一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法技術(shù)

一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，包括動作捕捉數(shù)據(jù)采集步驟；通過UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)采集室內(nèi)定位數(shù)據(jù)步驟；采用卡爾曼濾波算法進行融合，獲得融合位移；位移糾偏步驟：解析各個骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)，計算各個骨骼相對位移坐標(biāo)；對虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器進行位移糾偏，形成姿態(tài)重組位移；形成最終輸出位移步驟：獲取的融合位移與形成的姿態(tài)重組位移構(gòu)成初步輸出位移，將該初步輸出位移進行卡爾曼濾波，去除位移糾偏過程中產(chǎn)生的閃跳點，形成平滑的各個動作捕捉傳感器的最終輸出位移。本發(fā)明專利技術(shù)利用UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)提供實時精確的位移數(shù)據(jù)，對慣性動作捕捉裝置實時糾偏，使慣性動作捕捉裝置能輸出精確的姿態(tài)與位移數(shù)據(jù)。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法
本專利技術(shù)涉及微機械(MEMS)以及虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域，特別是一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法。
技術(shù)介紹
隨著MEMS傳感器的高速發(fā)展，微型慣性傳感器的技術(shù)越發(fā)成熟，已經(jīng)開始有將微型慣性傳感器用于動作捕捉系統(tǒng)中。具體方法是：把慣性測量單元(IMU)連接到待測物體上，讓其隨待測物體一起運動。對多個傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)進行采集并處理，通過無線通訊技術(shù)傳輸至上位機系統(tǒng)，經(jīng)過上位機進行姿態(tài)還原。慣性動作捕捉技術(shù)的優(yōu)點在于，系統(tǒng)相對簡潔，不怕遮擋，對光、環(huán)境要求比光學(xué)式動作捕捉低，適用范圍廣，同時慣性動作捕捉系統(tǒng)成本相對于光學(xué)普遍低。慣性測量單元包括加速度計、陀螺儀、地磁傳感器，通過對加速度信號進行二重積分以及陀螺儀信號的積分，可以測得待測物體的信息以及方位信息。但是，上述陀螺儀測量運動物體的姿態(tài)數(shù)據(jù)有誤差，必須修正后才能真實反映出運動物體的姿態(tài)。陀螺儀測量姿態(tài)數(shù)據(jù)時，誤差產(chǎn)生的過程如下：首先，陀螺儀測量的數(shù)據(jù)為角速度，該角速度為瞬間值，大多數(shù)情況下不能直接適用，需要對該角速度進行時間積分，得到角度變化量。然后，將得到的角度變化量加上初始角度后，計算得到的角度值才是物體運動的姿態(tài)數(shù)據(jù)。在對上述角速度進行時間積分時，積分過程時間(dt)越小，得到的角度值也越準(zhǔn)確。然而，由于陀螺儀的測量基準(zhǔn)是自身而非外在的絕對參照物；加之，積分過程時間(dt)不可能無限小，因而，積分的累積誤差會隨時間推移而逐漸增加，進而導(dǎo)致測量的運動姿態(tài)數(shù)據(jù)與實際的數(shù)據(jù)發(fā)生偏差。動作捕捉系統(tǒng)主要用于對人體動作的采集，偏重于人體姿態(tài)的還原，當(dāng)人體穿戴慣性動作捕捉系統(tǒng)行走并產(chǎn)生位移時，由于上述慣性傳感器的誤差以及姿態(tài)計算的參數(shù)等原因，動作捕捉系統(tǒng)輸出的位移坐標(biāo)隨使用時間的增加會產(chǎn)生明顯的偏差。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問題是針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，而提供一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，該融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法利用UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)提供實時精確的位移數(shù)據(jù)，并將該實時精確的位移數(shù)據(jù)對慣性動作捕捉系統(tǒng)進行實時糾偏，使虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中的慣性動作捕捉裝置能輸出精確的姿態(tài)與位移數(shù)據(jù)。為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案是：一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，包括如下步驟：步驟1，動作捕捉數(shù)據(jù)采集：通過虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中的動作捕捉傳感器獲得人體的動作捕捉數(shù)據(jù)；虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中設(shè)置有慣性動作捕捉裝置，慣性動作捕捉裝置包括若干個均能固定在人體上的動作捕捉傳感器，動作捕捉傳感器將能自動捕捉與采集人體接觸部位的動作數(shù)據(jù)，也即骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)。步驟2，室內(nèi)定位數(shù)據(jù)采集：通過UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)獲得室內(nèi)定位數(shù)據(jù)。