基于嵌入式的动作采集、识别系统的设计与实现

发布时间：2020-10-27 01:34

　　 人体动作轨迹的采集和识别是近年来的研究热点。人体动作采集可以应用在安全、医疗、通信和动画等领域。近年来,随着机器人技术的发展,动作采集技术也与机器人领域相结合,本文中的人体轨迹采集系统就是为类人机器人平台提供一种人机交互方式。人体动作采集现阶段主要是基于光学系统或基于MEMS传感器的,本文采用的是基于MEMS惯性传感器的方式。而在动作识别方面,有研究者从动态动作图像中提取动作特征进行手势识别,然而由于人体动作的多样性、复杂性或光学遮挡等,这种基于二维图像的动态动作识别存在一些局限。本文中的人体动作轨迹识别系统,利用手势动作的三维空间轨迹进行动作识别,三维空间中的信息更加全面,使得轨迹识别具有更好的鲁棒性。同时,本文将上述两个系统在同一个嵌入式平台上实现,实时完成动作采集与识别。基于嵌入式平台的实现使得动作采集和识别系统具有更广泛的应用场景。首先,本文结合动作采集系统的具体需求,对动作采集系统中的误差进行分析。提出了九轴传感器的误差处理方法,降低误差对姿态解算结果的影响。其次,为了更好地显示及存储人体动作,介绍了将原始关节位姿信息转换为BVH运动文件格式的方法。介绍了本系统显示BVH运动文件的方法。再次,针对动作轨迹识别,提出了一种轨迹分段的方法,该轨迹分段算法可以快速地将原始轨迹分为小段轨迹。介绍了轨迹的特征描述符的计算方法,特征描述符对局部噪声具有鲁棒性。然后,为了在嵌入式系统上实现更快的在线识别速度,提出了一种基于并行前置算法的并行DTW算法。最后,介绍了系统的硬件和软件,并对系统在实际环境下进行了实验。实验结果表明所设计的系统达到了最初设定的实时性和识别准确率的要求。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;TP212
【部分图文】：

到的运动轨迹数据为动作识别系统提供数据基础。嵌入式动作识别系统要与动作采集系统整合到同一个嵌入式平台上，针对输入的动作进行识别分析，做到实时动作采集、实时动作识别。图1-2为基于嵌入式的动作采集与识别系统的各个组成部分。图1-2基于嵌入式平台的动作采集与识别系统嵌入式动作采集系统分成两个子系统：动作采集系统，动作格式转换及显示系统。动作采集系统要对九轴传感器的原始传感器数据进行数据融合，解算出物体的位置和姿态信息。第2章描述了动作采集子系统中采用的数据融合及姿态解算方法。第3章介绍了动作格式转换及显示子系统。因为原始的传感器的位姿信息是独立的，不利于直接表示人体运动信息的显示及存储。该子系统要将运动信息转换为BVH格式的人体运动文件，同时实时显示人体的运动。嵌入式动作识别系统的实现分为两部分，首先要通过离线方式学习出轨迹动作的基础概念信息，之后将实时采集到的轨迹动作表示为基本概念，与不同手势的概念进行比对，选择出最接近的类别作为识别结果。第4章中介绍了动作轨迹概念离线学习

动作采集系统的主要工作就是依据惯性传感器的输出数据来重建被测物体置及姿态信息，由于传感器的输出是加速度和角速度等信息，在物体姿态解过程中主要是对目标物体在三维空间中的运动速度与角速度进行积分运算。积分运算的性质，传感器中任意一组的数据存在误差都会给最终的解算结果误差。动作采集系统的主要工作就是减小系统中各个部分的误差对最终解算造成的影响。.2误差处理方案根据选用的传感器，动作采集系统中的误差[6]可以分为几类：1.传感器固有误差：零点漂移等；2.系统随机噪声：包括电路中的热噪声、散粒噪声等随机噪声；3.计算误差：主要是积分计算的误差；4.环境因素造成的误差：温度变化、磁场影响等带来的误差。依据上述分析的系统中存在的误差，针对动作采集系统设计的数据处理流图4-1所示。

[11]。依据系统采用的硬件，采用捷联惯导平台的方式解算物体的位置信息。捷联惯导原理如图2-3所示。图2-3捷联惯导位姿解算流程在本系统中，获得物体的姿态四元数后，解算物体位置信息的步骤如下：1.首先获得上节中传感器节点加权融合后的物体姿态四元数信息 q =λ p1p2p32.依据实时获得的物体姿态四元数 λ(n),p1(n) , p2(n) , p3(n)，计算物体的姿- 11 -
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本文编号：2857823