專利名稱：人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置、人體各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)、人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始化方法及人體相對(duì)于大地的位移估計(jì)，屬于人體運(yùn)動(dòng)感知獲取技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
現(xiàn)在，通過(guò)感知和獲取準(zhǔn)確的人體姿態(tài)和位置運(yùn)動(dòng)信息，能夠根據(jù)運(yùn)動(dòng)員各肢體的運(yùn)動(dòng)軌跡分析存在的問(wèn)題并改進(jìn)訓(xùn)練，能夠根據(jù)人體步態(tài)的變化推斷可能存在的疾病， 能夠根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)信息的跟蹤建立高水平的3D游戲，能夠根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的跟蹤為數(shù)字電影、虛擬世界構(gòu)建栩栩如生的角色。但是，人體運(yùn)動(dòng)的隨意性和復(fù)雜性，人體周圍所在環(huán)境的多樣性，都給實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的人體運(yùn)動(dòng)感知和獲取帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。因此，目前急需一種不受時(shí)空限制并能克服外界環(huán)境干擾的人體運(yùn)動(dòng)感知和獲取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)和位置運(yùn)動(dòng)信息的獲取和重現(xiàn)，為健康監(jiān)測(cè)、康復(fù)訓(xùn)練、舞蹈訓(xùn)練、體育運(yùn)動(dòng)分析、電影數(shù)字特技、 虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲和人機(jī)交互等領(lǐng)域的應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)。目前，常用的運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)大致可以分為兩類。一類主要使用高精度攝像機(jī)陣列。 這類系統(tǒng)利用多個(gè)高精度高采樣率的攝像頭捕捉運(yùn)動(dòng)者關(guān)節(jié)上的反射標(biāo)志，如市場(chǎng)上的產(chǎn)品Vicon0這方面的專利技術(shù)有申請(qǐng)?zhí)枮?0080192116的美國(guó)專利Real-time objects tracking andmotion capture in sports event是——個(gè)實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)足艮蹤系統(tǒng),它使用多個(gè)攝像機(jī)來(lái)檢測(cè)和跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但不涉及目標(biāo)本身的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)；專利號(hào)為7457439的美國(guó)專利System and method for motion capture使用攝像機(jī)所獲得的運(yùn)動(dòng)者身上標(biāo)志的位置信息以及運(yùn)動(dòng)者三維運(yùn)動(dòng)模型，恢復(fù)出身體的三維運(yùn)動(dòng)信息，并利用三維運(yùn)動(dòng)模型，比對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；中國(guó)專利“基于運(yùn)動(dòng)獲取的彩色緊身衣”，申請(qǐng)?zhí)?(^64404，設(shè)計(jì)了一種用色塊來(lái)編碼人體部位的運(yùn)動(dòng)獲取衣；中國(guó)專利“處理被動(dòng)光學(xué)運(yùn)動(dòng)獲取數(shù)據(jù)的方法”，申請(qǐng)?zhí)?03120688，是一種處理被動(dòng)光學(xué)運(yùn)動(dòng)獲取數(shù)據(jù)的方法，包括獲取帶有被動(dòng)光學(xué)標(biāo)記的被攝體的同步多攝像機(jī)圖像，從獲取的數(shù)據(jù)獲得標(biāo)記的一組三維坐標(biāo)，確定連續(xù)獲取中各標(biāo)記之間在時(shí)間上的對(duì)應(yīng)，從而確定附有標(biāo)記的被攝體的身體部分的位置，以一組所作的標(biāo)記為基礎(chǔ)，確定被攝體運(yùn)動(dòng)投影到的運(yùn)動(dòng)模型的每個(gè)連接的角度，并且計(jì)算被攝體的姿勢(shì)；中國(guó)專利“一種對(duì)多相機(jī)系統(tǒng)的標(biāo)定方法及裝置”，申請(qǐng)?zhí)?0071006^25，是一種多攝像機(jī)基于標(biāo)志點(diǎn)的三維運(yùn)動(dòng)信息重建的新方法。這類系統(tǒng)的缺陷是，它們需要有固定的實(shí)驗(yàn)室，存在光線和遮擋問(wèn)題，使用時(shí)受到場(chǎng)地和應(yīng)用場(chǎng)景的限制；這類系統(tǒng)使用多個(gè)高精度高采樣率的攝像頭，不僅造價(jià)極其昂貴，而且結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，使用起來(lái)不方便；并且，這類系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量巨大，不能實(shí)時(shí)地捕獲人體運(yùn)動(dòng)信息。另一類使用微型傳感器，附著在人體肢體上，測(cè)量和估計(jì)各肢體的三維方位角等運(yùn)動(dòng)信息。這類微型傳感器體積小、能耗低、測(cè)量直接、穿戴方便，同時(shí)不受時(shí)空限制，非常適合做成穿戴的運(yùn)動(dòng)分析裝置。這方面的專利技術(shù)有美國(guó)專利System and Method for Motion Capturein Natural Environments，IPC8 類AG01C2300FI，使用放在身體各部位的超聲發(fā)射源和接收器，測(cè)出相應(yīng)部位的位置，再用慣性傳感器測(cè)量出的轉(zhuǎn)角來(lái)校準(zhǔn)位置測(cè)量，從而得出身體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。但是，由于使用了超聲傳感器和慣性傳感器(加速度傳感器和陀螺儀)，使整個(gè)運(yùn)動(dòng)獲取系統(tǒng)變得復(fù)雜；中國(guó)專利200920108961. 9人體運(yùn)動(dòng)捕獲三維再現(xiàn)系統(tǒng)提出一種僅用或主要使用微型傳感器的運(yùn)動(dòng)獲取系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)以人體運(yùn)動(dòng)模型為基礎(chǔ)，包括了傳感器的放置穿戴、運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)之間的約束、人體三維形象的運(yùn)動(dòng)再現(xiàn)。這類系統(tǒng)目前存在的技術(shù)挑戰(zhàn)包括，微型傳感器有其固有問(wèn)題，如測(cè)量噪聲大，存在系統(tǒng)偏置；慣性傳感器只能測(cè)量變化率，如加速度計(jì)測(cè)量的是加速度，陀螺儀測(cè)量的是角速度，直接對(duì)之進(jìn)行積分估計(jì)位置和角度運(yùn)動(dòng)信息，會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)量估值的偏移；微型傳感器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)估計(jì)是分布式測(cè)量，即把傳感器單元分別附著在人體的各個(gè)肢體上， 無(wú)法直接得到人體的整體姿態(tài)和位置。