步驟3，獲取融合位移：采用卡爾曼濾波算法將步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)與步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)進行融合，獲得融合位移。步驟4，位移糾偏：解析虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器所捕捉的各個骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)，計算各個骨骼相對位移坐標(biāo)；根據(jù)步驟3獲取的融合位移與骨骼相對位移坐標(biāo)對虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器進行位移糾偏，形成姿態(tài)重組位移；步驟5，形成最終輸出位移：步驟3獲取的融合位移與步驟4形成的姿態(tài)重組位移構(gòu)成初步輸出位移，將該初步輸出位移進行卡爾曼濾波，去除位移糾偏過程中產(chǎn)生的閃跳點，形成平滑的各個動作捕捉傳感器的最終輸出位移。所述步驟3中，假設(shè)驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)數(shù)據(jù)與步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)均是一個二維坐標(biāo)點(x，y)的集合，其中，x和y分別表示該點的橫縱坐標(biāo)，則融合位移的具體獲取方法包括如下步驟：步驟31，狀態(tài)方程建立：將步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)的位移增量作為狀態(tài)量，建立如下所示的狀態(tài)方程：上式中，向量為k時刻動作捕捉數(shù)據(jù)的先驗估計，A取單位矩陣為k-1時刻動作捕捉數(shù)據(jù)的后驗估計，為步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)的位移增量，wk為過程噪聲的協(xié)方差矩陣，由實驗測得，為可調(diào)參數(shù)。步驟32，觀測方程建立：將步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)作為觀測量，建立如下所示的觀測方程：上式中，向量為k時刻室內(nèi)定位數(shù)據(jù)的后驗估計，C為觀測矩陣，優(yōu)選取單位矩陣表示UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)的輸入坐標(biāo)數(shù)據(jù)；rk為觀測噪聲矩陣，由實驗測得，為可調(diào)參數(shù)。步驟33，計算融合位移：通過步驟31建立的狀態(tài)方程與步驟32建立的觀測方程進行求解，獲得融合位移。所述步驟4中，位移糾偏時，為使步驟3中獲取的融合位移與原有骨骼姿態(tài)相匹配，以人體是否有著地點為依據(jù)進行判斷；在人體有著地的情況下，以著地點為原點計算全身各骨骼位置；如果糾偏過程中沒有新的著地點產(chǎn)生，則保持原點不變；如果糾偏過程中產(chǎn)生新的著地點，原點變?yōu)楫?dāng)前時刻的融合位移。所述步驟4中，在人體有著地的情況下，以著地點為原點，采用位姿矩陣來計算全身各骨骼位置；其中，位姿矩陣T表示如下：其中，O＝[000]，I＝1上式中，T表示位姿矩陣，n表示法線矢量，o表示方向矢量，a表示接近矢量，p表示平移矢量，R表示旋轉(zhuǎn)矩陣，P表示位置矩陣，O表示透視矩陣，I表示比例變換；x,y,z表示三個坐標(biāo)軸方向。所述步驟5，將初步輸出位移進行卡爾曼濾波時，卡爾曼濾波狀態(tài)方程為：上式中，為k時刻初步輸出位移的狀態(tài)量；為的一階導(dǎo)數(shù)；為狀態(tài)矩陣；ts表示動作捕捉傳感器的采樣頻率，為固定參數(shù)；為k-1時刻初步輸出位移的狀態(tài)量；卡爾曼濾波觀測方程：上式中，為初步輸出位移的后驗估計，為的一階導(dǎo)數(shù)；C為觀測矩陣，取為觀測量。本專利技術(shù)采用上述方法后，具有如下有益效果：1.通過UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)的實時精確位移坐標(biāo)對虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中動作捕捉傳感器的位移進行實時糾偏，使系統(tǒng)具有準(zhǔn)確的姿態(tài)和位移數(shù)據(jù)輸出。2.通過姿態(tài)解算，在姿態(tài)關(guān)鍵幀(也即以著地點判定對應(yīng)的幀)對位移進行糾正，保持了姿態(tài)的連貫性。2.初步輸出位移經(jīng)過了卡爾曼濾波，故使最終輸出位移無閃跳點、平滑。附圖說明圖1顯示了本專利技術(shù)一種基于動作捕捉的虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)的示意圖。圖2顯示了本專利技術(shù)一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法的示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和具體較佳實施方式對本專利技術(shù)作進一步詳細(xì)的說明。如圖1所示，一種基于動作捕捉的虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)，包括慣性動作捕捉裝置、室內(nèi)定位裝置、虛擬現(xiàn)實裝置、數(shù)據(jù)手套裝置、電子仿真槍裝置和背負(fù)式計算機裝置。慣性動作捕捉裝置、室內(nèi)定位裝置、虛擬現(xiàn)實裝置、數(shù)據(jù)手套裝置和電子仿真槍裝置均與背負(fù)式計算機裝置無線連接。無線連接通訊方式包括但不限于藍(lán)牙、Zegibee、WIFI、2.4Ghz通訊。慣性動作捕捉裝置包括若干個均能固定在人體上的動作捕捉模塊。動作捕捉模塊的個數(shù)可以根據(jù)情況，任意選擇，可以為3個、6個、9個、11個、15個、或17個等。當(dāng)動作捕捉模塊的個數(shù)為3個時，3個動作捕捉模塊分別通過綁帶或者專用動捕服裝固定在用戶的三個不同部位，三個不同部位優(yōu)選為：1.頭部、軀干以及臀部；2.頭部、雙上臂(左上臂及右上臂)之一，以及雙前臂(左前臂以及右前臂)之一。