[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)和方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710961786.7
• 申請(qǐng)日: 2017-10-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107898466B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 但果;馬強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): A61B5/11
• 分類(lèi)號(hào): A61B5/11;A61B5/00
• 代理公司: 廣東深宏盾律師事務(wù)所 44364
• 代理人: 趙瓊花

1.一種基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，使用基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，所述肢體運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)包括慣性傳感器節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)和上位機(jī)；所述數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)包含九軸傳感器和嵌入式平臺(tái)數(shù)據(jù)處理模塊；其中，所述九軸傳感器都是通過(guò)I2C串口與嵌入式平臺(tái)相連接，通過(guò)讀取不同慣性傳感器節(jié)點(diǎn)的寄存器地址得到每個(gè)傳感器獲得的肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；所述九軸傳感器包括三軸加速度、三軸角速度和三軸磁力計(jì)傳感器；所述的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)按照與上位機(jī)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議將數(shù)據(jù)打包通過(guò)藍(lán)牙模塊發(fā)送給上位機(jī)的虛擬人物模型；其特征在于，包括步驟：

A、系統(tǒng)開(kāi)始工作，初始化九軸傳感器，并設(shè)置定時(shí)器，對(duì)人體運(yùn)動(dòng)信息的實(shí)時(shí)采集，通過(guò)嵌入式平臺(tái)實(shí)時(shí)采集九軸傳感器數(shù)據(jù)再將數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波除去噪聲；

B、利用九軸傳感器中的三軸角速度傳感器輸出的角速度信息和定時(shí)器發(fā)送的采集時(shí)間Tt-1和采集時(shí)間Tt，對(duì)角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間T＝Tt-Tt-1的積分求出當(dāng)前角度，再通過(guò)旋轉(zhuǎn)矢量算法解算得到陀螺儀的估計(jì)姿態(tài)四元數(shù)；

C、利用獲得三軸加速度和三軸磁力計(jì)傳感器的數(shù)據(jù)，通過(guò)高斯牛頓迭代法進(jìn)行迭代找到最合適的四元數(shù)修正系數(shù)方法如下：

Ar＝[0 0 g]，mr＝[mn 0 md] (1)

其中g(shù)重力加速度，mn，md分別為地磁場(chǎng)坐標(biāo)系中的北向分量和垂直分量；

Ab＝[ax ay az]，mb＝[mx my mz] (2)

為運(yùn)動(dòng)任意時(shí)刻假定的加速度和磁力計(jì)的輸出矩陣；

Ab＝TAr，mb＝ Tmr (3)

其中T為旋轉(zhuǎn)矩陣，將(1),(2)帶入可求得修正系數(shù)；

D、利用卡爾曼濾波算法將角速度計(jì)算的估計(jì)值與加速度和磁力計(jì)得到修正系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，解算出三維空間中的姿態(tài)信息；

E、將解算出來(lái)的姿態(tài)信息傳遞給上位機(jī)用來(lái)虛擬人物模型的運(yùn)動(dòng)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，其特征在于，對(duì)人體運(yùn)動(dòng)信息的實(shí)時(shí)采集是通過(guò)對(duì)單一肢體進(jìn)行一組動(dòng)作捕獲，進(jìn)行校正，然后擴(kuò)展到全身的信息采集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，其特征在于：

所述的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)都包含三個(gè)三軸加速度，三軸角速度和三軸磁力的九軸傳感器和嵌入式平臺(tái)數(shù)據(jù)處理模塊；每一組都連接在不同的人體主要關(guān)節(jié)點(diǎn)上。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，其特征在于：所述的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)還包括無(wú)線藍(lán)牙模塊，電源模塊和充電放電穩(wěn)壓模塊；所述無(wú)線藍(lán)牙模塊可以與上位機(jī)通過(guò)藍(lán)牙適配器進(jìn)行連接，并將采集到經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)傳遞給上位機(jī)用來(lái)驅(qū)動(dòng)構(gòu)建的虛擬人物模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，其特征在于：所述的上位機(jī)獲得數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)通過(guò)藍(lán)牙模塊發(fā)送的肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包，利用獲得的數(shù)據(jù)包對(duì)根據(jù)人體在三維空間中的人體模型在軟件中構(gòu)建相應(yīng)的虛擬人物模型的動(dòng)作進(jìn)行重構(gòu)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于慣性傳感器的肢體運(yùn)動(dòng)捕捉方法，其特征在于：所述的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)有五組包含15個(gè)慣性傳感器，所述的15個(gè)慣性傳感器節(jié)點(diǎn)分別佩戴在人體的15個(gè)主要肢體運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)部位，該15個(gè)部位為：額頭，胸椎，腰椎，左上臂，左前臂，左手掌，右上臂，右前臂，右手掌，左大腿，左小腿，左腳踝，右大腿，右小腿，右腳踝。