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決已有基于攝像機(jī)陣列的運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)需要專用的實(shí)驗(yàn)室、應(yīng)用受到場(chǎng)地限制，存在光線和遮擋問(wèn)題，造價(jià)極其昂貴，數(shù)據(jù)量巨大、難于實(shí)時(shí)處理；及已有基于微型傳感器的運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)測(cè)量噪聲大，存在系統(tǒng)偏置，直接對(duì)慣性傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行積分估值會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)量估值偏移，分布式測(cè)量無(wú)法直接得到人體的整體姿態(tài)和位置信息，因此應(yīng)用有限的技術(shù)問(wèn)題和技術(shù)挑戰(zhàn)，本發(fā)明的目的是利用自適應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)估計(jì)人體運(yùn)動(dòng)參數(shù)，利用人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始化技術(shù)以及位移估計(jì)技術(shù)進(jìn)行融合和估計(jì)出人體整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置信息，為此而提供一種便攜式人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置。為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明提供人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的技術(shù)方案包括運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元、運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元、初始化單元、位移估計(jì)單元和整體融合單元，其中所述運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元中的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)附著在人體各肢體上，用于測(cè)量并得到各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元，是對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，所述推導(dǎo)中還采用自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法對(duì)各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)中的三維角度估值；所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括三維加速度估值、三維速度估值、三維位置估值、三維角速度估值和三維角度估值，所述環(huán)境參數(shù)包括三維磁場(chǎng)強(qiáng)度估值；所述初始化單元，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，并將各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)；所述位移估計(jì)單元，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，并將各肢體的長(zhǎng)度、各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，根據(jù)步態(tài)分析方法和人體運(yùn)動(dòng)學(xué)，推導(dǎo)出人體相對(duì)于大地的位移；所述整體融合單元，用于接收并對(duì)各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)及人體相對(duì)于大地的位移進(jìn)行融合，推導(dǎo)出并輸出人體的整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置 fn息ο本發(fā)明的有益效果本發(fā)明采用附著在人體各肢體上的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，分別測(cè)量各肢體的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。這種微型傳感器，體積小、能耗低，測(cè)量直接，造價(jià)經(jīng)濟(jì)；使用方便，不受時(shí)空控制；數(shù)據(jù)量小，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和分析；并且不存在光線和遮擋問(wèn)題，具有便攜性和實(shí)用性的特點(diǎn)，非常適合做成穿戴式的運(yùn)動(dòng)捕獲和分析裝置，在諸多領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。本發(fā)明的直接應(yīng)用之一是實(shí)時(shí)三維動(dòng)畫動(dòng)作設(shè)計(jì)。由演員穿上本發(fā)明的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，該裝置即能將演員各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)及其全身的整體姿態(tài)和位置信息輸出，該輸出數(shù)據(jù)能夠用來(lái)輸入到普通動(dòng)畫制作軟件，如Autodesk MotionBuilder,并驅(qū)動(dòng)動(dòng)畫軟件中的角色，使得該角色完全按照演員的動(dòng)作而動(dòng)。由于是數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理，并直接看到效果，使得動(dòng)畫的制作時(shí)間大大縮短，制作成本大大降低。本發(fā)明的直接應(yīng)用之二是交互試游戲、模擬訓(xùn)練和舞蹈定量化教學(xué)。游戲方或被訓(xùn)練方穿上本發(fā)明的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，該裝置即能將人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)及其全身的整體姿態(tài)和位置信息輸出，該輸出數(shù)據(jù)能夠用來(lái)輸入到混合現(xiàn)實(shí)游戲或模擬訓(xùn)練中的游戲方或被訓(xùn)練方的虛擬角色，使得該虛擬角色完全按照的真人的動(dòng)作而動(dòng)作。由于真人的運(yùn)動(dòng)肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括了角度、位移、速度和加速度，如果是拳擊，由此可以推出出拳的位置、速度和力量，并可以進(jìn)而根據(jù)對(duì)方的動(dòng)作，確定該拳的結(jié)果。也可以對(duì)該拳的動(dòng)作做出評(píng)述和演示，達(dá)到訓(xùn)練的目的。本發(fā)明的直接應(yīng)用之三是混合現(xiàn)實(shí)(Mixed Reality)及其應(yīng)用，如沉浸式學(xué)習(xí) (Immersive Learning) 0學(xué)習(xí)者穿上本發(fā)明的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，與其它真實(shí)或虛擬的學(xué)習(xí)者一起參與真實(shí)的、遠(yuǎn)程的、微觀的、不可及的、或虛擬的學(xué)習(xí)場(chǎng)景。該裝置即能將學(xué)習(xí)者各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)及其全身的整體姿態(tài)和位置信息輸出，該輸出數(shù)據(jù)能夠用來(lái)輸入到交互式學(xué)習(xí)軟件系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)者的虛擬形象即可出現(xiàn)在場(chǎng)景之中，他們的肢體語(yǔ)言和話語(yǔ)一起被理解，共同構(gòu)成真實(shí)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。


