CN107898466A - 一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法 - Google Patents

一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法，所述肢体运动捕捉***包括惯性传感器节点，数据采集节点和上位机。用于实时对人体动作的数据进行测量，跟踪和记录人体在三维空间中的运动信息。该***包含惯性传感器节点，数据采集节点和上位机显示。本发明提供的基于惯性传感器的运动捕获***各肢体运动数据采集的方法，能获得三维空间中人体运动的全部姿态信息下，减少连线对肢体运动的影响等诸多优点，有效的解决了当前技术带来的不便。

Description

一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法
技术领域
本发明涉及传感器学、运动力学、导航和医疗康复等多学科领域，尤其涉及一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法。
背景技术
人体动作捕捉是一种能通过虚拟现实场景来把现实生活中人体运动状态实时反映到虚拟模型的技术方法。人体动作捕获技术的兴起和发展己经被广泛运用于影视制作、机器人控制，互动游戏，体育训练，医疗康复等领域。人体动作捕获也被广泛应用到影视题材创造中，比如《霍比特人》里凶悍的咕噜姆。人体动作捕捉技术给荧幕上一个个栩栩如生的角色赋予了鲜活的生命力。在医疗科学领域，该技术广泛用于骨科，康复训练、外科手术等领域，主要通过医生根据病人康复前后的运动姿态信息进行对比，判断康复的情况，帮助医生更好为病人指定合理的训练方案来帮助病人康复。
中国专利《基于CAN总线和惯性传感器的动作捕获***及方法》(专利申请号：2015105027096)提出了一种基于CAN总线和18个惯性传感器节点采集人体空间姿态***，wifi无线路由器和中心计算机三部分组成。其中惯性传感器分别佩戴带人体的不同关节部位，用来实时获得人体关节的三轴加速度，三轴角速度和三轴磁力计的九轴数据，然后通过互补滤波算法求解出传感器的三维空间姿态信息，再通过wifi将封装成的数据帧发送给中心计算机。
上述方案主要存在的缺陷有以下几点：
(1)使用CAN总线连接人体不同运动肢体的惯性传感器采集节点会给动作捕获带来不便。因为根据人体力学中人体运动的复杂性，会使得连接CAN总线的肢体运动会受到阻碍。
(2)在***的数据传输方面一次性发送多个惯性传感器节点的运动数据帧会使得数据在求解姿态信息归一化相对复杂，并且***的扩展性不是很好。
发明内容
为了解决上述存在的问题，本发明基于惯性传感器的运动捕获***和方法，根据人体力学的指导方法在人体的运动中各关节相互影响最小的前提下提出一种动作捕获***，采用在局部关节有线连接和对于人体全身无线的连接方式进行数据传递。既保证了数据采集的实时性和传输速率也减少对关节运动的阻碍。
本发明所述的基于惯性传感器的肢体运动捕捉***，包括惯性传感器节点，数据采集节点和上位机；
所述数据采集节点包含九轴传感器和嵌入式平台数据处理模块；其中，所述九轴传感器都是通过I2C串口与嵌入式平台相连接，通过读取不同惯性传感器节点的寄存器地址得到每个传感器获得的肢体运动数据；所述九轴传感器包括三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力计传感器；
所述的数据采集节点按照与上位机数据传输协议将数据打包通过蓝牙模块发送给上位机的虚拟人物模型。
所述基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，包括步骤：
A、***开始工作，初始化九轴传感器，并设置定时器，对人体运动信息的实时采集，通过嵌入式平台实时采集九轴传感器数据再将数据进行低通滤波除去噪声；所述九轴传感器包括三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力计传感器；
B、 利用九轴传感器中的三轴角速度传感器输出的角速度信息和定时器发送的采集时间Tt-1和采集时间Tt，对角速度数据进行时间T =Tt-Tt-1的积分求出当前角度，再通过旋转矢量算法解算得到陀螺仪的估计姿态四元数；
C、 利用获得三轴加速度和三轴磁力计传感器的数据，通过高斯牛顿迭代法进行迭代找到最合适的四元数修正系数方法如下：
Ar=[0 0 g]，mr=[mn 0 md] (1)
其中g重力加速度，mn，md分别为地磁场坐标系中的北向分量和垂直分量；
Ab=[ax ay az]，mb=[mx my mz] (2)
为运动任意时刻假定的加速度和磁力计的输出矩阵；
Ab=TAr，mb= TMr (3)
其中T为旋转矩阵，将(1),(2)带入可求得修正系数；
D、 利用卡尔曼滤波算法将角速度计算的估计值与加速度和磁力计得到修正系数经行计算，解算出三维空间中的姿态信息；
E、将解算出来的姿态信息传递给上位机用来虚拟人物模型的运动。
进一步的，对人体运动信息的实时采集是通过对单一肢体经行一组动作捕获，进行校正，然后扩展到全身的信息采集。
进一步的，所述的数据采集节点都包含三个三轴加速度，三轴角速度和三轴磁力的九轴传感器和嵌入式平台数据处理模块；每一组都连接在不同的人体主要关节点上。