當(dāng)動作捕捉模塊的個數(shù)為6個時，6個運動捕捉模塊優(yōu)選分別通過綁帶或者專業(yè)動作捕捉服裝固定在頭部、軀干、臀部、雙大腿、雙小腿、雙腳(左腳以及右腳)、雙上臂之一以及雙前臂之一，或者分別固定在頭部、軀干、臀部、雙上臂之一、雙前臂之一以及雙手(左手及右手)之一。當(dāng)動作捕捉模塊的個數(shù)為9本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟1，動作捕捉數(shù)據(jù)采集：通過虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中的動作捕捉傳感器獲得人體的動作捕捉數(shù)據(jù)；虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中設(shè)置有慣性動作捕捉裝置，慣性動作捕捉裝置包括若干個均能固定在人體上的動作捕捉傳感器，動作捕捉傳感器將能自動捕捉與采集人體接觸部位的動作數(shù)據(jù)，也即骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2，室內(nèi)定位數(shù)據(jù)采集：通過UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)獲得室內(nèi)定位數(shù)據(jù)；步驟3，獲取融合位移：采用卡爾曼濾波算法將步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)與步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)進行融合，獲得融合位移；步驟4，位移糾偏：解析虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器所捕捉的各個骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)，計算各個骨骼相對位移坐標(biāo)；根據(jù)步驟3獲取的融合位移與骨骼相對位移坐標(biāo)對虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器進行位移糾偏，形成姿態(tài)重組位移；步驟5，形成最終輸出位移：步驟3獲取的融合位移與步驟4形成的姿態(tài)重組位移構(gòu)成初步輸出位移，將該初步輸出位移進行卡爾曼濾波，去除位移糾偏過程中產(chǎn)生的閃跳點，形成平滑的各個動作捕捉傳感器的最終輸出位移。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟1，動作捕捉數(shù)據(jù)采集：通過虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中的動作捕捉傳感器獲得人體的動作捕捉數(shù)據(jù)；虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中設(shè)置有慣性動作捕捉裝置，慣性動作捕捉裝置包括若干個均能固定在人體上的動作捕捉傳感器，動作捕捉傳感器將能自動捕捉與采集人體接觸部位的動作數(shù)據(jù)，也即骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2，室內(nèi)定位數(shù)據(jù)采集：通過UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)獲得室內(nèi)定位數(shù)據(jù)；步驟3，獲取融合位移：采用卡爾曼濾波算法將步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)與步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)進行融合，獲得融合位移；步驟4，位移糾偏：解析虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器所捕捉的各個骨骼姿態(tài)數(shù)據(jù)，計算各個骨骼相對位移坐標(biāo)；根據(jù)步驟3獲取的融合位移與骨骼相對位移坐標(biāo)對虛擬現(xiàn)實綜合系統(tǒng)中各個動作捕捉傳感器進行位移糾偏，形成姿態(tài)重組位移；步驟5，形成最終輸出位移：步驟3獲取的融合位移與步驟4形成的姿態(tài)重組位移構(gòu)成初步輸出位移，將該初步輸出位移進行卡爾曼濾波，去除位移糾偏過程中產(chǎn)生的閃跳點，形成平滑的各個動作捕捉傳感器的最終輸出位移。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與動作捕捉數(shù)據(jù)的方法，其特征在于：所述步驟3中，假設(shè)驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)數(shù)據(jù)與步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)均是一個二維坐標(biāo)點(x，y)的集合，其中，x和y分別表示該點的橫縱坐標(biāo)，則融合位移的具體獲取方法包括如下步驟：步驟31，狀態(tài)方程建立：將步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)的位移增量作為狀態(tài)量，建立如下所示的狀態(tài)方程：上式中，向量為k時刻動作捕捉數(shù)據(jù)的先驗估計，A取單位矩陣為k-1時刻動作捕捉數(shù)據(jù)的后驗估計，為步驟1采集的動作捕捉數(shù)據(jù)的位移增量，wk為過程噪聲的協(xié)方差矩陣，由實驗測得，為可調(diào)參數(shù)；步驟32，觀測方程建立：將步驟2采集的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)作為觀測量，建立如下所示的觀測方程：上式中，向量為k時刻室內(nèi)定位數(shù)據(jù)的后驗估計；C為觀測矩陣；表示UW...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：隋文濤，周清，馬樂圣，孔令濤，
申請(專利權(quán))人：隋文濤，南京睿辰欣創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇,32