圖1是本發(fā)明所述人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的整體邏輯結(jié)構(gòu)方框圖；圖2是本發(fā)明運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元的結(jié)構(gòu)框圖；圖3是本發(fā)明中人體各重要肢體多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)分布圖；圖4是本發(fā)明運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的結(jié)構(gòu)框圖；圖5是本發(fā)明人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置中的三個(gè)坐標(biāo)系及它們之間的關(guān)系；圖6是本發(fā)明位移估計(jì)單元的位移估計(jì)流程圖；圖7是本發(fā)明位移估計(jì)單元所用的下肢結(jié)構(gòu)圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。圖1是本發(fā)明人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的整體邏輯結(jié)構(gòu)方框圖，如圖1中所示，本發(fā)明由運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110、運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120、初始化單元200、位移估計(jì)單元300和整體融合單元400組成，其中所述運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)附著在人體各肢體上，用于測(cè)量并得到各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110的結(jié)構(gòu)包括多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，以及一個(gè)或幾個(gè)控制單元，每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)具有一唯一地址，由數(shù)據(jù)總線將所有微型傳感器節(jié)點(diǎn)和控制單元連接到一起，控制單元通過(guò)地址總線選擇不同的微型傳感器節(jié)點(diǎn)，向各微型傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)布控制命令，獲取每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的各路測(cè)量數(shù)據(jù)，此后控制單元通過(guò)無(wú)線或有線方式與運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120連接，將所獲取數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)往運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120。所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)包括微型傳感器和微控制器，其中微型傳感器是微型三維加速度計(jì)、微型三維陀螺儀、微型三維磁力計(jì)、微型超聲測(cè)距儀或微型超寬帶測(cè)距儀一種或多種組合，用于采樣及測(cè)量各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)、三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維位置測(cè)量數(shù)據(jù)，所述環(huán)境數(shù)據(jù)是三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)；微控制器，控制所述微型傳感器采樣及測(cè)量各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，并將測(cè)量的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)打包送往控制單元。所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120，是對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，所述推導(dǎo)中還采用自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法對(duì)各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)中的三維角度估值；所述各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括三維加速度估值、三維速度估值、三維位置估值、三維角速度估值和三維角度估值，所述環(huán)境參數(shù)包括三維磁場(chǎng)強(qiáng)度估值。所述自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法是將各肢體的三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)、三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算出初步的三維角度估值，并將初步的三維角度估值與三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)一步融合，采用多模型Kalman濾波，使三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)分別受到不同程度干擾時(shí)自動(dòng)切換到相對(duì)應(yīng)的濾波模式，得到準(zhǔn)確的三維角度估值。所述初始化單元200，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，并將各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)；所述初始化單元200推導(dǎo)人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置初始運(yùn)行參數(shù)的步驟是人體根據(jù)運(yùn)動(dòng)邊界條件做出初始化姿態(tài)，同時(shí)初始化單元200接收運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120實(shí)時(shí)發(fā)送的初始化姿態(tài)條件下各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)；根據(jù)各肢體之間的相互限制條件，建立附著在人體各肢體上的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)潢P(guān)系映射，再將運(yùn)動(dòng)邊界條件、初始化姿態(tài)條件下人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)融合進(jìn)來(lái)，并再采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行濾波，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)。所述初始運(yùn)行參數(shù)包括運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110的每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的傳感器坐標(biāo)系210相對(duì)于各肢體的身體坐標(biāo)系220的三維角度偏差和三維位置偏差；身體坐標(biāo)系220 相對(duì)于全局坐標(biāo)系230的初始三維角度和初始三維位置；其中所述傳感器坐標(biāo)系210是運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)自身的坐標(biāo)系；所述身體坐標(biāo)系220是人體各肢體的坐標(biāo)系；所述全局坐標(biāo)系230是大地坐標(biāo)系。所述運(yùn)動(dòng)邊界條件包括人體在水平地面上運(yùn)動(dòng)時(shí)，肢體著地部分的位置的豎直分量是零；人體在水平地面上做走路、側(cè)步、滑步、踏步、跑步和跳躍運(yùn)動(dòng)時(shí)，肢體著地部分的三維速度及三維角速度是零；人體在水平地面上自然站立，兩眼目視前方，則人體后背所在平面與水平地面近似垂直并與人體視線方向近似垂直；人體雙手合十后，若運(yùn)動(dòng)時(shí)兩手掌心始終相對(duì)，十根手指始終相對(duì)，則兩手位置近似相等。所述位移估計(jì)單元300，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，并將各肢體的長(zhǎng)度、各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，根據(jù)步態(tài)分析方法和人體運(yùn)動(dòng)學(xué)，推導(dǎo)出人體相對(duì)于大地的位移；位移估計(jì)單元300推導(dǎo)人體相對(duì)于大地的位移使用兩種方案第一種方案是基于步態(tài)分析獲得人體相對(duì)于的大地位移，其步驟包括首先檢測(cè)人體支撐點(diǎn)，即確定人體的著地腳；根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)邊界條件，檢測(cè)步態(tài)時(shí)間參數(shù)；并對(duì)人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，各肢體的長(zhǎng)度、各肢體之間的相互限制條件，進(jìn)行進(jìn)一步融合，通過(guò)以上參數(shù)，利用人體運(yùn)動(dòng)學(xué)將運(yùn)動(dòng)邊界條件的數(shù)據(jù)傳導(dǎo)到人體各個(gè)肢體， 從而求得人體相對(duì)于大地的位移；第二種方案是基于積分方法獲得人體相對(duì)于大地的位移，其步驟包括對(duì)人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行信息融合，對(duì)三維加速度估值去除重力加速度之后進(jìn)行二次積分，得到各肢體的位移；利用人體運(yùn)動(dòng)邊界條件，積分開(kāi)始時(shí)各肢體的初始位置為支撐點(diǎn)消失時(shí)前一刻的肢體在全局坐標(biāo)系230的位置，對(duì)積分得到的位移進(jìn)行校正，從而提高位移估計(jì)的精確性；再利用人體運(yùn)動(dòng)學(xué)，將各肢體的位移數(shù)據(jù)傳導(dǎo)到人體各個(gè)肢體，對(duì)位移估計(jì)進(jìn)行進(jìn)一步校正，從而求得人體相對(duì)于大地的準(zhǔn)確位移。所述整體融合單元400，用于接收并對(duì)各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)及人體相對(duì)于大地的位移進(jìn)行融合，推導(dǎo)出并輸出人體的整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位