进一步的，所述的数据采集节点还包括无线蓝牙模块，电源模块和充电放电稳压模块；所述无线蓝牙模块可以与上位机通过蓝牙适配器进行连接，并将采集到经过处理的数据传递给上位机用来驱动构建的虚拟人物模型。
进一步的，所述的上位机获得数据采集节点通过蓝牙模块发送的肢体运动数据包，利用获得的数据包对根据人体在三维空间中的人体模型在unity软件中构建相应的虚拟人物模型的动作经行重构。
进一步的，所述的数据采集节点有五组包含15个惯性传感器，所述的15个惯性传感器节点分别佩戴在人体的15个主要肢体运动关节部位，该15个部位为：额头，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，左脚踝，右大腿，右小腿，右脚踝。
本发明具有的效益效果：
(1) 本***选用灵敏度高的惯性传感器保证数据获得的精度，姿态解算的速度快不会产生延迟，可以保证上位机显示的任务模型不会卡顿。
(2) 本***采用5组数据采集节点，连线简单，穿戴方便，不会给使用者带来不便。
(3) ***的数据采用蓝牙的传递方式，这样可以保证数据传递的方便性，也不会使数据的传递产生延迟。
(4) 采用数据采集节点的方式获取人体运动信息可以在减少阻碍人体关节运动的情况下获得最多的人体关节运动信息。
(5) ***选择的关节依据人体生物力学原理给出最少传感器节点获得最多的人体运动信息可以减少对人体的束缚。
本发明根据人体力学中人体运动信息的复杂度，要获得人体空间运动的姿态信息需要在各关节处放置传感器，为了避免传统的方法获得运动信息给关节运动带来阻碍和数据采集的滞后性等缺点。本发明提供的基于惯性传感器的运动捕获***各肢体运动数据采集的方法，能获得三维空间中人体运动的全部姿态信息下，减少连线对肢体运动的影响等诸多优点，有效的解决了当前技术带来的不便。
附图说明
图1是本发明的人体关节处分布的惯性传感器和上位机的连接方式示意图；
图2是本发明的人体数据采集节点和惯性传感器节点的连线示意图；
图3是本发明的数据采集节点与惯性传感器的连接示意图。
具体实施方式
本发明提供一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法，为使本发明的目的，技术方案及效果更加清楚，明确，下面将结合附图和具体实施例对本发明具体实时进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法是由个惯性传感节点、数据采集节点和上位机。传感器采集***包含5组共15个节点，实时采集人体肢体个关节的运动的九轴信息(三轴加速度，三轴角速度和三轴磁力计)数据，并通过卡尔曼滤波算法进行姿态解算，从而求解到人体姿态在三维空间中的四元数，欧拉角等信息。数据采集节点是用来连接3个惯性传感器节点，通过嵌入式平台的I2C总线分别对三个惯性传感器节点数据进行实时采集，解算出单一肢体的三维空间姿态信息，然后将解算到的姿态信息通过无线蓝牙模块发送给上位机显示。上位机主要的功能是通过蓝牙适配器接收无线蓝牙模块发送的数据，并将数据应用到unity软件构建的虚拟现实环境中的人物模型。这15个惯性传感节点分别放置在如图1所示的人体关节标记处,每组的数据采集节点都放置在肢体运动最不容易受阻碍的地方。每组的数据采集节点通过采集各组的惯性传感节点的获得的人体关节在三维空间中的运动信息，通过数据采集节点的嵌入式平台进行姿态解算。将姿态解算的数据通过与上位机制定的数据协议经行打包，再由蓝牙连接蓝牙适配器将数据包发送到上位机。
如图2所示，5组数据采集节点，每组有3个惯性传感器模块。这样可以减少运动时多余连线对人体运动的影响，可以实时、精确的捕获到人体运动关节在三维空间中的运动信息。15个传感器分别佩戴在使用者的部位有：额头，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，左脚踝，右大腿，右小腿，右脚踝。
如图3所示，每组数据采集节点包含3个惯性传感器，电源模块，可充放电模块和蓝牙模块。其中电源模块给数据采集节点供电保证蓝牙模块，3个惯性传感器模块和嵌入式平台的正常工作。嵌入式平台通过I2C协议读取3个惯性传感器保存在不同寄存器的姿态信息，完成数据的采集数据。数据采集节点中的3个惯性传感器可以读取三轴加速度，三轴陀螺仪和三轴磁力计的9轴信息，并保存到不同的寄存器位置。通过蓝牙模块将数据发送到上位机驱动虚拟人物模型的关节运动。
一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法，该***包含惯性传感器节点，数据采集节点和上位机显示。传感器采集***包含5组共15个节点，实时采集人体肢体个关节的运动的9轴信息(3轴加速度，3轴角速度和3轴磁力计)数据，先经过低通滤波处理，再通过卡尔曼滤波算法进行姿态解算，从而求解到人体姿态在三维空间中的四元数，欧拉角等信息。数据采集节点是通过I2C总线分别对三个惯性传感器节点数据进行实时采集，解算出单一肢体的三维空间姿态信息，然后将解算到的姿态信息通过与上位机协定的数据传输协议打包。不同无线蓝牙模块通过上位机的蓝牙适配的COM口进行连接。上位机接收到数据包后进行数据包的解析并驱动在上位机通过unity软件构建的虚拟现实环境中的人物模型的运动。初始的任务模型由构建是初始化设置，之后接收到数据实时在虚拟人物模型中显示用户在三维空间中的肢体运动。
