[發明專利]一種沉浸式環境中遠程動作教學質量的自動評價方法和系統

有效

• 申請號: 201710326333.7
• 申請日: 2017-05-10
• 公開（公告）號: CN107240049B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 陳曉明;陳志波
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學先進技術研究院
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06F3/01;G09B7/00
• 代理公司: 合肥市長遠專利代理事務所(普通合伙) 34119
• 代理人: 段曉微;葉美琴

1.一種沉浸式環境中遠程動作教學質量的自動評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集教師標準動作和學生模仿動作；

S2、綜合學生模仿動作與教師標準動作的動作相似度、學生模仿動作的動作細節、學生模仿動作的動作平滑度對學生模仿動作質量進行系統總體打分，得到系統總分Q；

步驟S2，具體包括：

S21、采用基于動態時間規整的相似度評價方法，對學生模仿動作與教師標準動作的動作相似度進行評價，得到學生目標節點模仿動作與教師目標節點標準動作的動作相似度分數Q₁；

S22、根據教師手臂動作邊界距離和學生手臂動作邊界距離，對學生模仿動作的動作細節進行評價，得到學生模仿動作的動作細節分數Q₂；

S23、根據動作捕捉傳感器獲取的手臂動作力度，對學生模仿動作的動作平滑度進行評價,得到學生模仿動作的動作平滑度分數Q₃；

S24、按照最優權重矢量對Q₁、Q₂、Q₃進行加權求和，得到系統總分Q。

2.根據權利要求1所述的沉浸式環境中遠程動作教學質量的自動評價方法，其特征在于，步驟S1，具體包括：采集教師標準動作的手臂關節動作和手臂動作力度，采集學生模仿動作的手臂關節動作和手臂動作力度；

優選地，通過Kinect采集教師標準動作和學生模仿動作的手臂關節動作，通過動作捕捉傳感器采集教師標準動作和學生模仿動作的手臂動作力度。

3.根據權利要求1或2所述的沉浸式環境中遠程動作教學質量的自動評價方法，其特征在于，步驟S21，具體包括：

對學生模仿動作進行歸一化處理，

P(t)表示目標節點教師標準動作，Q(t)表示目標節點學生模仿動作，分別表示節點歐拉角數據的x，y，z分量，t代表時刻，N表示總時刻數，向量表示從Kinect獲取的3個歐拉角數據，再建立一個N×N的距離矩陣d(t₁,t₂)＝|P(t₁)-Q(t₂)|²，t₁，t₂表示N×N矩陣中處在t1行t₂列的位置，然后根據動態規劃的方法累計距離矩陣：

γ(t1,t2)＝d(t1,t₂)+min{γ(t₁-1,t₂-1),γ(t₁-1,t₂),γ(t₁,t₂-1)}，得到距離空間，γ(t₁,t₂)表示處在(t₁,t₂)位置的矩陣元素；根據距離空間對學生目標節點模仿動作與教師目標節點標準動作的動作相似度進行評價，得到學生目標節點模仿動作與教師目標節點標準動作的動作相似度分數，再計算學生所有節點模仿動作與教師所有節點標準動作的動作相似度分數的平均值，得到學生模仿動作與教師標準動作的動作相似度分數Q₁；

優選地，步驟S22，具體包括：

分別求出教師手臂動作邊界和學生手臂動作邊界，

P_peak＝max{P_X(0),P_x(1),…,P_X(N-1)}，

Q_peak＝max{Q_X(0),Q_X(1),…,Q_X(M-1)}，

P_peak表示教師手臂動作邊界，Q_peak表示學生手臂動作邊界，t代表時刻，N＝M表示總時刻數，Px(0)表示在時刻t＝0時教師手臂動作節點的角度數據，Px(N-1)表示在時刻t＝N-1時教師手臂動作節點的角度數據，Qx(0)表示在時刻t＝0時學生手臂動作節點的角度數據，Qx(M-1)表示在時刻t＝M-1時學生手臂動作節點的角度數據，所述P_peak、Q_peak可通過Kinect獲取；根據P_peak和Q_peak的距離，對學生模仿動作動作細節進行評價，得到學生模仿動作的動作細節分數 Q₂；

優選地，步驟S23，具體包括：

通過動作捕捉傳感器獲取的手臂動作力度數據在以200Hz為截止頻率經過5階巴特沃斯低通濾波后為：X＝{x₁,x₂,x₃…x_n}，計算其變化率Δ X ＝ {x₂-x₁,x₃-x₂ … x_n-x_n-1} ，計算方差Var(X)＝Ε[(ΔX-μ)²]，其中n表示總時刻數，μ＝Ε[ΔX]表示均值，通過方差對學生模仿動作的動作平滑度進行評價,得到學生模仿動作的動作平滑度分數Q₃；

優選地，步驟S24，具體包括：

按照最優權重矢量w＝[w₁，w₂，w₃]^T對三項分數Q₁、Q₂、Q₃進行加權求和，得到系統總分Q＝w₁·Q₁+w₂·Q₂+w₃·Q₃，其中w₁+w₂+w₃＝1。