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CN106362377A - 一种混合动作捕捉的训练装置 - Google Patents

一种混合动作捕捉的训练装置 Download PDF

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CN106362377A
CN106362377A CN201610572931.8A CN201610572931A CN106362377A CN 106362377 A CN106362377 A CN 106362377A CN 201610572931 A CN201610572931 A CN 201610572931A CN 106362377 A CN106362377 A CN 106362377A
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CN
China
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motion capture
training
user
motion
capture
Prior art date
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Pending
Application number
CN201610572931.8A
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English (en)
Inventor
郑振兴
梁鹏
吴玉婷
蓝钊泽
肖思源
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Polytechnic Normal University
Original Assignee
Guangdong Polytechnic Normal University
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Publication date
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Abstract

本发明公开了一种混合动作捕捉的训练装置,所述的训练装置包括光学动作捕捉装置,惯性动作捕捉装置以及上位计算机。本发明采用光学动作捕捉和惯性动作捕捉两种方式,构建出用户动作的三维模型,使得教练可以准确的观察到用户肢体动作的变化情况,从而采取针对性的训练手段。该发明充分利用了光学动作捕捉的准确性以及惯性动作捕捉不受遮挡的特点,实现了全方位无死角的用户动作捕捉。

Description

一种混合动作捕捉的训练装置
技术领域
本发明涉及动作捕捉训练装置,具体涉及基于虚拟现实技术的动作捕捉训练装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高,人们不再满足基本的物质需求,更多的人有了身心和精神方面的需求。体育活动不但可以锻炼身体,激发拼搏精神,而且还能促进沟通交流,深受广大人们的喜爱。然而传统的体育训练方式通常是一对一或者一对多的人工经验训练模式,不但受到了时间地点的局限,且需要运动员进行大量反复练习以保证动作准确性,培训费用高、训练强度大。
为了解决上述问题,越来越多的职业体育训练队或者国家训练队开始将运动捕捉应用于体育训练中。这种动作捕捉系统一方面可以对运动员训练的工作进行具体分析,找到动作中存在瑕疵的连接点,然后通过后期实际训练来不断改善、提升。另一方面可以有效地减少训练者的训练强度,提高训练效率。
目前国内主要的动作捕捉技术可分为惯性式,电磁式,超声波式,光学式共四种运动捕捉方式。惯性式采用惯性传感器采集各个关节运动信息,捕捉精度不高,实时性好,可采集遮挡的运动;电磁式使用传感器切割磁感线完成模拟信号到电信号的转换,从而推算其空间方位,然而该方法只能捕捉低频动作,且要求周围不能存在磁场干扰;超声波式使用超声波到达接收器的时间差计算关节的空间位置以及运动方向,具有不受遮挡的优点,然而捕捉存在滞后,精度不高;光学式采用两个或多个摄像头拍摄同一个接收点产生的视差计算其空间位置和旋转信息,易受动作遮挡影响,捕捉精度高。
本发明提供的技术方案同时使用惯性动作与光学动作之差作为输入,保留了惯性动作的高频信息和光学动作的低频信息,利用了惯性传感器不受遮挡的特点,获取到全方位的用户动作方位和位置,同时利用了光学捕捉准确的特点,利用低频信号修正惯性捕捉不准确的缺陷,保证了最终姿态数据的长期精确。
通过相关专利查询,发现有以下的公开文献:
