運動狀態捕捉方法和系統的制作方法
【專利摘要】本申請實施例公開了一種運動狀態捕捉方法及系統，基于傳感器式捕捉模塊所采集到的第一運動信息和光學式捕捉模塊所采集到的第二運動信息得到目標對象的運動狀態，通過傳感器式捕捉模塊和光學式捕捉模塊共同捕捉物體的運動，適用于捕捉自由度高的物體的運動。
【專利說明】
運動狀態捕捉方法和系統
技術領域
[0001] 本申請涉及虛擬現實技術領域，特別涉及一種運動狀態捕捉方法及系統。
【背景技術】
[0002] 運動狀態捕捉技術是一種用于測量運動物體在三維空間運動狀況的技術，它通過 相關設備把運動物體的運動狀況以數字的形式記錄下來，然后使用計算機對運動數據進行 處理，得到運動物體的空間坐標。隨著科學技術的發展，運動狀態捕捉技術已經在動畫、電 影、運動教學等領域得到了廣泛的應用。
[0003] 當前的運動狀態捕捉技術主要采用機械式運動捕捉方式。機械式運動捕捉方式通 過在運動物體上綁定相應的機械裝置來實現捕捉該物體的運動，機械裝置一般由多個關節 和連接關節的剛性桿組成，關節均裝有角度傳感器，用于測量該關節的角度變化，剛性桿則 用于測量關節之間長度的變化。機械裝置跟隨物體的運動而運動，通過在該機械裝置上的 相應傳感器來實現對物體的運動狀態的捕捉。
[0004] 在實現現有技術過程中，發明人發現現有技術至少存在如下問題：
[0005] 位置機械裝置具有一定的尺寸，難以安裝至人類手部等自由度較高的部位上，導 致機械裝置難以對自由度較高的物體進行運動狀態的捕捉。
【發明內容】
[0006] 本申請實施例的目的是提供一種運動狀態捕捉方法及系統，能夠對自由度較高的 物體進行運動捕捉。
[0007] 為解決上述技術問題，本申請實施例提供一種運動狀態捕捉方法，包括：
[0008] 通過傳感器式捕捉模塊捕捉目標對象的第一運動信息；
[0009] 通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的第二運動信息；
[0010] 根據所述第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0011] 為解決上述技術問題，本申請實施例提供一種運動狀態捕捉系統，包括：
[0012] 傳感器式捕捉模塊，用于捕捉目標對象的第一運動信息；
[0013]光學式捕捉模塊，用于捕捉目標對象的第二運動信息；
[0014] 綜合處理模塊，用于根據所述第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運 動狀態。
[0015] 由以上本申請實施例提供的技術方案可見，本申請實施例所提供的運動狀態捕捉 方法和系統，通過傳感器式捕捉模塊和光學式捕捉模塊共同捕捉物體的運動，適用于捕捉 自由度高的物體的運動。
【附圖說明】
[0016] 為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 申請中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提 下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0017] 圖1為通過本申請實施例中運動狀態捕捉系統來捕捉用戶手部動作狀態的示意 圖；
[0018] 圖2為本申請實施例中運動狀態捕獲方法的流程圖；
[0019] 圖3為本申請實施例中運動狀態捕獲方法中通過傳感器式捕捉模塊捕捉目標對象 的第一運動信息的具體流程圖；
[0020] 圖4為本申請實施例中運動狀態捕獲方法中通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的 第二運動信息的具體流程圖；
[0021] 圖5為本申請實施例中運動狀態捕獲方法中根據第一運動信息和第二運動信息， 得到目標對象的運動狀態的具體流程圖；
[0022] 圖6為本申請另一實施例中運動狀態捕獲方法中根據第一運動信息和第二運動信 息，得到目標對象的運動狀態的具體流程圖；
[0023] 圖7為本申請另一實施例中運動狀態捕獲方法中根據第一運動信息和第二運動信 息，得到目標對象的運動狀態的具體流程圖；
[0024] 圖8為本申請另一實施例中運動狀態捕獲方法中根據第一運動信息和第二運動信 息，得到目標對象的運動狀態的具體流程圖。
【具體實施方式】
[0025] 本申請實施例提供一種運動狀態捕捉方法及系統，解決了現有技術中通過光學式 運動捕捉或傳感器式運動捕捉可能引起的運動捕捉精度較差的問題。
[0026] 為了使本技術領域的人員更好地理解本申請中的技術方案，下面將結合本申請實 施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施 例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通 技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本申請保護 的范圍。
[0027] 參圖1所示，目標對象以用戶手部為例。運動狀態捕捉系統包括傳感器式捕捉模 塊、光學式傳感器和綜合處理模塊。