直fe息。所述整體融合單元400推導(dǎo)人體整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置信息的步驟是利用人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)將人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)從傳感器坐標(biāo)系210轉(zhuǎn)換到身體坐標(biāo)系220下，得到身體坐標(biāo)系220下的各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并與人體相對(duì)于大地的位移一起生成并輸出人體的整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置信息。這里，我們以三維微型加速度計(jì)、三維微型陀螺儀和三維微型磁力計(jì)組成的微型傳感器節(jié)點(diǎn)作為例子。下面詳細(xì)介紹本發(fā)明人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的工作流程及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。圖2是人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110的詳細(xì)構(gòu)成圖，它同時(shí)給出了信號(hào)采集、處理流程。運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110由多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)和一個(gè)或數(shù)個(gè)控制單元組成。微型傳感器節(jié)點(diǎn)可以數(shù)據(jù)總線的有線方式與控制單元相連，控制單元進(jìn)而以無(wú)線或有線的方式與主計(jì)算機(jī)相連，所述主計(jì)算機(jī)為臺(tái)式或便攜式。運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120以軟件形式在主計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。假設(shè)裝置有一組多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，它們采集的往往是模擬信號(hào)，有些是微弱信號(hào)。因此，需要有一組相應(yīng)的前置放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換器，對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行前置放大，使之滿足模數(shù)轉(zhuǎn)換器的輸入電平的要求，然后獲得數(shù)字信號(hào)?？刂茊卧詳?shù)據(jù)總線的方式與所有的微型傳感器節(jié)點(diǎn)相聯(lián)，并為每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)地址，通過(guò)地址總線選擇不同的微型傳感器?？刂茊卧ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)接口，給微型傳感器節(jié)點(diǎn)上的微控制器傳送指令，控制所有微型傳感器節(jié)點(diǎn)的工作方式，如激活、同步、設(shè)定采樣率等，控制微型傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)，接收來(lái)自微型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，將接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存打包后發(fā)送至通信接口。控制單元的所有操作都由邏輯控制單元觸發(fā)，并以時(shí)分方法讀取各微型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，例如，當(dāng)控制單元需要讀取某一微型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)時(shí)，首先通過(guò)地址總線發(fā)送一條選擇命令，各個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)接收到這條命令后，與系統(tǒng)分配的地址做比較，如果地址匹配，則將數(shù)據(jù)以通過(guò)數(shù)據(jù)總線發(fā)送到控制單元?？刂茊卧邮盏綌?shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存打包后發(fā)送至通信接口。通信接口可以選擇有線通信，如USB 口，或者無(wú)線通信，如藍(lán)牙、無(wú)線保真(Wi-Fi)，發(fā)送到主計(jì)算機(jī)中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120。運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110 —個(gè)完整的數(shù)據(jù)測(cè)量流程是假設(shè)采樣率為fs赫茲，在每一個(gè) i/fs秒的時(shí)隙內(nèi)，運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110會(huì)完成如下動(dòng)作，首先由控制單元發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)采集指令，微型傳感器節(jié)點(diǎn)上的微控制器收到指令之后開(kāi)始采集數(shù)據(jù)；采集完成后，控制單元通過(guò)數(shù)據(jù)接口依次接收各個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)；收集完所有微型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)后，控制單元將這些數(shù)據(jù)壓縮打包，發(fā)送給通信接口。在上述方法中，所述三維微型磁力計(jì)、三維加速度傳感器和三維陀螺儀都是可選的。根據(jù)應(yīng)用的不同，可以選擇其中的一種或兩種，甚至不選擇其中的任何一種，刪減相應(yīng)的硬件，構(gòu)成新的實(shí)現(xiàn)方法。本發(fā)明人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，如圖3示出人體各重要肢體多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)分布圖，所述肢體包括頭、上腰、中腰、下腰、左上臂、左前臂、左手、右上臂、右前臂、右手、左大腿、左小腿、左腳、右大腿和右腳，需要16-20個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)。微型傳感器節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)， 可以根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行增加或者刪減；每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的放置位置和方向也不是固定不變的，可以根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行調(diào)整。在本實(shí)例中，每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)都包括微控制器、 三維加速度計(jì)、三維陀螺儀和三維磁力計(jì)。