略白噪声，则有：

H^S＝A^-1(h^s-B)，

得到椭球方程的广义形式：

(h-B)^TM(h-B)＝||H^S||²

其中，从上式可以看出，在磁场干扰的环境和仪器的误差影响下，磁力计的输出数据位于一个椭球面上，校正磁力计的数据，可以采用最小二乘法进行拟合，计算M和B的值。

椭球的一般形式为：

a₁X²+a₂Y²+a₃Z²+2a₄XY+2a₅XZ+2a₆YZ+2a₇X+2a₈Y+2a₉Z+a₁₀＝0

定义如下向量：

ξ＝[X²Y²Z² 2XY 2XZ 2YZ 2X 2Y 2Z 1]^T

θ＝[a₁ a₂ a₃ a₄ a₅ a₆ a₇ a₈ a₉ a₁₀]^T

其中，ξ为m×10的矩阵，θ为m×1的矢量，m为样本量。

通过最小二乘法得到椭球方程系数，然后将椭球的一般形式变成广义形式为：

其中，矩阵矢量E＝[a₇ a₈ a₁₀]，常数F＝a₁₀。

将上式进行变换为：

与椭球方程的广义形式对比可知：

由于所以可以通过M的奇异值分解求出A^-1，从而利用得到的磁场误差H^s＝A^-1(h^s-B)完成磁力计的校正。

本步骤采用三维磁场分量信号对人体的各肢体初始姿态进行校正，在获取人体初始姿态之前，对磁力计数据进行矫正，此时，采集数据时采用八字旋转方法进行旋转，利用最小二乘法的椭球拟合算法排除软磁场或硬磁场的干扰，估计人体初始姿态时，人体朝北站立，可以根据磁力计信号作为偏航角的参考，三维磁场分量信号估计地理北极方向。

同理，利用加速度计作为俯仰角和滚转角的参考，校正俯仰角和滚转角，从而校正人体的肢体初始姿态，得到校正后的校正后的初始姿态。为了阐述如何将初始人体姿态与生物力学模型进行标定，先给出三个坐标系定义。如图2，展示了地理坐标系和肢体坐标系，图3中展示了传感器坐标系。

地理坐标系(e-坐标系)：该坐标系的Ox_e，Oy_e和Oz_e轴分别指向北，东和地，其中该坐标系的Ox_e与地磁场北极指向一致。

肢体坐标系(b-坐标系)：该坐标系位于人的肢体上，坐标系的原点位于相邻肢体的交点(一般为关节)，例如，脚踝是足部坐标系，而膝关节是小腿坐标系，如图2所示。

传感器坐标系(s-坐标系)：该坐标系每个轴的方向与传感器数据输出代表的方向相同，如图3所示。

本步骤利用一种新的磁力计校正人体姿态方法，从而得到传感器坐标系与肢体坐标系的旋转关系(可用四元数或欧拉角表示)，主要包括：

步骤201，利用最小二乘法的椭球拟合方法，得到误差模型为：

其中，H^s表示测量位置所在实际磁场，h^s表示磁力计的输出信号，E_s表示灵敏度误差，E_n表示非正交误差，E_si表示软磁场误差，表示硬磁场误差，E₀表示偏移误差，而ε为白噪声

步骤202，通过简化磁场误差模型，引入符号A和B，得到如下公式:

H^s＝A^-1(h^s-B-ε)，

其中A＝E_sE_nE_si,这里A为可逆矩阵，A和B可以通过最小二乘法得到。

步骤203，根据此简化的磁场误差模型，可以将磁力计数据进行矫正。

步骤204，随后利用三维磁场分量信号估计地理北极方向，并结合加速度计的三维加速度信号校正肢体的初始姿态：

首先，通过求解传感器坐标系与肢体坐标系相对的欧拉角，利用三维加速度信号可以求解俯仰角(θ)和滚转角(φ)，公式如下：

其中，θ表示俯仰角，φ表示滚转角，和分别为加速度计三个轴的输出，g是重力加速度。使用实际磁场，俯仰角和滚转角求解偏航角公式如下：

其中，是X和Y轴磁场强度在地理坐标系(右手坐标系)的投影，这里X轴指向地球磁场的北方向。

步骤205，利用得到的俯仰角、滚转角和偏航角，对静止朝北站立时的初始姿态进行校正。

步骤206，利用传感器坐标系与肢体坐标系的单位四元数对偏差量进行修正，单位四元数可以通过欧拉角经过公式转换得到，转换公式如下：

步骤300，根据采集到的站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定。

本步骤在人体模型标定方面本发明提出一种简捷的人体姿态标定方法用于与生物力学模型进行标定。该标定方法主要包括：该方法的基本思想是分别得到传感器坐标系与肢体坐标系的四元数(通过步骤200得到)，和传感器坐标系与地理坐标系的四元数(通过步骤300得到)，从而间接得到肢体坐标系与地理坐标系的四元数。也就是通过传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，和传感器坐标系与地理坐标系的四元数，先后旋转人体姿态在生物力学模型中的肢体向量，从而达到肢体坐标系与地理坐标系的四元数直接旋转人体姿态向量的目的。

