[發明專利]一種虛擬人物運動同步方法及終端設備

有效

• 申請號: 202110127008.4
• 申請日: 2021-01-29
• 公開（公告）號: CN112764545B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 陳元;劉偉
• 申請（專利權）人: 重慶子元科技有限公司
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F3/0346;G06N5/00
• 代理公司: 重慶西南華渝專利代理有限公司 50270
• 代理人: 涂強

1.一種虛擬人物運動同步方法，其特征在于，包括：

獲取慣性MEMS傳感器中的第一運動數據和第二運動數據；

其中，所述慣性MEMS傳感器綁定在真實人物的腳踝部，所述第一運動數據為加速度數據，所述第二運動數據為角速度數據；

根據所述第二運動數據分析所述真實人物的啟停狀態，并獲取所述真實人物的啟停信息；

所述真實人物為運動狀態時，通過決策樹算法，根據所述第一運動數據和所述第二運動數據分析基于當前幀的當前步態類型，并計算基于所述當前步態類型的腿部運動數據；

根據所述啟停信息、所述當前步態類型和所述腿部運動數據，同步所述真實人物的運動與虛擬人物的運動；

其中，根據所述第二運動數據分析所述真實人物的啟停狀態，并獲取所述真實人物的啟停信息，包括：

獲取預先設置的啟停閾值；

獲取左腳的第二運動數據，以及右腳的第二運動數據，并所述左腳的第二運動數據和所述右腳的第二運動數據轉換為向量模值；

所述左腳的向量模值和所述右腳的向量模值均小于所述啟停閾值時，所述真實人物為靜止狀態，同時記錄靜止開始時間；

所述左腳的向量模值和/或所述右腳的向量模值大于所述啟停閾值時，所述真實人物為運動狀態，同時記錄運動開始時間；

所述靜止開始時間和所述運動開始時間為所述真實人物的啟停信息；

其中，所述真實人物為運動狀態時，通過決策樹算法，根據所述第一運動數據和所述第二運動數據分析當前步態類型，包括：

根據所述第一運動數據計算加速度向量模值、加速度數據頻率分布；

根據所述第二運動數據計算角速度向量模值、陀螺儀數據頻率分布；

計算所述加速度向量模值與所述角速度向量模值的比率；

將所述加速度向量模值、加速度數據頻率分布、角速度向量模值、陀螺儀數據頻率分布、角速度向量模值的比率作為當前步態數據；

獲取標準步態類型的標準步態數據；

將所述當前步態數據和所述標準步態數據作為所述決策樹算法的輸入，根據所述決策樹算法的輸出獲得當前步態類型；

其中，計算基于所述當前步態類型的腿部運動數據，包括：

根據所述當前步態類型，確定第一運動數據的計算權重和第二運動數據的計算權重，以計算基于所述當前步態類型的腿部運動數據。

2.如權利要求1所述的虛擬人物運動同步方法，其特征在于，獲取慣性MEMS傳感器中的第一運動數據和第二運動數據之后，包括：

對所述第一運動數據和第二運動數據進行低通濾波和平滑濾波處理。

3.如權利要求1所述的虛擬人物運動同步方法，其特征在于，所述決策樹算法設置有預設的步態類型標簽和基于每個步態類型標簽的置信度；

所述步態類型標簽包括踏步、滑步、其它中的至少一種。

4.如權利要求1所述的虛擬人物運動同步方法，其特征在于，根據所述啟停信息、所述當前步態類型和所述腿部運動數據，同步所述真實人物的運動與虛擬人物的運動，包括：

以幀為單位打包與當前幀對應的當前步態類型和腿部運動數據，得到基于所述真實人物的運動數據集；

將基于所述真實人物的運動數據集上傳至上位機，以通過所述上位機，將基于所述真實人物的運動數據集發送至VR引擎；

其中，所述VR引擎根據基于所述真實人物的運動數據集控制虛擬人物的運動，以實時重建所述真實人物的運動。

5.如權利要求4所述的虛擬人物運動同步方法，其特征在于，將基于所述真實人物的運動數據集發送至VR引擎之后，包括：

調整所述VR引擎的映射倍率；

所述映射倍率表示根據所述VR引擎基于所述真實人物的運動數據集控制虛擬人物的運動的轉換倍率。

6.一種終端設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現如權利要求1至5任一項所述的虛擬人物運動同步方法中的各個步驟。

7.一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1至5任一項所述的虛擬人物運動同步方法中的各個步驟。