將所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為Mi，i = 1,2,'", n，其中η代表節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。如果人體各肢體均佩戴上運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110，那么，人體各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)都可以測(cè)量和估計(jì)到。如果我們已經(jīng)建立了人體的骨骼模型，則人體運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)捕獲和重現(xiàn)就是可能的。然而，將運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110佩戴到各肢體上，如果不做人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始化， 那么，每一次穿戴部位的不同都會(huì)影響測(cè)量和估計(jì)結(jié)果，同時(shí)，分布式測(cè)量也無(wú)法直接得到人體的整體姿態(tài)和位置。對(duì)于使用高精度攝像機(jī)的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置來(lái)說(shuō)，一切均在大地坐標(biāo)系下進(jìn)行。 如圖5示出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置中的三個(gè)坐標(biāo)系及它們之間的關(guān)系，包括傳感器坐標(biāo)系 210、身體坐標(biāo)系220和全局坐標(biāo)系230。傳感器坐標(biāo)系210是運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)自身的坐標(biāo)系，運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，都有一個(gè)與其他節(jié)點(diǎn)相獨(dú)立的坐標(biāo)系，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)都是在其自身的傳感器坐標(biāo)系下獲得的，運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)出的各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)也是相對(duì)于各肢體上所附著微型傳感器節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)系的；身體坐標(biāo)系220是人體每個(gè)肢體的坐標(biāo)系；全局坐標(biāo)系230是大地坐標(biāo)系。為了將分布式測(cè)量的、在各自傳感器坐標(biāo)系下的、運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)所測(cè)量的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來(lái)，將所有肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)一到一個(gè)坐標(biāo)系框架下，以獲得人體的整體運(yùn)動(dòng)，并去除運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110穿戴位置不同對(duì)運(yùn)動(dòng)捕獲和估值的影響，本發(fā)明的初始化單元200依據(jù)人體各肢體的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件，設(shè)定人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始值和初始參數(shù)。人體各肢體之間的相互限制條件，是各肢體之間的相互連接和聯(lián)動(dòng)關(guān)系，如左大腿連接著左小腿，左小腿連接著左腳，左大腿運(yùn)動(dòng)能夠帶動(dòng)左小腿和左腳的運(yùn)動(dòng)，但是左大腿和左腳并不直接連接在一起，左大腿的運(yùn)動(dòng)只能通過(guò)左小腿而帶動(dòng)腳一起運(yùn)動(dòng)。另外，人的運(yùn)動(dòng)存在于大地坐標(biāo)系中，人體運(yùn)動(dòng)包括兩部分，一是在身體坐標(biāo)系220中各肢體的運(yùn)動(dòng)，二是人體在全局坐標(biāo)系230中的三維位移，也就是身體坐標(biāo)系220相對(duì)于全局坐標(biāo)系230的運(yùn)動(dòng)。本發(fā)明以步態(tài)為線索，推導(dǎo)人體相對(duì)于大地坐標(biāo)系的三維位移。下面詳細(xì)介紹運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120、初始化單元200、位移估計(jì)單元300和整體融合單元400 ；在介紹運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120時(shí)，本發(fā)明僅以自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法為例進(jìn)行闡述如上所述，每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)都包括微控制器和三維加速度計(jì)、三維陀螺儀及三維磁力計(jì)這三種微型傳感器。利用本發(fā)明提供的自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法，可以估計(jì)出各微型傳感器節(jié)點(diǎn)所測(cè)肢體在傳感器坐標(biāo)系210下的精確三維角度。以下描述以某一微型傳感器節(jié)點(diǎn)Si為例闡明自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)的基本方法三維微型加速計(jì)測(cè)量的是三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)，在靜止情況下測(cè)量得到的是重力加速度測(cè)量數(shù)據(jù)，能夠提供所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)相對(duì)于水平面的旋轉(zhuǎn)角度為傾斜角 (Pitch)和滾動(dòng)角(Roll)；三維磁力計(jì)測(cè)量的是三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)，能夠提供所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)繞豎直方向旋轉(zhuǎn)的角度為偏航角(Yaw)，原理類似羅盤；三維陀螺儀測(cè)量的是三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)積分能夠得到三維的旋轉(zhuǎn)角度。所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量得到的三種微型傳感器數(shù)據(jù)的精確度受到多個(gè)方面的影響，首先是三種微型傳感器的測(cè)量精度和誤差，微型傳感器在將物理信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的過(guò)程中不可避免的會(huì)有誤差。其次，由于微型傳感器測(cè)量的數(shù)據(jù)會(huì)受到干擾，例如三維微型加速計(jì)測(cè)量得到的是三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)，在靜態(tài)或者準(zhǔn)靜態(tài)的情況下測(cè)得的是重力加速度測(cè)量數(shù)據(jù)，但是在人體快速運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)引入較大的人體運(yùn)動(dòng)加速度；三維微型磁力計(jì)測(cè)量的是三維地球磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)，但是實(shí)際測(cè)量得到的數(shù)據(jù)會(huì)受到周圍鐵磁性物質(zhì)的磁場(chǎng)干擾。另外，在對(duì)三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行積分求角度的時(shí)候，數(shù)字信號(hào)誤差的累積會(huì)產(chǎn)生一個(gè)隨著時(shí)間逐漸累積的漂移誤差。所以，在對(duì)這三種數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合得到角度信息的過(guò)程中，首先需要對(duì)這些微型傳感器數(shù)據(jù)做去噪、校準(zhǔn)和溫度補(bǔ)償預(yù)處理，然后需要考慮各種可能的干擾情況，盡量提取其中的可用信息。