在标定过程中，人体仅需要保持直立状态，并相对地面静止几秒钟，随后根据运动信号和磁力计信号的均值估计出传感器坐标系与地理坐标系的四元数，标定后的四元数可以作为滤波算法的初始四元数，若标定过程中人体未保持静止或信号受到干扰，需要重新执行此步骤。本步骤中，采用四元数表示人体各肢体在全局坐标系的旋转，在获得肢体初始姿态的传感器坐标系与肢体坐标系四元数后，还需要获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，因此，借助三维加速度信号与三维磁场分量信号可以判定重力矢量方向和磁场北极方向的原理，求得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，从而完成初始人体姿态与生物力学模型的标定。

人体姿态的生物力学模型可以简化人体肢体，从而将人体姿态简化为铰链连接的骨架，如图4所示，根节点接近人体重心，在骨盆中心点附近，图中展示了代表人体肢体的向量V^B，铰链结构的骨架模型使得人体姿态可以被线段表示，其中线段的端点一般位于人体关节处。生物力学模型中端点坐标位置可以由如下公式推算：

为编号m的肢体关节在地理坐标系的坐标，α表示人体肢体向量个数，可以根据需要捕捉的人体姿态任意组合，例如捕捉从根节点到左侧手臂的人体姿态时，α＝4，分别对应为脊柱向量，为左肩向量，为左大臂向量，为左小臂向量。t为t时刻的采样点。O(t)为盆骨中心的坐标。

为了能够计算每一时刻t的代表人体肢体的向量V^B可以进行定义，如图4。同时需要计算原因是人体肢体向量(V)在地理坐标系的旋转可表示为：

其中，q和q^*分别是肢体坐标系与地理坐标系的四元数和其共轭四元数，人体肢体向量在地理坐标系的表示是人体肢体向量在肢体坐标系的表示是 为四元数乘法。

改写人体肢体向量(V)在地理坐标系的旋转公式为:

其中，初始可以通过三维加速度信号与三维磁场分量信号判定重力矢量方向和磁场北极方向的原理求出。

当校正初始人体姿态时，肢体坐标系可以通过静止朝北站立的方式与地理坐标系近似重合，则此时可以近似的得出：

由此，给出是否满足初始人体姿态与生物力学模型标定要求的条件,也就是当人体姿态也保持直立，且面朝北时，由上述人体肢体向量(V)在地理坐标系的旋转公式可知：

此时，人体姿态会与生物力学模型中定义的人体站立姿态近视，以此可以判断是否标定成功。

本发明采用间接求解的方法，其中表示任意人体肢体在肢体坐标系到地理坐标系的旋转四元数，然而，实际应用时，难以确定作为替代方法，可预先求解(可预先标定人体姿态)，表示任意人体肢体在肢体坐标系到传感器坐标系的旋转四元数，随后在传感器姿态更新时，可以求得每一时刻t的其中表示任意刚体在传感器坐标系到地理坐标系的旋转四元数，这样可以利用与两次旋转任意人体肢体，从而达到利用一次旋转任意人体肢体的目的。为了得到标定需要的初始人体姿态，需要人体静止朝北站立的方式与地理坐标系重合，此时采用这种直立站立的姿势，算法给出的人体姿态应与生物力学模型中定义的人体姿态接近，以此可以判断是否标定成功。

本步骤为实现对人体初始姿态与生物力学模型的标定，利用采集的运动信号和磁力计信号，通过重力方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，标定后的四元数作为滤波算法的初始四元数，若标定过程中人体未保持静止或信号受到干扰，需要重新执行此步骤。

步骤400，利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新。

其中，互补滤波算法采用梯度下降方法，由于陀螺仪提供的三维角速度数据存在噪声，使得每次姿态更新存在误差，根据加速度信号和三维地磁场分量信号估计误差修正项，通过误差幅值调整修正项的权重，进而消除角速度数据积分的误差，从而实现游泳姿态的更新。

为了阐述姿态解算如何计算消除传感器积分误差，并利用传感器信号进行姿态更新，这里将详述讲述互补滤波算法的使用方法。本发明选取四元数表示姿态旋转，四元数微分方程如下：

