韓新功

摘 要： 應用微機電技術(shù)設(shè)計人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)。系統(tǒng)在人體的重點運動部位安裝16個傳感器收集人體運動數(shù)據(jù)，通過卡爾曼濾波給出人體運動數(shù)據(jù)實時狀態(tài)估計值，使用微機電技術(shù)優(yōu)化估計結(jié)果。按順序?qū)烙嫿Y(jié)果進行解算，將解算結(jié)果輸入人體重要運動關(guān)節(jié)模型，實時進行三維虛擬顯示。最后對系統(tǒng)的接線方式和捕捉指令進行實現(xiàn)。實驗驗證結(jié)果表明設(shè)計的系統(tǒng)綜合捕捉效果強。

關(guān)鍵詞： 人體運動數(shù)據(jù)； 實時捕捉系統(tǒng)； 卡爾曼濾波； 微機電技術(shù)

中圖分類號： TN929.5?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）11?0095?04

Design and implementation of human?body movement data real?time capture system

HAN Xingong

（College of Physical Education， Yanshan University， Qinhuangdao 066004， China）

Abstract： The micro electro mechanical system （MEMS） technology is used to design the human?body movement data real?time capture system. 16 sensors are installed in the important movement parts of the human?body system to collect the human?body movement data. The real?time state estimation value of human?body data is given by means of Kalman filtering， and optimized with MEMS technology. The evaluation results are resolved according to the sequence. The resolved results are input into the human?body important movement joint model for real?time 3D virtual display. The connection mode and capture instruction of the system are implemented. The experimental verification results show that the designed system has perfect integrated capture effect.

Keywords： human?body movement data； real?time capture system； Kalman filtering； MEMS technology

0 引 言

運動捕捉是應用探測手段通過三維仿真設(shè)備精確反應人體運動狀態(tài)的一門技術(shù)，需要借助勘探、定位、仿真與數(shù)據(jù)處理等多種理論的支持，其復雜程度可見一斑[1]。隨著科技的高速發(fā)展，三維動畫設(shè)計、人體工程學、體育、生物學等行業(yè)均要應用到運動捕捉，使運動捕捉不斷向著人機交互的方向發(fā)展起來。實時性是運動捕捉目前需要考慮的重點內(nèi)容，眾所周知，現(xiàn)如今普及程度非常高的3D電影就是依靠人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)建立起來的[2]。在不遠的未來，這種系統(tǒng)將會得到更加廣泛的應用。

人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)在我國的自主知識產(chǎn)權(quán)中相對落后，最早是被應用在運動員訓練中，根據(jù)系統(tǒng)捕捉的運動員運動數(shù)據(jù)制定訓練方案，取得了較好的訓練效果[3]。文獻[4]介紹了我國第一款自主研發(fā)的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)，被應用于三維動畫設(shè)計行業(yè)中，但系統(tǒng)的價格昂貴，不易操作，實時捕捉能力和有效性都不高。文獻[5]介紹了光學捕捉系統(tǒng)，系統(tǒng)有效性強，但實時捕捉能力弱。此外，還有聲學捕捉系統(tǒng)和電磁場捕捉系統(tǒng)，但綜合捕捉效果都不高。

為了提高綜合捕捉效果，應用微機電技術(shù)設(shè)計人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)。微機電技術(shù)的體積小，實用性強，對人體運動數(shù)據(jù)的速度探測十分準確且高效，同時兼具初始化快、成本低、兼容性強等能力。

1 人體運動動作估計函數(shù)設(shè)計

人體結(jié)構(gòu)復雜，在人體的各個運動部位安裝傳感器收集人體運動數(shù)據(jù)，對傳感器數(shù)據(jù)進行匯總和濾波，然后使用微機電技術(shù)優(yōu)化人體運動動作，上傳于計算機進行處理和三維模擬顯示，設(shè)計人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的工作原理。

濾波是避免噪音干擾最直接也是最有用的一項處理步驟，對人體運動數(shù)據(jù)的濾波操作使用的是卡爾曼濾波，這是一種線性函數(shù)，對傳感器中所有的輸入和輸出數(shù)據(jù)均進行遞推處理，以完成最優(yōu)估計[6]?？柭鼮V波的最大優(yōu)點是：在濾波過程中無需進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和頻率轉(zhuǎn)換，也不用對歷史濾波結(jié)果進行存儲，節(jié)省了系統(tǒng)空間和捕捉時間。