另一方面，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求我們的融合方法，在保證估計(jì)的準(zhǔn)確性的情況下，盡量能有低的計(jì)算復(fù)雜度。基于以上的分析，本發(fā)明運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120提供的自適應(yīng)抗干擾的角度估計(jì)方法，其流程圖如圖4所示，首先對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110測(cè)量得到的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，預(yù)處理包括去噪、校準(zhǔn)和溫度補(bǔ)償。經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，得到的三維角速度數(shù)據(jù)為2" = [ZxwZ; Zjf，其中，T代表三維角速度數(shù)據(jù)，上標(biāo)w代表角速度，下標(biāo)x、y和ζ分別代表χ軸、χ軸和χ軸，上標(biāo)T代表向量轉(zhuǎn)置；得到的三維加速度數(shù)據(jù)為P =^ Zf Zff，其中，Zg代表三維加速度數(shù)據(jù)，上標(biāo)g代表加速度，其他符號(hào)意義同上；得到的三維磁場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)為廣=RmZ;" Zff， 其中，Zm代表三維磁場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)，上標(biāo)m代表磁場(chǎng)強(qiáng)度，其他符號(hào)意義同上。之后，將三維加速度數(shù)據(jù)Ρ =陀Z^ Zf f和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)廣=RmZ;" zrf進(jìn)行信息融合，計(jì)算出初步的三維角度，即觀測(cè)角度Za =[ZxflZ； Z;f，其中上標(biāo)a代表觀測(cè)角度，其他符號(hào)意義同上。然后，將所述三維加速度數(shù)據(jù)、三維磁場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)和觀測(cè)角度與三維角速度數(shù)據(jù)采用多模型Kalman濾波進(jìn)行融合，融合之后得到更精確的三維角度信息，即精確的三維角度估值A(chǔ)= [Ax Ay AJt，其中，符號(hào)x、y、z和T的意義同上。Kalman濾波器被廣泛地應(yīng)用于多微型傳感器信息融合中，它提供了一種高效可計(jì)算的方法來(lái)估計(jì)過(guò)程的狀態(tài)，適用于實(shí)時(shí)處理和計(jì)算機(jī)運(yùn)算。根據(jù)模型在不同情況下受到干擾程度的不同，本發(fā)明采用了多模型方法進(jìn)行濾波來(lái)適應(yīng)不同的干擾，共采用了四種模型1、在三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)都不受到影響的時(shí)候，采用三維角速度數(shù)據(jù)和觀測(cè)角度來(lái)估計(jì)三維角度，得到三維角度估值，如下表示A = F1 (Zw, Za)，2、在三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)受到影響的時(shí)候，采用三維角速度數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)三維角度，得到三維角度估值，如下表示A = F2 (Zw, Zm),3、在三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)受到影響的時(shí)候，采用三維角速度數(shù)據(jù)和三維加速度數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)三維角度，得到三維角度估值，如下表示A = F3 (Zw, Zg),4、在三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)都受到影響的時(shí)候，只采用三維角速度數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)三維角度，得到三維角度估值，如下表示A = F4 (Zw)，其中，F(xiàn)1-F4代表四種模型下的濾波方法。在經(jīng)過(guò)多模型Kalman濾波融合之后，就可以獲得精確地三維角度信息，A = [Ax Ay Αζ]τ。運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)其他運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法與此同理，此處不再贅述。記運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)為X^3，它代表微型傳感器節(jié)點(diǎn)Mi所測(cè)肢體在時(shí)刻t 在傳感器坐標(biāo)系210下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，其中，下標(biāo)t代表時(shí)刻，上標(biāo)Mi代表微型傳感器節(jié)點(diǎn)，下標(biāo)S代表傳感器坐標(biāo)系210，也即Xi^3是傳感器坐標(biāo)系210下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，它可以包括三維角度，即由上述自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法估計(jì)出的精確三維角度，還可以包括三維位置估值、三維速度估值、三維加速度估值、三維角度估值和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度估值。如果人體各肢體均佩戴上運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的η個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)， 那么，各肢體的三維方位角度都可以采用所述自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法得出。然而，運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)出的各肢體的三維方位角度是相對(duì)于各肢體上所附著微型傳感器節(jié)點(diǎn)的傳感器坐標(biāo)系下的，必須將所有肢體的方位角度統(tǒng)一到一個(gè)坐標(biāo)系框架下， 才能獲得人體的整體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和位置信息。另外，將運(yùn)動(dòng)測(cè)量110佩戴到各肢體上，每一次穿戴部位的不同都會(huì)影響測(cè)量和估計(jì)結(jié)果，因此人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始化就是一個(gè)非常重要，而且非解決不可的問(wèn)題。同上所述，本發(fā)明運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元110中的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)記為Mi，i = 1， 2，…，n，其中η代表節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。由運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120推導(dǎo)計(jì)算出的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)為Xts={x(^l)\i = \---,n},其中，Xt,s代表運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，下標(biāo)t代表時(shí)刻，上標(biāo)Mi代表微型傳感器節(jié)點(diǎn)Mi，η代表微型傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；X^3代表微型傳感器節(jié)點(diǎn)Mi所測(cè)肢體在時(shí)刻t在傳感器坐標(biāo)系210下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，下標(biāo)S代表傳感器坐標(biāo)系210，也即運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)是傳感器坐標(biāo)系210下的參數(shù)，它可以包括三維角度，即由上述自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法估計(jì)出的精確三維角度，還可以包括三維位置估值、三維速度估值、三維加速度估值、三維角度估值和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度估值。