其中n代表编号为n的测量节点。考虑到算法在离散时间系统实现，改写上式为：

具有陀螺仪测量噪声，为了得到四元数微分项的估计值，引入误差幅值β和误差修正项

除去三轴角速度信号误差的姿态更新微分公式：

其中，为去除噪声后的四元数微分项，为带有三轴角速度信号误差的四元数微分项，β为误差修正幅值，其乘以误差修正项，便可以实现消除角速度数据积分的误差的目的，梯度下降方法估计出的误差修正项为误差幅值β可以根据动作捕捉精度进行调节，而误差修正项的求解需要用到加速度计和磁力计，同时采用梯度下降方法，下面给出目标方程误差的计算公式：

其中，和的组成元素分别为：

其中梯度下降方法中的目标函数f和雅可比矩阵J：

目标函数和雅可比矩阵对应加速度数据

和对应磁力计数据。

如果初始时刻的传感器坐标系与地理坐标系的四元数估计值已知,姿态更新算法可以根据以下公式进行迭代：

更新后的四元数可以用于驱动人体全身模型的肢体向量(V)，从而实现动作捕捉游泳姿态的目的。

本步骤中，互补滤波算法采用梯度下降方法，其原理属于互补滤波算法，这里先使用陀螺仪数据积分求解姿态，随后根据加速度信号和三维地磁场分量信号估计误差修正项，通过误差幅值调整修正项的权重，进而消除角速度数据积分的误差，从而实现游泳姿态的更新。其中利用陀螺仪动态姿态解算性能好，而加速度计平稳状态姿态不易受干扰的特性，将陀螺仪提供的三维角速度数据与加速度计提供的三维加速度数据进行融合，从而实现消除传感器误差，并利用传感器信号进行姿态更新的目的。

本发明实施例提供的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，通过穿戴式传感器采集游泳者的水中运动数据；根据人体骨骼的生物力学特征，构建人体生物力学模型，对传感器信号进行姿态解算，使用改进的互补滤波算法消除传感器误差，使其适用于游泳场景；利用磁力计校正人体肢体的初始姿态，并将初始人体姿态与生物力学模型中的人体骨骼进行标定；经过误差校正，精确计算被测游泳者划水过程中的身体姿态；通过计算人体各关节位置和角度，可以对游泳时的人体姿态进行运动学分析和量化划水动作的差异。本发明能够捕捉游泳时的人体姿态，通过运动学分析可使游泳者的姿态具有可比性。

下面以实例的形式对本发明做进一步的解释说明：

实例一

通过在人体绑定测量节点可以捕捉人体任意肢体部位的姿态，尤其是游泳者在水中的姿态无法用肉眼直观看到，而利用本发明的游泳姿态测量方法，可以得到游泳者水中姿态，现在以捕捉游泳者腰部姿态为例，阐释本发明捕捉游泳者局部姿态的流程。

如图3中展示了本发明使用的硬件，包括上位机，接收节点和测量节点，在游泳者佩戴测量节点前需要对节点进行防水处理，每个测量节点含有SD卡，可以离线存储大量游泳运动数据。

在本实例中，为游泳者构建的腰部模型为三角形铰链结构(如图4右侧)，其中将骨盆中心靠近人体重心位置作为人体模型的根节点(亦是三角形的顶点)，根节点显示了肢体坐标系，Ox_b指向人体前方，Oy_b指向人体右侧，Oz_b指向人体下方。

采集数据前，在场地采集磁力计数据，利用本发明的磁力计矫正方法对数据进行椭球拟合，随后游泳者在下水前，面朝北站立，以得到人体姿态与腰部模型标定需要的加速度数据和磁力计数据，随后游泳者可以下水采集游泳数据。

采集的数据需要等到游泳者上岸后上传，数据上传到上位机中，便可以利用上位机中的软件进行游泳姿态的计算；测量到的游泳者腰部姿态效果如图5所示，图中标出了一个划水周期的游泳者腰部姿态，可以看到游泳者的腰部姿态在水中的运动情况，游泳者的蝶泳姿态具有明显的周期性规律。

实例二

本发明相对于传统视频和光学动作捕捉游泳姿态的优势在于不受水中和水面的环境限制，可以捕捉整个游泳过程中游泳者的全身姿态，测量的人体姿态可用于运动学分析，现在以捕捉游泳者全身姿态为例，阐释本发明捕捉游泳者全身姿态的流程。

实例二中使用的硬件与实例一相同，游泳者全身模型如图4(左侧)所示，本实例增加了游泳者四肢和躯干的肢体向量，共计14个向量，在实际采集中，未将足部姿态列入测量范围，根节点位置依然在人体重心。人体姿态与生物力学模型的标定与实例一相同。

测量到的游泳者全身姿态效果如图6所示，图中对比视频截图与本发明测量到游泳者姿态截图，可以看到本方法在展示游泳者全身姿态方面更为清晰和全面，不会存在传统视频拍摄存在的肢体遮挡问题，图中依然展示了游泳者蝶泳姿态，但需要特别强调的是，本发明可以捕捉四种竞技泳姿(蛙泳，蝶泳，仰泳和自由泳)，而不仅限于蝶泳。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，利用穿戴式传感器分别采集人体站立时和游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，其中，所述穿戴式传感器包括三轴加速度计、陀螺仪和磁力计；所述运动信号包括三维加速度信号和三维角速度信号，磁力计信号包括三维地磁场分量；