发明“一种基于单目视频人体动作感知的上肢训练系统,公开号CN105536205A”,使用视频摄像头用于捕捉人体的运动,通过USB传输视频数据,并对所述视频数据进行分析,完成手部运动轨迹跟踪,通过跟踪的结果识别手势动作。该训练系统不仅能够具有定量评价体系,而且能够激发使用者的训练主动性,使其能够应用于社区和家庭。
专利“一种基于虚拟现实的铁路工务训练系统,公开号CN104537911A”使用虚拟现实手段进行铁路工务训练,系统包括基础层、数据层、技术支持层、功能层以及应用层,基础用于提供基于虚拟现实的网络环境和硬件设备,数据层用于提供铁路工务训练系统运行所需的数据,技术支撑层用于向功能层提供基础技术支撑,功能层用于构建铁路工务训练系统的多个功能模块,应用层用于基于虚拟现实技术和所述各功能模块进行虚拟训练。
专利“一种基于Kinect传感器的上肢运动康复训练系统及其训练方法,公开号CN103230664A”,系统包括一台Kinect传感器,一台搭载上肢运动康复训练模块的计算机,Kinect传感器与计算机通过数据线相连,并安装在计算机显示屏的上方;上肢运动康复训练模块包括单关节康复训练模块、综合康复训练模块、评分模块和纠正模块,可以进行上肢的单关节训练和肩、肘、腕关节的综合训练。
发明内容
本发明目的在于克服现有技术的不足,尤其解决现有的基于光学动作捕捉的训练装置不能捕捉被遮挡的动作、基于惯性动作捕捉的训练装置精确度不高的缺陷。提供一种混合两种捕捉方法的训练装置,该训练装置通过使用卡尔曼滤波,使用惯性动作与光学动作之差作为输入,保留了惯性动作的高频信息和光学动作的低频信息,利用了惯性传感器不受遮挡的特点,获取到全方位的用户动作方位和位置,同时利用了光学捕捉准确的特点,利用低频信号修正惯性捕捉不准确的缺陷,保证了最终姿态数据的长期精确。
为解决上述技术问题,本发明采用如下的技术方案:
一种混合动作捕捉的训练装置,其特征在于,其中:
所述的混合动作捕捉训练装置包括光学动作捕捉装置,惯性动作捕捉装置以及上位计算机;所述光学动作捕捉装置和惯性动作捕捉装置均连接于上位计算机;所述的训练系统位于上位计算机。
所述光学动作捕捉装置包括反光mark标记以及光学摄像头,所述反光mark标记贴在用户关节处;所述光学摄像头用于追踪反光mark标记的运动来捕捉用户动作;所述光学摄像头通过USB连接于上位计算机。
所述惯性动作捕捉装置包括微型惯性传感器以及信号捕捉设备,所述微型惯性传感器穿戴在用户身上,并连接于信号捕捉设备;所述信号捕捉设备用于获取惯性传感器的信号,并用无线蓝牙传输到上位计算机。
附图说明
图1是本发明的混合动作捕捉的训练装置的一个具体实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。
参见图1,本发明的混合动作捕捉的训练装置包括光学动作捕捉装置,惯性动作捕捉装置以及上位计算机1;所述光学动作捕捉装置和惯性动作捕捉装置均连接于上位计算机1;所述的训练系统位于上位计算机。
所述光学动作捕捉装置包括反光mark标记2以及光学摄像头3,所述反光mark标记贴在用户4关节处;所述光学摄像头用于追踪反光mark标记的运动来捕捉用户4动作,并采用分析合成法得到用户的位置和姿态的估计;所述光学摄像头通过USB连接于上位计算机1。
所述惯性动作捕捉装置包括微型惯性传感器5以及信号捕捉设备6,所述微型惯性传感器5穿戴在用户4身上,并连接于信号捕捉设备6;所述信号捕捉设备6用于获取惯性传感器5的信号,通过传感器获取用户动作的加速度和角速度,用于估计用户动作的姿态,并用无线蓝牙传输到上位计算机1。
上位计算机1将两个动作捕捉装置的姿态信息进行融合,得到精确的用户动作姿态,将用户动作姿态使用3D动画的形式进行展示。

Claims (3)

1.一种混合动作捕捉的训练装置,其特征在于,所述的训练装置包括光学动作捕捉装置,惯性动作捕捉装置以及上位计算机;所述光学动作捕捉装置和惯性动作捕捉装置均连接于上位计算机。
2.根据权利1要求所述光学动作捕捉装置包括反光mark标记以及光学摄像头,其特征在于,所述反光mark标记贴在用户关节处;所述光学摄像头用于追踪反光mark标记的运动来捕捉用户动作;所述光学摄像头通过USB连接于上位计算机。
3.根据权利1要求所述惯性动作捕捉装置包括微型惯性传感器以及信号捕捉设备,其特征在于,所述微型惯性传感器穿戴在用户身上,并连接于信号捕捉设备;所述信号捕捉设备用于获取惯性传感器的信号,并用无线蓝牙传输到上位计算机。
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PB01 Publication
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Application publication date: 20170201

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