CN110728739B - 一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法。本发明包括如下步骤:步骤1、人体姿态检测,获取三维姿态信息;步骤2、姿态信息传输与虚拟人骨骼控制,将之前获得的三维姿态信息通过socket方式传输给unity客户端,利用c#脚本根据传入的姿态信息控制unity中的虚拟人的位置和姿态;步骤3、虚拟场景中的交互,虚拟场景中的交互是完成虚拟人与虚拟场景中的刚体对象的简单交互‑抓取功能;为每个可交互对象设置关于手到全身的反向运动学***,采用最新的unity发布的Animation Rigging技术在虚拟人的骨骼运动时创建程序化动作,这通常称为运动时绑定。本发明驱动成本低,并且没有过多的场地限制。
Description
技术领域
本发明涉及三维人体姿态技术、虚拟人骨骼控制领域,具体涉及了一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法,一种使用RGB摄像头就可完成人体姿态的估计并控制虚拟人行为以及与虚拟物体简单交互的方法。
背景技术
三维虚拟人物是计算机动画技术、虚拟现实和增强现实中的关键技术,通过在虚拟世界中虚拟的角色来反映现实中的人类的真实动作和行为。而虚拟人的动态仿真技术是当前信息领域的热点问题,三维虚拟人的运动除了解决人体建模和骨骼皮肤绑定,运动和行为控制则是关系到能否落实的关键环节。目前主流的虚拟人运动和控制采用运动捕捉的方法,它是将专业的传感器安装在检测人的关节点上从而获取可用的运动数据,之后再利用运动合成技术驱动虚拟人模型完成对虚拟人的动作控制。
另外,利用微软的Kinect设备捕获人体关节点的三维坐标数据,利用逻辑回归算法训练分类在实时性和精确度等方面也取得良好的效果,但是还是不能弥补设备相对昂贵的问题。
基于传感器的运动捕捉虽然可以保障位姿信息的相对准确,但是由于需要检测者本身穿戴大量传感器以及传输距离相关设备等因素,难易向普通用户市场普及。近年来,计算机算力的提升尤其是GPU(显卡)的发展以及相关算法的改进和互联网时代使得获取数据越来越容易等因素,使得深度学习再度火热起来,在诸多领域取得了不错的效果。在人体的姿态检测方面也从单人2D的姿态检测到多人2D姿态检测再到3D的姿态检测,其中三维的人体姿态检测的信息采集工具又分单目相机和多目相机。17年的VNect(Real-time 3D HumanPose Estimation with a Single RGB Camera)就是使用单目相机(Single RGB Camera)结合深度学习完成的三维人体姿态检测技术。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题,解除三维虚拟人骨骼追踪的场地限制和降低设备成本,初步驱动虚拟人与虚拟场景的简单交互。提出一种使用单目RGB摄像头利用深度学习技术完成三维人体姿态的检测并根据姿态信息控制虚拟人与虚拟对象简单交互的方法。
本发明采用的技术方案主要包括以下步骤:
步骤1、人体姿态检测
1-1.将普通的单目RGB摄像头采集的视频流通过ffmpeg拆分成单帧,并将每一帧的图像利用现有的2D姿态估计网络(如以ResNet-101-FCN的Mask R-CNN检测器)完成2D的姿态检测,并将检测出来的2D关节点数据作为预测3D姿态的输入。
1-2.将获得的每帧图像的2D姿态检测的关节点数据传入3D姿态检测网络完成3D姿态的预测,其中有设置关节点位置约束、骨骼长度约束和整体运动轨迹的约束完成三维的关节点的预测,获取三维姿态信息。具体每个约束如下:
关节点位置约束:
骨骼长度约束:
整体运动轨迹约束:
其中,T(f)表示这一帧下的预测关节点的质心位置,TGt(f)表示真实关节点的质心位置;dz表示该质心在相机坐标系下的深度作为权重;
3D姿态检测网络是考虑时间域信息的膨化卷积网络。
步骤2、姿态信息传输与虚拟人骨骼控制
将之前获得的三维姿态信息通过socket方式传输给unity客户端,利用c#脚本根据传入的姿态信息控制unity中的虚拟人的位置和姿态,具体实现如下:
2-1.unity客户端的脚本接收python脚本所发的数据,使用tcp方式连接服务器(姿态检测端)与unity客户端;其中tcp连接包括服务器地址和端口的设置;采用异步连接方式并调用socket的connectCallback方法,最后开启线程接受服务端数据,将数据保存至脚本文件下,设置超时检测阈值T,阈值T取值为5S;
2-3.将所接收的三维关节点数据利用c#脚本文件驱动Animation的IK控制器完成对虚拟人的控制。主要根据每帧图像所预测的三维姿态信息共17个关节点,每个关节点均有x、y、z三个位置坐标信息,通过位置坐标信息改变IK控制器位置,进一步控制相应关节的位置坐标。