[0028] 其中，傳感器式捕捉模塊10包括位于用戶手部的手套11、位于手套11上的多個運 動傳感器12以及用于處理運動傳感器12所采集數據的運動處理單元13。
[0029] 運動傳感器12的布置方式可根據用戶手型進行在手套11上適應性調整，僅需保證 每個手指的每個關節段均有至少一個運動傳感器12即可。
[0030] 當然，若通過本申請實施例中傳感器式捕捉模塊捕獲用戶整個身體的運動狀態 時，可將其中運動傳感器通過夾具或機械集成等方式固定在用戶衣服、或者用戶頭部、肘 部、腿部等位置，僅需保證用戶每個關節均有至少一個傳感器即可。
[0031] 運動處理單元13,根據這些數據得到用戶手部的第一運動信息。當然，運動處理單 元13可以通過無線傳輸方式與運動傳感器12建立通訊，也可直接位于手套11上與運動傳感 器12有線連接，此均為本領域普通技術人員所熟知的技術，在此不做贅述。
[0032]另外，光學式捕捉模塊20包括多個攝像頭21以及與攝像頭21連接的圖像處理單元 22〇
[0033]攝像頭21的數量為至少2個，可以是固定式攝像頭或者頭戴式攝像頭，攝像頭21從 不同的角度拍攝用戶手部，從而獲得用戶手部在多個角度的圖像數據。
[0034]圖像處理單元22用于處理攝像頭21所采集到的視頻數據，并根據這些數據得到用 戶手部的第二運動信息。
[0035]綜合處理模塊30,與傳感器式捕捉模塊10和光學式捕捉模塊20均連接，分別從傳 感器式捕捉模塊10和光學式捕捉模塊20得到第一運動信息和第二運動信息，并在二者基礎 上得到用戶手部的運動狀態。
[0036] 參圖2所示，本申請實施例中運動狀態捕捉方法通過圖1所示例的運動捕捉系統來 實現，其包括如下步驟。
[0037] S10、通過傳感器式捕捉模塊捕捉目標對象的第一運動信息。
[0038] 本申請實施例中，第一運動信息可以包括目標對象的當前位置、運動方向、運動姿 態等多種用于體現目標對象運動的信息。
[0039] 以用戶手部作為目標對象為例，則第一運動信息可以包括用戶手部的整體位置、 每個手指的位置、手掌朝向、手指及手掌的運動方向等多個信息，在此不做贅述。
[0040] 本申請實施例中，第一運動信息可以通過一個預設運動坐標系來展示，例如用戶 手指的位置，可以通過預設運動坐標系中一個坐標點來展示，通過將相應的坐標點連接起 來，形成一個手部圖形，以實時展示用戶手部的運動。
[0041] 當然，隨著第一運動信息中組成不同，可適應性選擇不同類型的運動傳感器12。
[0042] 結合圖3所示，本申請實施例中，步驟S10可以包括如下步驟。
[0043] S11、通過位于目標對象的預設部位上的傳感器式捕捉模塊獲取預設部位的運動 數據。
[0044] 以用戶手部為例，預設部位可以是用戶手部上每個手指段、掌心、手腕等多個位 置，通過對這些位置的監控，可以得到包括用戶手部各個位置的完整運動狀態信息。
[0045] 在確定預設部位后，將運動傳感器12固定在手套11的相應位置，實現對預設部位 運動數據的搜集。
[0046] 本申請實施例中，還可最大程度在手套11上布局運動傳感器12,使得手套11基本 被運動傳感器12覆蓋。若需要選擇用戶手部某個手指的運動時，可以選擇性啟動該手指上 運動傳感器12,實現捕捉該手指的運動。
[0047]值得注意的是，將運動傳感器12布局至手套11上后，運動傳感器12都會被編號，并 且不同運動傳感器12的編號都不會重復，通過編號即可確定運動傳感器12位于用戶手部哪 個位置。S12、將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第一運動信 息。
[0048]本申請實施例中，預設部位的位置信息通過在預設位置上的運動傳感器12的編號 來體現。例如，預設部位包括用戶食指前端，則該預設部位的位置即位于該食指前端的運動 傳感器12的編號。
[0049]本申請實施例中，運動傳感器12可以包括三軸微加速度計、三軸微陀螺儀，甚至三 軸磁力計等多種常規運動檢測元件，這些元件用于測量這些預設部位的加速度、角速度及 磁力信息等運動數據。
[0050]運動處理單元13在獲得運動傳感器12所發出的運動數據和相對應的編號，據此得 到第一運動信息，具體過程如下：
[0051] 運動處理單元13根據三軸微加速度計所測得重力向量和三軸磁力計所測得地磁 向量計算生成該設部位的靜態三維姿態角度，采用三軸微陀螺儀所測得角速度計算生成預 設部位的動態三維姿態角度，進而采用靜態三維姿態角度對動態三維姿態角度進行修正， 從而得到預設部位的運動狀態信息，將所有預設部位的運動狀態信息和其編號關聯后，則 得到第一運動信息。
[0052]以采集編號為前5個的運動傳感器12的運動數據，得到第一運動信息為例，第一運 動信息可參表1所示：
[0055] 由于此時第一運動信息還是以數組形式體現，若要以圖像形式體現，可以預先做 出用戶手部模型，通過第一運動信息來調整模型上預設部位的運動狀態，從而直觀體現運 動狀態。
[0056] S20、通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的第二運動信息。
[0057]本申請實施例中，與步驟S10-致，第二運動信息也可以包括目標對象的當前位 置、運動方向、運動姿態等多種用于體現目標對象運動的信息。