一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***和方法，其***的实现，该方法包含的步骤：
(1) 将惯性传感器通过I2C串口与嵌入式平台相连接，打开自带的电源开关上电，完成要获得人体空间信息的数据采集节点的***初始化。
(2) 将上电的数据采集节点中的蓝牙模块通过蓝牙适配器与上位机相连接。
(3) 判断上位机与蓝牙模块是否连接成功，若是则进入第(4)步骤，否则重新连接。
(4) 判断是否接收到I2C串口是否将数据传递过来，如果是则将采集到的原始九轴数据发送给嵌入式平台，否则重新启动数据采集模块。
(5) 惯性传感节点采集三轴加速度、三轴角速度和三轴地磁的九轴数据,进行初次低通滤波处理,然后根据卡尔曼滤波算法对当前的惯性传感节点的三维空间数据进行姿态解算,并通过与上位机的协议经行打包并存储到设定的缓冲区中。
(6) 数据采集节点实时对惯性传感器模块进行数据采集，当嵌入式平台接收到惯性传感器的数据并通过蓝牙模块将打包的三维空间数据通过串口蓝牙发送给上位机。
(7) 如果上位机接收到数据通过共同的协议对数据包经行解析，驱动虚拟人物模型的动作重构。否则进入到第(6)步骤。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述举例应，对于本技术领域的普通技术人员来说,可根据以上说明加以改进或改变，所有这些改进和变换都应该属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉***，其特征是：所述肢体运动捕捉***包括惯性传感器节点，数据采集节点和上位机；
所述数据采集节点包含九轴传感器和嵌入式平台数据处理模块；其中，所述九轴传感器都是通过I2C串口与嵌入式平台相连接，通过读取不同惯性传感器节点的寄存器地址得到每个传感器获得的肢体运动数据；所述九轴传感器包括三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力计传感器；
所述的数据采集节点按照与上位机数据传输协议将数据打包通过蓝牙模块发送给上位机的虚拟人物模型。
2.一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于，包括步骤：
A、***开始工作，初始化九轴传感器，并设置定时器，对人体运动信息的实时采集，通过嵌入式平台实时采集九轴传感器数据再将数据进行低通滤波除去噪声；所述九轴传感器包括三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力计传感器；
B、 利用九轴传感器中的三轴角速度传感器输出的角速度信息和定时器发送的采集时间Tt-1和采集时间Tt，对角速度数据进行时间T =Tt-Tt-1的积分求出当前角度，再通过旋转矢量算法解算得到陀螺仪的估计姿态四元数；
C、 利用获得三轴加速度和三轴磁力计传感器的数据，通过高斯牛顿迭代法进行迭代找到最合适的四元数修正系数方法如下：
Ar=[0 0 g]，mr=[mn 0 md] (1)
其中g重力加速度，mn，md分别为地磁场坐标系中的北向分量和垂直分量；
Ab=[ax ay az]，mb=[mx my mz] (2)
为运动任意时刻假定的加速度和磁力计的输出矩阵；
Ab=TAr，mb= TMr (3)
其中T为旋转矩阵，将(1),(2)带入可求得修正系数；
D、 利用卡尔曼滤波算法将角速度计算的估计值与加速度和磁力计得到修正系数经行计算，解算出三维空间中的姿态信息；
E、将解算出来的姿态信息传递给上位机用来虚拟人物模型的运动。
3.根据权利要求2所述的基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于，对人体运动信息的实时采集是通过对单一肢体经行一组动作捕获，进行校正，然后扩展到全身的信息采集。
4.根据权利3所述的基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于：
所述的数据采集节点都包含三个三轴加速度，三轴角速度和三轴磁力的九轴传感器和嵌入式平台数据处理模块；每一组都连接在不同的人体主要关节点上。
5.根据权利3所述的基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于：所述的数据采集节点还包括无线蓝牙模块，电源模块和充电放电稳压模块；所述无线蓝牙模块可以与上位机通过蓝牙适配器进行连接，并将采集到经过处理的数据传递给上位机用来驱动构建的虚拟人物模型。
6.根据权利5所述的基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于：
所述的上位机获得数据采集节点通过蓝牙模块发送的肢体运动数据包，利用获得的数据包对根据人体在三维空间中的人体模型在软件中构建相应的虚拟人物模型的动作经行重构。
7.根据权利6所述的一种基于惯性传感器的肢体运动捕捉方法，其特征在于：
所述的数据采集节点有五组包含15个惯性传感器，所述的15个惯性传感器节点分别佩戴在人体的15个主要肢体运动关节部位，该15个部位为：额头，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，左脚踝，右大腿，右小腿，右脚踝。
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