其中虚拟人每帧的动作所需的时间序列信息是根据原视频用ffmpeg切分所设置的fps而确定的,以保持真实世界与虚拟世界动作的时序一致性。
2-4.在unity客户端利用Mutil Aim Constraint脚本设置脚与地面的位置约束,其中constrained Object选择脚,aim Axis选择地面。从而减少姿态数据中y值(垂直方向)的误差所带来的位置偏移。
2-5.以臀部节点hints为根节点,在参考脚与地面约束的条件下臀部位置利用Multi Postion Constriant脚本进行位置校正,而原始数据所确定的各个关节的姿态信息也会因为反向动力学的影响而相应微调,使虚拟人的动作不会因原始传输数据的精准度问题而不符合实际的运动情况。
步骤3、虚拟场景中的交互
虚拟场景中的交互是完成虚拟人与虚拟场景中的刚体对象的简单交互-抓取功能;借鉴游戏制作的交互场景,为每个可交互对象设置关于手到全身的反向运动学***,采用最新的unity发布的Animation Rigging技术在虚拟人的骨骼运动时创建程序化动作,这通常称为运动时绑定。(以抓取虚拟对象为例)基本流程如下:
3-1.在虚拟人的手部绑定TwoBoneIK Constrint组件,指定骨骼和效应器到TwoBoneIK Constrint组件,使手到手臂再到肩膀有反向动力学约束。
3-2.给虚拟对象以及虚拟人的手部设置物理组件rigidbody,并定义简单的矩形碰撞检测,如果在虚拟人的运动过程中手部与虚拟对象发生碰撞,就被视为一种拾取操作,这时候就将执行一个准备好的抓取的骨骼动画,并且将虚拟对象的父节点设置为手部,并且利用脚本完成虚拟对象到手到手臂再到肩部的反向动力学约束。
本发明技术方案所带来的有益效果:
1.使用深度学习的三维人体姿态检测驱动虚拟人运动并完成与虚拟对象的交互。
2.利用骨骼长度,地面约束提高虚拟人在相对关节点数据不够精准的条件下的姿态重塑。
本发明驱动的虚拟人以及可能涉及的动画制作比使用动作捕捉传感器所投入的成本低很多,并且没有过多的场地限制。更由于使用普通RGB摄像头是目前已经普及的设备,并且可以利用5G时代的超高数据传输速率将复杂的计算交给云服务器,弥补算力不足导致的识别速度不足的技术缺点,对虚拟现实、增强现实的普及产生深远影响。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明
如图1所示,一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法,主要包括以下步骤:
步骤1、人体姿态检测
1-3.将普通的单目RGB摄像头采集的视频流通过ffmpeg拆分成单帧,并将每一帧的图像利用现有的2D姿态估计网络(如以ResNet-101-FCN的Mask R-CNN检测器)完成2D的姿态检测,并将检测出来的2D关节点数据作为预测3D姿态的输入。
1-4.将获得的每帧图像的2D姿态检测的关节点数据传入3D姿态检测网络完成3D姿态的预测,其中有设置关节点位置约束、骨骼长度约束和整体运动轨迹的约束完成三维的关节点的预测,获取三维姿态信息。
关节点位置约束:
骨骼长度约束:
整体运动轨迹约束:
其中,T(f)表示这一帧下的预测关节点的质心位置,TGt(f)表示真实关节点的质心位置;dz表示该质心在相机坐标系下的深度作为权重;
3D姿态检测网络是考虑时间域信息的膨化卷积网络。
步骤2、姿态信息传输与虚拟人骨骼控制
将之前获得的三维姿态信息通过socket方式传输给unity客户端,利用c#脚本根据传入的姿态信息控制unity中的虚拟人的位置和姿态,具体实现如下:
2-1.unity客户端的脚本接收python脚本所发的数据,使用tcp方式连接服务器(姿态检测端)与unity客户端;其中tcp连接包括服务器地址和端口的设置;采用异步连接方式并调用socket的connectCallback方法,最后开启线程接受服务端数据,将数据保存至脚本文件下,设置超时检测阈值T,阈值T取值为5S;
2-3.将所接收的三维关节点数据利用c#脚本文件驱动Animation的IK控制器完成对虚拟人的控制。主要根据每帧图像所预测的三维姿态信息共17个关节点,每个关节点均有x、y、z三个位置坐标信息,通过位置坐标信息改变IK控制器位置,进一步控制相应关节的位置坐标。
其中虚拟人每帧的动作所需的时间序列信息是根据原视频用ffmpeg切分所设置的fps而确定的,以保持真实世界与虚拟世界动作的时序一致性。
2-4.在unity客户端利用Mutil Aim Constraint脚本设置脚与地面的位置约束,其中constrained Object选择脚,aim Axis选择地面。从而减少姿态数据中y值(垂直方向)的误差所带来的位置偏移。
2-5.以臀部节点hints为根节点,在参考脚与地面约束的条件下臀部位置利用Multi Postion Constriant脚本进行位置校正,而原始数据所确定的各个关节的姿态信息也会因为反向动力学的影响而相应微调,使虚拟人的动作不会因原始传输数据的精准度问题而不符合实际的运动情况。