[0058]仍以用戶手部作為目標對象為例，則第二運動信息可以包括用戶手部的整體位 置、每個手指的位置、手掌朝向、手指及手掌的運動方向等多個信息，在此不做贅述。
[0059] 結合圖4所示，本申請實施例中，步驟S20可以包括如下步驟。
[0060] S21、通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的預設部位的運動數據。
[0061] 與步驟S10-致，以用戶手部為例，預設部位可以是用戶手部上每個手指段、掌心、 手腕等多個位置，通過對這些位置的監控，可以得到包括用戶手部各個位置的完整運動狀 態信息。
[0062] 本申請實施例中，可以在預設部位上設置光學標記，這個光學標記可以通過將光 敏材料涂至預設部位得到，在有運動傳感器12存在時，可以將光學標記涂至運動傳感器12 上，使得光學標記也具有編號，通過編號即可確定光學標記位于用戶手部哪個位置。
[0063]光學式捕捉模塊中若干攝像頭21從不同角度對準用戶手部，并拍攝用戶手部的圖 像。
[0064]每個攝像頭21以預設時間間隔來拍攝圖像，通過分析相鄰的兩個圖像，得到其中 光學標記的位置變化，從而得到這個時間段內光學標記（即預設部位）的運動數據，其具體 過程如下：
[0065]圖像處理單元22在每個圖像中選取一個統一的參照點，這個參照點應當是兩個圖 像中均不會移動的部分。例如可以在用戶手部側邊設定一個參照物，保證該參照物始終在 圖像內，從而以該參照物作為參照點。通過比對每個光學標記和參照物的位置差，從而可以 明確每個光學標記的位置變化。
[0066]例如，通過分析相鄰的兩個圖像中均位于用戶食指末端的一個光學標記的運動數 據，則可以得到手指末端的位置變化。
[0067]當然，通過圖像數據得到光學標記的位置變化的方式并不局限前述方式，在此不 做贅述。
[0068] 當然，攝像頭21也不局限于拍攝用戶手部的圖像，還可以拍攝用戶手部的視頻，通 過在視頻中提取時間間隔一致的圖像數據，依然可以實現得到預設部位的運動數據，在此 不做贅述。
[0069] S22、將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第二運動信 息。
[0070] 本申請實施例中，預設部位的位置信息通過在預設位置上的光學標記的編號來體 現。例如，預設部位包括用戶食指前端，則該預設部位的位置即位于該食指前端的光學標記 的編號。
[0071] 圖像處理單元22將所得到的每個光學標記的運動數據和該光學標記所對應的編 號關聯，得到第二運動信息。
[0072] 以采集編號為前5個的光學標記的運動數據，得到第二運動信息為例，第二運動信 息可參表2所示：
[0075] 本申請實施例中，通過傳感器式捕捉模塊和光學式捕捉模塊共同捕捉物體的運 動，能夠捕捉自由度高的物體的運動。
[0076] S30、根據第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0077] 本申請實施例中，運動狀態與第一運動信息和第二運動信息所包括數據內容一 致，也包括目標對象的當前位置、運動方向、運動姿態、運動時序等多種用于體現目標對象 的信息。區別在于，運動狀態中每個信息均由第一運動信息和第二運動信息中同類信息進 行運算得來。
[0078] 由于運動狀態基于第一運動信息和第二運動信息得到，可以避免單獨采用傳感器 式捕捉模塊或光學式捕捉模塊所引起的運動捕捉精度差的缺陷，保證其精確性。
[0079]本申請實施例中，綜合處理模塊30可以根據第二運動信息來校正第一運動信息， 得到目標對象的運動狀態;或根據第一運動信息來校正第二運動信息，得到目標對象的運 動狀態。
[0080]以根據第二運動信息來修正第一運動信息得到運動狀態過程中，得到運動狀態中 目標對象的當前位置為例，若第一運動信息中目標對象的位置在坐標A點，第二運動信息中 目標對象的位置在坐標B點綜合處理模塊30可以通過坐標B點作為運動狀態中目標對象的 位置，也可以得到坐標A和B點之間一個坐標點C作為運動狀態中目標對象的位置。
[0081]結合圖5所示，本申請實施例中，根據第一運動信息和第二運動信息，得到目標對 象的運動狀態具體包括如下步驟。
[0082] S31a、獲取第一加權系數和第一運動信息的乘積。
[0083] S32a、獲取第二加權系數和第二運動信息的乘積。
[0084]仍以目標對象為用戶手部，第一運動信息和第二運動信息中均包括手部位置、每 個手指的位置、手掌朝向、手指及手掌的運動方向等信息為例。
[0085]步驟S31a和S32a分別通過第一加權系數XI和第二加權系數X2對第一運動信息和 第二運動信息中各類信息做乘積。
[0086]例如，通過第一加權系數XI和第二加權系數X2對食指末端的位置進行處理時，可 以通過第一加權系數XI與第一運動信息中食指位置坐標點A相乘，通過第二加權系數X2與 第二運動信息中食指位置坐標點B相乘。
[0087]其中，第一加權系數XI大于或等于第二加權系數X2,并且第一加權系數XI和第二 加權系數X2均是小于一且大于零。
[0088] S33a、將前述兩個乘積做和，得到目標對象的運動狀態。
