一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及體感控制慣性式動作捕捉領域，特別是一種手臂慣性式動作捕捉數據 融合方法，尤其適合嵌入式硬件平臺。
【背景技術】
[0002] 目前，普通的手臂慣性式動作捕捉數據融合方法是基于個人電腦硬件平臺，可實 現動作捕捉的基本功能，具有一定的精度。但是，這些手臂慣性式動作捕捉數據融合方法運 算復雜、運算量大，僅能在個人電腦和成本更高的硬件平臺上實現，無法移植到各種低成本 的體感控制平臺。
【發明內容】
[0003] 鑒于此，為了克服現有的手臂慣性式動作捕捉數據融合方法運算復雜、運算量大 的不足，本發明的目的是提供一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，不僅能夠實現手臂 動作捕捉的基本功能，保證一定的精度，而且運算簡單、運算量低，能夠在各種低成本的體 感控制平臺上進行移植。
[0004] 本發明采用以下方案實現：一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，利用角速度、 加速度和磁通量融合得出人體手臂姿態。其特征在于：基于D-H模型，改用四元數表示人體 手臂姿態，建立一種人體手臂四元數模型，以此模型進行數據融合；然后采用分狀態的融合 算法，判斷手臂的運動狀態，利用角速度數據將手臂運動狀態分為運動和靜止兩種，運動狀 態下使用角速度數據融合，靜止狀態下使用融合速度相對較慢的加速度和磁通量數據進行 數據融合。
[0005] 在本發明一實施例中，所述基于D-H模型的手臂四元數模型，其特征在于：所述手 臂四元數模型以D-H模型為基礎，利用四元數表示人體手臂姿態，并采用球坐標建立坐標 系。
[0006] 在本發明一實施例中，所述分狀態的融合算法，其特征在于：將手臂運動分為運動 和靜止兩種狀態。在運動狀態下采用角速度進行融合，在靜止狀態下采用加速度和磁通量 數據進行融合。
[0007] 在本發明一實施例中，所述判斷手臂運動狀態，其特征在于：讀取一組角速度數據 并求其算術平均值，同預先設定的閾值進行比較，若高于閾值，則判定為運動狀態，否則為 靜止狀態。
[0008] 在本發明一實施例中，所述采用加速度和磁通量數據進行融合，其特征在于：利用 梯度下降法同時對加速度和磁通量數據進行融合得出手臂靜止姿態四元數。
[0009] 本發明的有益效果是，能夠實現手臂動作捕捉的基本功能，此外，通過建立手臂四 元數模型以及使用分狀態的融合方案，使得算法復雜度和運算量大幅降低；可以在各種低 成本的嵌入式平臺上實現。
[0010] 為使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下將通過具體實施例和相 關附圖，對本發明作進一步詳細說明。
【附圖說明】
[0011] 圖1是本發明的手臂四元數模型坐標系圖。
[0012] 圖2是本發明一實施例的分狀態融合算法流程圖。
【具體實施方式】
[0013] 如表1所示，本發明建立了一種用于動作捕捉的手臂四元數模型，該模型以D-H 模型為基礎，將人體手臂的物理模型視作由上臂、小臂和手掌三個剛體組成，每個剛體相對 參考系的相對坐標系建立方法與D-H模型相同；不同的是四元數模型改用球坐標建立坐標 系，改用四元數表示每個剛體姿態。
[0014]
【主權項】
1. 一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：利用角速度、加速度和磁通 量融合得出人體手臂姿態，具體為：基于D-H模型，改用四元數表示人體手臂姿態，建立一 種人體手臂四元數模型，以此模型進行數據融合，降低運算量；采用分狀態的融合算法，判 斷手臂的運動狀態，根據運動狀態選用不同的融合數據，進一步降低融合運算量，使得慣性 式動作捕捉系統能夠在嵌入式平臺上實現。
2. 根據權利要求1所述的一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：所述 人體手臂四元數模型以D-H模型為基礎，利用四元數表示人體手臂姿態，并采用球坐標建 立坐標系，將運動數據從標準球坐標轉換到廣義球坐標中。
3. 根據權利要求1所述的一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：所述 分狀態的融合算法是將手臂運動分為運動和靜止兩種狀態；在運動狀態下采用角速度數據 進行融合，在靜止狀態下采用加速度和磁通量數據進行融合。
4. 根據權利要求1所述的一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：所述 判斷手臂的運動狀態的方式是：讀取一組角速度數據并求其算術平均值，同預先設定的閾 值進行比較，若高于閾值，則判定為運動狀態，否則為靜止狀態。
5. 根據權利要求3所述的一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：所述 靜止狀態下采用加速度和磁通量數據進行融合是利用梯度下降法同時對加速度和磁通量 數據進行融合得出手臂運動姿態四元數。
【專利摘要】本發明涉及一種手臂慣性式動作捕捉數據融合方法，其特征在于：基于D-H模型，改用四元數表示人體手臂姿態，建立一種人體手臂四元數模型，以此模型進行數據融合，降低運算量；采用分狀態的融合算法，首先利用角速度數據將手臂運動狀態分為運動和靜止兩種，運動狀態下使用角速度數據融合，靜止狀態下使用融合速度相對較慢的加速度和磁通量數據進行數據融合，進一步降低融合運算量，使得慣性式動作捕捉系統能夠在嵌入式平臺上運行。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104699987
【申請號】CN201510138295
【發明人】程樹英, 周海芳, 查帥榮, 章杰, 陳志聰, 林培杰
【申請人】福州大學
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年3月27日