為將傳感器坐標(biāo)系210下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)Xt, s轉(zhuǎn)換到身體坐標(biāo)系220下， 初始化單元200需進(jìn)行以下兩步操作。第一步操作，初始化姿態(tài)。在人體佩戴上η個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)之后，進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)捕獲之前，人體需要按照若干預(yù)定姿勢(shì)靜止或運(yùn)動(dòng)一段時(shí)間，此時(shí)，運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120 估計(jì)出在預(yù)定姿勢(shì)條件下人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)。這些預(yù)定姿勢(shì)稱為人體的 “初始化姿態(tài)”，它們分為靜止姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)姿態(tài)兩種；這些預(yù)定姿勢(shì)都利用了相關(guān)所述運(yùn)動(dòng)邊界條件。在靜止姿態(tài)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定，人體所有關(guān)節(jié)都按照預(yù)定約束條件，保持靜止一段時(shí)間?？蛇x的靜止初始化姿態(tài)包括“十”型姿態(tài)和“I”型姿態(tài)，還可以包括其他姿態(tài)?！笆?型姿態(tài)特點(diǎn)為人體自然站立，目視前方，雙臂側(cè)平舉，雙手掌心豎直向下，雙腿豎直，雙腳平行?！癐”型姿態(tài)特點(diǎn)為人體自然站立，目視前方，雙臂側(cè)垂，雙手手心緊貼雙腿，雙腿豎直，雙腳平行。與“十”型姿態(tài)和“ I，，型姿態(tài)相關(guān)的運(yùn)動(dòng)邊界條件是，人體后背所在平面與水平地面近似垂直，并與人體視線方向近似垂直。在運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定，人體若干個(gè)關(guān)節(jié)都按照預(yù)定約束條件，保持運(yùn)動(dòng)一段時(shí)間?？蛇x的運(yùn)動(dòng)初始化姿態(tài)包括“0”型姿態(tài)，還可以包括其他姿態(tài)。“0”型姿態(tài)為人體自然站立，目視前方，雙腿豎直，雙腳與肩同寬；雙手合十后，保持兩手掌心始終相對(duì)，10根手指始終相對(duì)，兩手在胸前做繞圈運(yùn)動(dòng)。與“0”型姿態(tài)相關(guān)的運(yùn)動(dòng)邊界條件是，兩手位置近似相等。在初始化時(shí)，可以選取一個(gè)或多個(gè)初始化姿態(tài)。記初始化時(shí)所用初始化姿態(tài)相關(guān)的運(yùn)動(dòng)邊界條件為C(ρ)，其中，ρ代表初始化姿態(tài)， C(P)代表與初始化姿態(tài)P相關(guān)的運(yùn)動(dòng)邊界條件。假定初始化姿態(tài)時(shí)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)出各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)的總時(shí)刻數(shù)為N，則運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元120估計(jì)出的η個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)所測(cè)肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)為
權(quán)利要求
1.人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于，所述裝置包括運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元(120)、初始化單元000)、位移估計(jì)單元(300)和整體融合單元G00)，其中所述運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110)中的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)附著在人體各肢體上，用于測(cè)量并得到各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元(120)，是對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，所述推導(dǎo)中還采用自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法對(duì)各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)中的三維角度估值；所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括三維加速度估值、三維速度估值、三維位置估值、三維角速度估值和三維角度估值，所述環(huán)境參數(shù)包括三維磁場(chǎng)強(qiáng)度估值；所述初始化單元000)，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，并將各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)；所述位移估計(jì)單元(300)，用于接收各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，并將各肢體的長(zhǎng)度、各肢體之間的相互限制條件和運(yùn)動(dòng)邊界條件融合進(jìn)來(lái)，根據(jù)步態(tài)分析方法和人體運(yùn)動(dòng)學(xué)，推導(dǎo)出人體相對(duì)于大地的位移；所述整體融合單元G00)，用于接收并對(duì)各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)、人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)及人體相對(duì)于大地的位移進(jìn)行融合，推導(dǎo)出并輸出人體的整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置 fn息ο
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110) 的結(jié)構(gòu)包括多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)，以及一個(gè)或幾個(gè)控制單元，每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)具有一唯一地址，由數(shù)據(jù)總線將所有微型傳感器節(jié)點(diǎn)和控制單元連接到一起，控制單元通過(guò)地址總線選擇不同的微型傳感器節(jié)點(diǎn)，向各微型傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)布控制命令，獲取每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的各路測(cè)量數(shù)據(jù)，此后控制單元通過(guò)無(wú)線或有線方式與運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元(120) 連接，將所獲取數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)往運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元(120)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述微型傳感器節(jié)點(diǎn)包括微型傳感器和微控制器，其中微型傳感器是微型三維加速度計(jì)、微型三維陀螺儀、微型三維磁力計(jì)、微型超聲測(cè)距儀或微型超寬帶測(cè)距儀一種或多種組合，用于采樣及測(cè)量各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)、三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維位置測(cè)量數(shù)據(jù)，所述環(huán)境數(shù)據(jù)是三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)；微控制器，控制所述微型傳感器采樣及測(cè)量各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，并將測(cè)量的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)打包送往控制單元。