[0089]仍以通過第一加權系數XI和第二加權系數X2對食指末端的位置進行處理為例，則 食指末端的位置c = XI *A+X2*B。
[0090] 當然，運動狀態中其他信息也可通過如上步驟得到，在此不做贅述。
[0091] 由于第一加權系數XI大于或等于第二加權系數X2,運動狀態中各類信息更接近第 一運動信息，運動狀態以第一運動信息為主，實現通過第一運動信息來修正第二運動信息。
[0092] 結合圖6所示，本申請的其他實施例中，根據第一運動信息和第二運動信息，得到 目標對象的運動狀態還可包括如下步驟：
[0093] S31b、獲取第一加權系數和第一運動信息的乘積；
[0094] S32b、獲取第二加權系數和第二運動信息的乘積;第一加權系數小于第二加權系 數；
[0095] S33b、將前述兩個乘積做和，得到目標對象的運動狀態。
[0096]該方案技術細節與前述實施例相似，在此不做贅述。其區別在于：由于第一加權系 數XI小于第二加權系數X2,運動狀態中各類信息更接近第二運動信息，運動狀態以第二運 動信息為主，實現通過第二運動信息來修正第一運動信息。
[0097]本申請實施例中，綜合處理模塊30以預設時間間隔從傳感器式捕捉模塊和光學式 捕捉模塊分別獲取第一運動信息和第二運動信息，在通過前述步驟S30來得到目標對象的 運動狀態。
[0098]結合圖7所示，本申請的其他實施例中，根據第一運動信息和第二運動信息，得到 目標對象的運動狀態還可包括如下步驟。
[0099] S31c、判斷第一運動信息和第二運動信息的差值是否小于預設差值范圍，若是，執 行步驟S32c，若否，執行步驟S33c;
[0100] S32C、以第一運動信息或第二運動信息作為目標對象的運動狀態；
[0101] S33C、根據所述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀 態;或根據所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0102] 本申請實施例中，需要判斷第一運動信息和第二運動信息的差值是否小于預設差 值范圍，若差值在預設差值范圍內，則表明第一運動信息和第二運動信息很接近，則選擇其 中任意一個作為運動狀態均可。反之，則選擇其中一個對另一個做校正，以校正后的作為運 動狀態。
[0103] 本申請實施例中，選擇第一運動信息和第二運動信息中一個對另一個做校正具體 可參考前述圖5和圖6所示實施例，再次不做贅述。
[0104] 結合圖8所示，本申請的其他實施例中，根據第一運動信息和第二運動信息，得到 目標對象的運動狀態還可包括如下步驟。
[0105] S31d、獲取傳感器式捕捉模塊的校準值；
[0106] S32d、獲取光學式捕捉模塊的校準值；
[0107] S33d、判斷傳感器式捕捉模塊的校準值和光學式捕捉模塊的校準值的大小，若傳 感器式捕捉模塊的校準值小，執行步驟S34d;若光學式捕捉模塊的校準值小，執行步驟 S35d；
[0108] S34d、以第一運動信息作為目標對象的運動狀態或根據所述第一運動信息來校正 所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態；
[0109] S35d、以第二運動信息作為目標對象的運動狀態或根據所述第二運動信息來校正 所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0110] 本申請實施例中，傳感器式捕捉模塊或光學式捕捉模塊的校準值可以通過采集某 個運動狀態已經確定的物體的運動來得到，該校準值可以反映傳感器式捕捉模塊或光學式 捕捉模塊當前的運動捕捉精度，從而確定第一運動信息和第二運動信息哪個更準確。在得 到了更準確的一個運動信息后，以此為基準得到目標對象的運動狀態。
[0111] 本申請實施例中，選擇第一運動信息和第二運動信息中一個對另一個做校正同樣 可以參考前述圖5和圖6所示實施例，再次不做贅述。
[0112] 當然，步驟S31d和S32d的順序可做調整，也可以同時執行，在此不做贅述。本申請 實施例中，捕捉方法還包括位于步驟S30之后的如下步驟：
[0113] S40、根據預設運動規則來修正目標對象的運動狀態。
[0114] 本申請實施例中，預設運動規則可以包括對于運動狀態中各類信息的預設數值范 圍。
[0115] 仍以目標對象為用戶手部，第一運動信息和第二運動信息中均包括手部位置、每 個手指的位置、手掌朝向、手指及手掌的運動方向等信息為例。
[0116] 預設運動規則可以包括手指各個關節的位置差、手指和手掌位置差等多個范圍， 這些范圍都是可以直接對用戶手部進行測量得到，是用戶手部上確定性的數據，例如手指 折彎角度、手指長度、手掌寬度等。
[0117] 例如，在運動捕捉過程中，發現某個手指2個關節的位置差明顯大于檢測到的關節 距離，顯然出現了捕捉錯誤，可以通過檢測到的關節距離修正這2個關節的位置差。
[0118] 本申請實施例中，捕捉方法還包括位于步驟S40之后的如下步驟：
[0119] S50、將目標對象的運動狀態投射到預設場景模型。
[0120] 預設場景模型可以是游戲模型、電影模型等。可以將目標對象與一些場景模型中 一些道具進行關聯，通過運動狀態來改變目標對象與道具的位置關系，在此不做贅述。