步骤3、虚拟场景中的交互
虚拟场景中的交互是完成虚拟人与虚拟场景中的刚体对象的简单交互-抓取功能;借鉴游戏制作的交互场景,为每个可交互对象设置关于手到全身的反向运动学***,采用最新的unity发布的Animation Rigging技术在虚拟人的骨骼运动时创建程序化动作,这通常称为运动时绑定。(以抓取虚拟对象为例)基本流程如下:
3-1.在虚拟人的手部绑定TwoBoneIK Constrint组件,指定骨骼和效应器到TwoBoneIK Constrint组件,使手到手臂再到肩膀有反向动力学约束。
3-2.给虚拟对象以及虚拟人的手部设置物理组件rigidbody,并定义简单的矩形碰撞检测,如果在虚拟人的运动过程中手部与虚拟对象发生碰撞,就被视为一种拾取操作,这时候就将执行一个准备好的抓取的骨骼动画,并且将虚拟对象的父节点设置为手部,并且利用脚本完成虚拟对象到手到手臂再到肩部的反向动力学约束。
本发明利用已有的深度学***板等)的普通摄像头进行识别将在未来更快的推广和普及。
Claims (2)
1.一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1、人体姿态检测
1-1.将普通的单目RGB摄像头采集的视频流通过ffmpeg拆分成单帧,并将每一帧的图像利用现有的2D姿态估计网络完成2D的姿态检测,并将检测出来的2D关节点数据作为预测3D姿态的输入;
1-2.将获得的每帧图像的2D姿态检测的关节点数据传入3D姿态检测网络完成3D姿态的预测,其中设置有关节点位置约束、骨骼长度约束和整体运动轨迹的约束完成三维的关节点的预测,获取三维姿态信息;
步骤2、姿态信息传输与虚拟人骨骼控制
将之前获得的三维姿态信息通过socket方式传输给unity客户端,利用c#脚本根据传入的姿态信息控制unity中的虚拟人的位置和姿态;
步骤3、虚拟场景中的交互
虚拟场景中的交互是完成虚拟人与虚拟场景中的刚体对象的简单交互-抓取功能;为每个可交互对象设置关于手到全身的反向运动学***,采用最新的unity发布的AnimationRigging技术在虚拟人的骨骼运动时创建程序化动作,称为运动时绑定;
步骤1-2中所述的约束具体如下:
关节点位置约束:
骨骼长度约束:
整体运动轨迹约束:
其中,T(f)表示这一帧下的预测关节点的质心位置,TGt(f)表示真实关节点的质心位置;dz表示该质心在相机坐标系下的深度作为权重;
步骤2具体实现如下:
2-1.unity客户端的脚本接收python脚本所发的数据,使用tcp方式连接服务器与unity客户端;其中tcp连接包括服务器地址和端口的设置;采用异步连接方式并调用socket的connectCallback方法,最后开启线程接受服务端数据,将数据保存至脚本文件下,设置超时检测阈值T,阈值T取值为5S;
2-3.将所接收的三维关节点数据利用c#脚本文件驱动Animation的IK控制器完成对虚拟人的控制;根据每帧图像所预测的三维姿态信息共17个关节点,每个关节点均有x、y、z三个位置坐标信息,通过位置坐标信息改变IK控制器位置,进一步控制相应关节的位置坐标;
其中虚拟人每帧的动作所需的时间序列信息是根据原视频用ffmpeg切分所设置的fps而确定的,以保持真实世界与虚拟世界动作的时序一致性;
2-4.在unity客户端利用Mutil Aim Constraint脚本设置脚与地面的位置约束,其中constrained Object选择脚,aim Axis选择地面;从而减少姿态数据中y值的误差所带来的位置偏移;
2-5.以臀部节点hints为根节点,在参考脚与地面约束的条件下臀部位置利用MultiPostion Constriant脚本进行位置校正,而原始数据所确定的各个关节的姿态信息也会因为反向动力学的影响而相应微调,使虚拟人的动作不会因原始传输数据的精准度问题而不符合实际的运动情况。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频流的虚拟人控制与交互方法,其特征在于步骤3所述的虚拟场景中的交互,具体实现如下:
3-1.在虚拟人的手部绑定TwoBoneIK Constrint组件,指定骨骼和效应器到TwoBoneIKConstrint组件,使手到手臂再到肩膀有反向动力学约束;
3-2.给虚拟对象以及虚拟人的手部设置物理组件rigidbody,并定义简单的矩形碰撞检测,如果在虚拟人的运动过程中手部与虚拟对象发生碰撞,就被视为一种拾取操作,这时候就将执行一个准备好的抓取的骨骼动画,并且将虚拟对象的父节点设置为手部,并且利用脚本完成虚拟对象到手到手臂再到肩部的反向动力学约束。
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