在卡爾曼濾波中，如果想得到本次人體運動數(shù)據(jù)的實時狀態(tài)估計值，需要取得兩項重要數(shù)據(jù)，包括上一次的人體運動數(shù)據(jù)估計值和本次人體運動數(shù)據(jù)預測值。因此在初次濾波情況下，需要先對人體運動數(shù)據(jù)的濾波順序進行排列。用代表第次人體運動數(shù)據(jù)實時狀態(tài)估計值，的估計誤差用符號替代，和的函數(shù)定義式為：

（1）

式中：是傳感器采樣間隔；是的轉(zhuǎn)置矩陣；是的偏導；是傳感器采樣余量；是傳感器采樣余量的協(xié)方差。

微機電技術(shù)的基礎(chǔ)是機械運動學，所能應用到的重要硬件設(shè)備有加速度計和磁場測量儀器，人體運動離不開機械運動學，因此使用微機電技術(shù)優(yōu)化卡爾曼濾波估計值是符合情理的[7]。假設(shè)，理想狀態(tài)下（即無重力和磁場干擾）人體的靜止動作矩陣為其函數(shù)表達式為：

（2）

式中：和是人體的俯仰角度和橫滾角度。

所設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)在人體安裝加速度計和磁場測量儀器，人體在靜止狀態(tài)下的加速度坐標系和磁場坐標系是重合的，但在運動狀態(tài)下，人體受到重力加速度和磁場的影響導致兩個坐標系分離，此時人體靜止動作矩陣在加速度坐標系和磁場坐標系的投射向量分別為：

（3）

（4）

式中：是重力加速度；是磁場坐標系與地平面之間的投射向量，是磁場坐標系垂直于地平面的投射分量，和的作用是修正人體運動的磁場偏差；。

利用式（3），式（4）優(yōu)化式（1）中的值，優(yōu)化過程就是將看作轉(zhuǎn)換成矩陣形式，所得結(jié)果可用來描述最優(yōu)人體運動數(shù)據(jù)實時估計值。

2 人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉設(shè)計

人體共有206塊可運動關(guān)節(jié)，而且不同人的關(guān)節(jié)運動角度也存在差異[8]。若想將206塊關(guān)節(jié)都精準模擬出來是無法實現(xiàn)的，各行業(yè)對人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的要求也并未達到如此高的精度，因此只要對能夠表現(xiàn)出人體運動動作的重要運動關(guān)節(jié)進行建模即可。如圖1所示，白色正方形表示人體運動頻繁的關(guān)節(jié)，由于在關(guān)節(jié)上直接安裝傳感器會影響到人體的正常運動，因此每兩個白色正方形之間的空位才是安裝傳感器的最佳位置。

人體運動動作估計函數(shù)無法描述人體具體關(guān)節(jié)的運動情況，應對估計結(jié)果進行解算，獲取關(guān)節(jié)運動角度，再輸入到人體模型中才能實現(xiàn)實時捕捉[9]。由圖1可知，設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)在人體上共安裝了16個傳感器，每個傳感器中采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)人體運動動作估計函數(shù)處理后都會產(chǎn)生四元數(shù)。

選擇一個采集數(shù)據(jù)不為空的傳感器，設(shè)為傳感器1，與傳感器1相連的傳感器必然會產(chǎn)生轉(zhuǎn)動數(shù)據(jù)。以傳感器1為靜止點，取得相鄰傳感器（設(shè)為傳感器2）相對于靜止點的運動角度數(shù)據(jù)并標記在人體重要運動關(guān)節(jié)模型中。再以傳感器2為靜止點，重復以上步驟，直到將模型中的所有關(guān)節(jié)的運動數(shù)據(jù)均填制成功。設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)規(guī)定了人體運動動作估計結(jié)果的解算順序，如圖2所示。按照圖2的順序進行解算，可保證系統(tǒng)不遺失任何一點的人體運動數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)有效性。

當一次人體運動數(shù)據(jù)全部解算成功后，將人體重要運動關(guān)節(jié)模型輸出，實時進行三維虛擬顯示。為保證系統(tǒng)的實時捕捉能力，使用.bvh格式的文件進行三維虛擬顯示。

3 人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的實現(xiàn)

下面對設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的接線方式以及捕捉指令進行實現(xiàn)。

3.1 系統(tǒng)接線的實現(xiàn)

系統(tǒng)將16個傳感器分為四個等級，頭部和胳膊為第一等級，胸、腹、臀為第二等級，左、右腿為第三和第四等級，如圖3所示。每個等級中的傳感器均通過RS 485總線連接，并單獨配備一個數(shù)據(jù)采集器。四個數(shù)據(jù)采集器使用局域網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C進行處理。