[0121] 本申請實施例中，可以通過將綜合處理模塊30與場景模型設備進行有線或無線連 接，實現將運動狀態投射到預設場景模型，在此不做贅述。
[0122] 返回參圖1所示，本申請實施例中，提供一種運動狀態捕捉系統，由于其基于前述 運動狀態捕捉方法，細節可參方法描述，在此不做贅述。
[0123] 該運動狀態捕捉系統包括：
[0124] 傳感器式捕捉模塊10,可以用于捕捉目標對象的第一運動信息；
[0125] 光學式捕捉模塊20,可以用于捕捉目標對象的第二運動信息；
[0126] 綜合處理模塊30,可以用于根據第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的 運動狀態。
[0127] 本申請實施例中，傳感器式捕捉模塊10,具體用于：
[0128] 通過傳感器式捕捉模塊獲取目標對象中預設部位的運動數據；
[0129] 將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第一運動信息。
[0130] 本申請實施例中，光學式捕捉模塊20，具體用于：
[0131 ]通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的預設部位的運動數據；
[0132] 將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第二運動信息。
[0133] 本申請實施例中，光學式捕捉模塊20，具體用于：
[0134] 通過光學式捕捉模塊捕捉位于目標對象的預設部位上的光學標記的圖像數據；
[0135] 根據圖像數據得到預設部位的運動數據。
[0136] 本申請實施例中，綜合處理模塊30，具體用于：
[0137] 根據第二運動信息來校正第一運動信息，得到目標對象的運動狀態;或
[0138] 根據第一運動信息來校正第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0139] 本申請實施例中，綜合處理模塊30，具體用于：
[0140] 獲取第一加權系數和第一運動信息的乘積；
[0141] 獲取第二加權系數和第二運動信息的乘積；
[0142] 將前述兩個乘積做和，得到目標對象的運動狀態。
[0143] 本申請實施例中，綜合處理模塊30，具體用于：
[0144] 判斷第一運動信息和第二運動信息的差值是否小于預設差值范圍；
[0145] 若是，以第一運動信息或第二運動信息作為目標對象的運動狀態；
[0146] 若否，根據所述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀 態;或根據所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態
[0147] 本申請實施例中，綜合處理模塊30，具體用于：
[0148] 獲取傳感器式捕捉模塊的校準值；
[0149] 獲取光學式捕捉模塊的校準值；
[0150] 判斷傳感器式捕捉模塊的校準值和光學式捕捉模塊的校準值的大小；
[0151]若傳感器式捕捉模塊的校準值小，則以第一運動信息作為目標對象的運動狀態或 根據所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態；
[0152]若光學式捕捉模塊的校準值小，則以第二運動信息作為目標對象的運動狀態或根 據所述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0153]本申請實施例中，綜合處理模塊30，具體用于：
[0154] 以預設時間間隔從傳感器式捕捉模塊和光學式捕捉模塊分別獲取第一運動信息 和第二運動信息；
[0155] 根據所獲取到的第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。
[0156] 本申請實施例中，系統還包括預設規則修正模塊，具體用于：
[0157] 根據預設運動規則來修正目標對象的運動狀態。
[0158] 本申請實施例中，系統還包括模型投射模塊，具體用于：
[0159] 將目標對象的運動狀態投射到預設場景模型。
[0160] 本申請實施例中，傳感器式捕捉模塊包括:手套式傳感器。
[0161] 本申請實施例中，光學式捕捉模塊包括：固定式攝像頭和頭戴式攝像頭中至少一 個。
[0162] 本申請實施例所提供的運動狀態捕捉系統，基于第一運動信息和第二運動信息得 到運動狀態，可以避免單獨采用傳感器式捕捉模塊或光學式捕捉模塊所引起的運動捕捉精 度差的缺陷，保證其精確性。
[0163] 為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本 申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現。