步骤200，根据站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，对初始姿态进行校正；并根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，得到校正后的初始姿态；其中，所述初始姿态包括各肢体静止站立状态的俯仰角、滚转角和偏航角；

步骤300，根据站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定；

步骤400，利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新。

2.根据权利要求1所述的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，利用三轴加速度计采集三维加速度信号，利用陀螺仪采集三维角速度信号，利用磁力计采集磁力计信号。

3.根据权利要求1所述的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，步骤200，根据站立时的三维加速度信号和三维地磁场分量信号，获得人体肢体的初始姿态，对初始姿态进行校正；并根据初始姿态获得传感器坐标系与肢体坐标系的四元数，利用加速度信号与磁场分量对偏差量进行修正，得到校正后的初始姿态，包括以下过程：

步骤201，利用最小二乘法的椭球拟合方法，得到误差模型为：

h^s＝E_sE_n(E_siH^s+E_hi)+E₀+ε，

其中，H^s表示测量位置所在实际磁场，h^s表示磁力计的输出信号，E_s表示灵敏度误差，E_n表示非正交误差，E_si表示软磁场误差，E_hi表示硬磁场误差，E₀表示偏移误差，ε表示白噪声

步骤202，通过简化磁场误差模型，得到如下公式：

h^s＝AH^s+B+ε，

H^s＝A^-1(h^s-B-ε)，

其中A＝E_sE_nE_si，B＝E_sE_nE_hi+E₀，A为可逆矩阵，A和B可以通过最小二乘法得到；

步骤203，根据简化的磁场误差模型，将磁力计数据进行矫正；

步骤204，利用三维磁场分量信号确定地理北极方向，并结合加速度计的三维加速度信号校正肢体的初始姿态：

通过求解传感器坐标系与肢体坐标系相对的欧拉角，利用三维加速度信号，得到俯仰角和滚转角，公式如下：

其中，θ表示俯仰角，φ表示滚转角，和分别为加速度计三个轴的输出，g是重力加速度；

利用俯仰角和滚转角，得到偏航角公式如下：

其中，是X和Y轴磁场强度在地理坐标系的投影，X轴指向地球磁场的北方向；

步骤205，利用得到的俯仰角、滚转角和偏航角，对静止朝北站立时的初始姿态进行校正；

步骤206，利用如下传感器坐标系与肢体坐标系的单位四元数公式，对偏差量进行修正：

4.根据权利要求1或3所述的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，在步骤200之前，还包括对磁力计进行校正。

5.根据权利要求1所述的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，步骤300，根据站立时的运动信号和磁力计信号，可以通过重力矢量方向和磁场北极方向获得传感器坐标系与地理坐标系的四元数，并利用四元数对人体初始姿态与生物力学模型进行标定，包括以下子过程：

得到生物力学模型中端点坐标位置公式为：

其中，为编号m的肢体关节在地理坐标系的坐标，α表示人体肢体向量个数，O(t)为盆骨中心的坐标；

人体肢体向量在地理坐标系的旋转表示为：

其中，q和q^*分别是肢体坐标系与地理坐标系的四元数和其共轭四元数，人体肢体向量在地理坐标系的表示是人体肢体向量在肢体坐标系的表示是 为四元数乘法；

得到人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式为：

其中，初始通过三维加速度信号与三维磁场分量信号判定重力矢量方向和磁场北极方向的确定；

当校正初始人体姿态时，肢体坐标系可以通过静止朝北站立的方式与地理坐标系重合，得出：

当人体姿态也保持直立，且面朝北时，人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式为：

利用人体肢体向量在地理坐标系的旋转公式，对人体初始姿态与生物力学模型进行标定。

6.根据权利要求1所述的基于穿戴式传感器的游泳姿态测量方法，其特征在于，步骤400，利用互补滤波算法，消除传感器误差，并利用游泳过程中肢体的运动信号和磁力计信号，进行人体游泳姿态更新，包括以下子步骤：

步骤401，除去三轴角速度信号误差的姿态更新微分公式：

其中，β表示误差幅值，表示误差修正项，为去除噪声后的四元数微分项，为带有三轴角速度信号误差的四元数微分项，β为误差修正幅值；

步骤402，如果初始时刻的传感器坐标系与地理坐标系的四元数估计值 _t＝0已知，姿态更新算法可以根据以下公式进行迭代：

步骤403，更新后的四元数可以用于驱动人体全身模型的肢体向量，实现动作捕捉游泳姿态，进行人体游泳姿态更新。