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法是將各肢體的三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)、三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算出初步的三維角度估值，并將初步的三維角度估值與三維角速度測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)一步融合，采用多模型Kalman濾波，使三維加速度測(cè)量數(shù)據(jù)和三維磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)分別受到不同程度干擾時(shí)自動(dòng)切換到相對(duì)應(yīng)的濾波模式，得到準(zhǔn)確的三維角度估值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述初始化單元(200)推導(dǎo)人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置初始運(yùn)行參數(shù)的步驟是人體根據(jù)運(yùn)動(dòng)邊界條件做出初始化姿態(tài)，同時(shí)初始化單元(200)接收運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元(120)實(shí)時(shí)發(fā)送的初始化姿態(tài)條件下各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)；根據(jù)各肢體之間的相互限制條件，建立附著在人體各肢體上的多個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)潢P(guān)系映射，再將運(yùn)動(dòng)邊界條件、初始化姿態(tài)條件下人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)融合進(jìn)來(lái)，并采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行濾波，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述初始運(yùn)行參數(shù)包括運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110)的每個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)的傳感器坐標(biāo)系(210)相對(duì)于各肢體的身體坐標(biāo)系O20)的三維角度偏差和三維位置偏差；身體坐標(biāo)系(220)相對(duì)于全局坐標(biāo)系Q30)的初始三維角度和初始三維位置；其中所述傳感器坐標(biāo)系(210)是運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元(110)中的每一個(gè)微型傳感器節(jié)點(diǎn)自身的坐標(biāo)系；所述身體坐標(biāo)系(220)是人體各肢體的坐標(biāo)系； 所述全局坐標(biāo)系(230)是大地坐標(biāo)系。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述運(yùn)動(dòng)邊界條件包括人體在水平地面上運(yùn)動(dòng)時(shí)，肢體著地部分的位置的豎直分量是零；人體在水平地面上做走路、側(cè)步、滑步、踏步、跑步和跳躍運(yùn)動(dòng)時(shí)，肢體著地部分的三維速度及三維角速度是零；人體在水平地面上自然站立，兩眼目視前方，則人體后背所在平面與水平地面近似垂直并與人體視線方向近似垂直；人體雙手合十后，若運(yùn)動(dòng)時(shí)兩手掌心始終相對(duì)，十根手指始終相對(duì)，則兩手位置近似相寸。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于位移估計(jì)單元(300)推導(dǎo)人體相對(duì)于大地的位移使用兩種方案第一種方案是基于步態(tài)分析推導(dǎo)出人體相對(duì)于的大地位移，其步驟包括首先檢測(cè)人體支撐點(diǎn)，即確定人體的著地腳；根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)邊界條件，檢測(cè)步態(tài)時(shí)間參數(shù)；并對(duì)人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，各肢體的長(zhǎng)度、各肢體之間的相互限制條件，進(jìn)行進(jìn)一步融合，通過(guò)以上參數(shù)，利用人體運(yùn)動(dòng)學(xué)將運(yùn)動(dòng)邊界條件的數(shù)據(jù)傳導(dǎo)到人體各個(gè)肢體，從而求得人體相對(duì)于大地的位移；第二種方案是基于積分方法推導(dǎo)出人體相對(duì)于大地的位移，其步驟包括對(duì)人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行信息融合，對(duì)三維加速度估值去除重力加速度之后進(jìn)行二次積分，得到各肢體的位移；利用人體運(yùn)動(dòng)邊界條件，積分開(kāi)始時(shí)各肢體的初始位置為支撐點(diǎn)消失時(shí)前一刻的肢體在全局坐標(biāo)系O30)的位置，對(duì)積分得到的位移進(jìn)行校正，從而提高位移估計(jì)的精確性；再利用人體運(yùn)動(dòng)學(xué)，將各肢體的位移數(shù)據(jù)傳導(dǎo)到人體各個(gè)肢體，對(duì)位移估計(jì)進(jìn)行進(jìn)一步校正，從而求得人體相對(duì)于大地的準(zhǔn)確位移。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，其特征在于所述整體融合單元(400) 推導(dǎo)人體整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置信息的步驟是利用人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)將人體各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)從傳感器坐標(biāo)系(210)轉(zhuǎn)換到身體坐標(biāo)系(220)下，得到身體坐標(biāo)系(220)下的各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并與人體相對(duì)于大地的位移一起生成并輸出人體的整體運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和位置信息。
全文摘要
本發(fā)明是人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置，包括運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元、運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元、初始化單元、位移估計(jì)單元和整體融合單元；運(yùn)動(dòng)測(cè)量單元附著在人體各肢體上，用于測(cè)量各肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)單元推導(dǎo)出各肢體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，所述推導(dǎo)中還采用自適應(yīng)抗干擾的三維角度估計(jì)方法，推導(dǎo)出各肢體的三維角度估值；初始化單元，用于接收并融合各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，推導(dǎo)出人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)；位移估計(jì)單元，用于接收和融合各肢體運(yùn)動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)及人體運(yùn)動(dòng)捕獲裝置的初始運(yùn)行參數(shù)，推導(dǎo)出人體相對(duì)于大地的位移；這些參數(shù)與人體相對(duì)于大地的位移，最終被整體融合單元融合到一起，得到并輸出人體整體運(yùn)動(dòng)的位置和姿態(tài)。
文檔編號(hào)G06F3/01GK102323854SQ20111006007
公開(kāi)日2012年1月18日 申請(qǐng)日期2011年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月11日
發(fā)明者吳健康, 孫樹(shù)巖, 孟小利, 陳江 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院研究生院