數(shù)據(jù)采集器使用的芯片是ARM?NRF2403，芯片具有體積小、工作溫度延展性強的優(yōu)點，工作電壓范圍為1.8～3.7 V，功率和傳輸速率可調(diào)節(jié)，可實現(xiàn)多點通信，而且編程形式簡單。這款芯片還有一個2.4 GHz的無線發(fā)射模塊，模塊中配置了頻率調(diào)節(jié)器、模式控制器、晶振以及調(diào)制解調(diào)器，增強了ARM?NRF2403芯片的兼容性[10]。ARM?NRF2403芯片借助無線發(fā)射模塊與系統(tǒng)計算機成功實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。在不存在局域網(wǎng)的條件下，芯片也能通過簡單的I/O端口與計算機進行連接。

3.2 系統(tǒng)捕捉指令的實現(xiàn)

系統(tǒng)對人體運動數(shù)據(jù)進行實時捕捉操作的指令是由數(shù)據(jù)采集器下達給傳感器的，分成發(fā)送指令與接收指令兩個進行。

發(fā)送指令執(zhí)行：使用數(shù)據(jù)采集器的COM1端口實現(xiàn)指令通信，指令的具體內(nèi)容是要求傳感器實時給出四元數(shù)人體運動數(shù)據(jù)。計算機成功接收到數(shù)據(jù)采集器傳輸來的數(shù)據(jù)后，將判斷數(shù)據(jù)中的傳感器標記數(shù)量是否為16個，數(shù)量不對的話將再次通過COM1端口發(fā)送指令。

接收指令執(zhí)行：使用數(shù)據(jù)采集器的COM2端口實現(xiàn)指令通信，它的作用是對人體運動數(shù)據(jù)進行查錯，查錯成功后再將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)接嬎銠C。

4 實驗驗證

人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的綜合捕捉效果包括實時捕捉能力和有效性，下面通過實驗進行驗證。

4.1 實時捕捉能力驗證

實驗開始前需要將本文設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)安裝在實驗對象的衣服上，系統(tǒng)實物圖如圖4所示。

實時捕捉能力強的系統(tǒng)擁有更快的捕獲速度，并且捕獲到的數(shù)據(jù)也極其穩(wěn)定。實驗應在通信正常的情況下進行，利用C++語言編輯本文設(shè)計的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體系，提前設(shè)置好系統(tǒng)的通信串口和波特率。在以往設(shè)計的捕捉系統(tǒng)中，捕獲速度達到150 f/s，捕獲速度波動值不超過600 Kb的系統(tǒng)可視為實時捕捉能力強。

使用C++語言讓本文系統(tǒng)循環(huán)進行10次人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉操作，驗證結(jié)果如表1所示，表1中，0表示捕獲速度低于150 f/s或波動值超過600 Kb，1則表示成功通過驗證。表1中的數(shù)據(jù)顯示，本文系統(tǒng)在10次驗證實驗的20個項目中，僅有1項未通過，輸出這項數(shù)據(jù)進行分析，僅超出標準波動值3 Kb，可忽略不計。整體來講，本文系統(tǒng)的實時捕捉能力位于高水準地位。

4.2 有效性驗證

為了合理驗證本文系統(tǒng)的有效性，考慮到4.1節(jié)中實驗對象的體力已被消耗，本節(jié)實驗中更換了實驗對象。先讓實驗對象不斷改變?nèi)梭w運動動作，使系統(tǒng)的捕獲工作不間斷運行，實驗進行到3～4 min和7～8 min時，停止運動，其余時間均處于運動狀態(tài)，1～2 min運動強度最大，5～6 min最小（但強度不為0）。實驗現(xiàn)場如圖5所示。

使用Matlab 6.5軟件監(jiān)控系統(tǒng)傳感器中的加速度數(shù)據(jù)，觀察系統(tǒng)對傳感器數(shù)據(jù)的處理情況。Matlab 6.5輸出的傳感器加速度數(shù)據(jù)曲線如圖6所示，可明顯看出圖6中的曲線是隨著實驗對象的運動強度而產(chǎn)生變化的，并且三個坐標軸的變化趨勢也近似一致，說明本文系統(tǒng)能夠有效捕捉到人體運動動作。

5 結(jié) 論

本文旨在設(shè)計綜合捕捉效果強的人體運動數(shù)據(jù)實時捕捉系統(tǒng)，系統(tǒng)的主要硬件設(shè)備有傳感器和數(shù)據(jù)采集器，主要技術(shù)理論有卡爾曼濾波和微機電技術(shù)。綜合捕捉效果包括實時捕捉能力和有效性，通過實驗驗證了本文系統(tǒng)的以上兩項，均得到了優(yōu)異的驗證結(jié)果。

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