[0164] 本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統、或計算機程序 產品。因此，本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實 施例的形式。而且，本發明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機 可用存儲介質（包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等）上實施的計算機程序產 品的形式。
[0165] 本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備（系統）、和計算機程序產品的流程 圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流 程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序 指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產 生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實 現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
[0166] 這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特 定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指 令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或 多個方框中指定的功能。
[0167] 這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計 算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或 其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一 個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
[0168] 還需要說明的是，術語"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的 包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包 括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要 素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個……"限定的要素，并不排除在包括所述要 素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0169] 本領域技術人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、系統或計算機程序產品。 因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結合軟件和硬件方面的實施例的 形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存 儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形 式。
[0170] 本申請可以在由計算機執行的計算機可執行指令的一般上下文中描述，例如程序 模塊。一般地，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組 件、數據結構等等。也可以在分布式計算環境中實踐本申請，在這些分布式計算環境中，由 通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中，程序模塊可以 位于包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。
[0171] 本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部 分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統實 施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例 的部分說明即可。
[0172] 以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領域技術人員 來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內所作的任何修改、等同 替換、改進等，均應包含在本申請的權利要求范圍之內。
【主權項】
1. 一種運動狀態捕捉方法，其特征在于，包括： 通過傳感器式捕捉模塊捕捉目標對象的第一運動信息； 通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的第二運動信息； 根據所述第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過傳感器式捕捉模塊捕捉目標對象的第一 運動數據，具體包括： 通過傳感器式捕捉模塊獲取目標對象中預設部位的運動數據； 將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第一運動信息。3. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的第二運 動信息，具體包括： 通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的預設部位的運動數據； 將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第二運動信息。4. 如權利要求3所述的方法，其特征在于，通過光學式捕捉模塊捕捉目標對象的預設部 位的運動數據，具體包括： 通過光學式捕捉模塊捕捉位于目標對象的預設部位上的光學標記的圖像數據； 根據所述圖像數據得到預設部位的運動數據。5. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態，具體包括： 根據所述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀態;或 根據所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。6. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態，具體包括： 獲取第一加權系數和第一運動信息的乘積； 獲取第二加權系數和第二運動信息的乘積； 將前述兩個乘積做和，得到目標對象的運動狀態。7. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態，具體包括： 判斷第一運動信息和第二運動信息的差值是否小于預設差值范圍； 若是，以第一運動信息或第二運動信息作為目標對象的運動狀態； 若否，根據所述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀態;或 根據所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。8. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態，具體包括： 獲取傳感器式捕捉模塊的校準值； 獲取光學式捕捉模塊的校準值； 判斷傳感器式捕捉模塊的校準值和光學式捕捉模塊的校準值的大小； 若傳感器式捕捉模塊的校準值小，則以第一運動信息作為目標對象的運動狀態或根據 所述第一運動信息來校正所述第二運動信息，得到目標對象的運動狀態； 若光學式捕捉模塊的校準值小，則以第二運動信息作為目標對象的運動狀態或根據所 述第二運動信息來校正所述第一運動信息，得到目標對象的運動狀態。9. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態，具體包括： 以預設時間間隔從所述傳感器式捕捉模塊和光學式捕捉模塊分別獲取第一運動信息 和第二運動信息； 根據所獲取到的第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀態。10. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態之后，所述方法還包括： 根據預設運動規則來修正所述目標對象的運動狀態。11. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述第一運動信息和第二運動信息，得 到目標對象的運動狀態之后，所述方法還包括： 將所述目標對象的運動狀態投射到預設場景模型。12. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述傳感器式捕捉模塊包括:手套式傳感 器。13. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述光學式捕捉模塊包括：固定式攝像頭和 頭戴式攝像頭中至少一個。14. 一種運動狀態捕捉系統，其特征在于，包括： 傳感器式捕捉模塊，用于捕捉目標對象的第一運動信息； 光學式捕捉模塊，用于捕捉目標對象的第二運動信息； 綜合處理模塊，用于根據所述第一運動信息和第二運動信息，得到目標對象的運動狀 ??τ O15. 如權利要求14所述的系統，其特征在于，所述傳感器式捕捉模塊，具體用于： 通過傳感器式捕捉模塊獲取所述目標對象中預設部位的運動數據； 將所述預設部位的運動數據和其位置信息關聯，得到目標對象的第一運動信息。
【文檔編號】G06T7/20GK105912117SQ201610223168
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月12日
【發明人】羅子雄, 耿達維
【申請人】北京錘子數碼科技有限公司