基于惯性测量单元的三维动作捕捉系统关键技术研究
发布时间：2021-01-05 19:19
肢体运动是人类日常活动中最为重要的一环,实时检测肢体运动状态能够为运动不便的患者康复锻炼过程提供更科学的诊断依据。基于惯性测量单元的三维人体动作捕捉系统能够不受使用场景的限制,为患者提供简单易用、穿戴无负担的舒适使用感,内嵌惯性数据融合算法能够输出精确的姿态与运动关节角,同时搭配虚拟人体运动仿真模型为患者提供视觉一致的体验感。本文主要针对惯性动作捕捉系统中的关键性技术进行研究,包括硬件方案、数据融合算法、运动仿真技术和软件实现共4个部分,并在每部分的最后设计了实物实验或仿真实验进行验证。本文对各关键技术的具体研究展开如下:基于惯性测量单元的硬件方案设计是动作捕捉系统实现的基础。本文对患者的使用需求进行分析,给出了基于九轴IMU的动作捕捉硬件系统设计框架。然后针对控制、采集、无线传输以及电源管理四部分分别进行了器件选型、功能设计与电路设计。最后对所有器件进行集成,研制出能够实时采集与处理九轴惯性数据的硬件设备。九轴数据融合算法研究分为姿态估计和关节角估计两部分。根据IMU传感器的不同特性,本文使用加速度和磁感应强度的测量值对陀螺仪的时漂现象进行补偿。以四元数为系统状态,设计了扩展卡尔曼更...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
荷兰MVN设备实物图
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-4-图1-2美国3DSuit设备实物图中国的惯性式人体运动捕获研究较其他国家具有滞后性，但后起之秀厚积薄发，近年来也不乏一些优秀的高质量产品不断产出。国内实现首个惯性人体姿态测量与识别试用性研究的是中国科学院吴健康教授带领的科研队伍，该设备于11年第十三届高交会中第一次亮相。自此国内姿态测量与识别领域的相关研究开启了新的篇章，并涌现出一批以诺亦腾为代表的惯性运动捕获商用化产品的优质供应商。中国科学院团队致力于惯性测量单元动态系统理论与数据融合技术的研究并取得突破性进展，完成了名为MMocap的惯性动作捕捉系统研发，MMocap设备的运动捕获与展示如图1-3所示[19]。该系统创建了首个二级信息融合方法，自主研发微嵌入式系统进行数据采集，构建出人体层次化结构模型，代入全局坐标的位移参数驱动人体仿真模型，实现人体运动过程的动作再现。图1-3中科院MMoCap实物展示效果图
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-4-图1-2美国3DSuit设备实物图中国的惯性式人体运动捕获研究较其他国家具有滞后性，但后起之秀厚积薄发，近年来也不乏一些优秀的高质量产品不断产出。国内实现首个惯性人体姿态测量与识别试用性研究的是中国科学院吴健康教授带领的科研队伍，该设备于11年第十三届高交会中第一次亮相。自此国内姿态测量与识别领域的相关研究开启了新的篇章，并涌现出一批以诺亦腾为代表的惯性运动捕获商用化产品的优质供应商。中国科学院团队致力于惯性测量单元动态系统理论与数据融合技术的研究并取得突破性进展，完成了名为MMocap的惯性动作捕捉系统研发，MMocap设备的运动捕获与展示如图1-3所示[19]。该系统创建了首个二级信息融合方法，自主研发微嵌入式系统进行数据采集，构建出人体层次化结构模型，代入全局坐标的位移参数驱动人体仿真模型，实现人体运动过程的动作再现。图1-3中科院MMoCap实物展示效果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]老龄化视角下的大健康产业发展[J]. 周英奇,王京. 商业文化. 2019(16)
[2]改进的扩展卡尔曼滤波算法研究[J]. 贺军义,李男男,安葳鹏. 测控技术. 2018(12)
[3]一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法[J]. 陈恩庆,樊军博. 计算机应用研究. 2018(04)
[4]惯性陀螺技术与虚拟陀螺技术在步态参数测量应用中的对比研究[J]. 盛治进,朱满芬. 激光杂志. 2015(07)
[5]人体三维建模和超声人体通信的仿真研究[J]. 黎章宇,刘娇蛟. 计算机仿真. 2015(04)
[6]三维激光扫描技术在人体三维建模中的应用研究[J]. 黄承亮. 测绘. 2013(01)
[7]基于惯性动作捕捉的人体运动姿态模拟[J]. 赵正旭,戴欢,赵文彬,袁洁. 计算机工程. 2012(05)
[8]动作捕捉在影视作品中的应用[J]. 尹钊. 影视制作. 2010(11)
[9]人体运动仿真综述[J]. 夏时洪,魏毅,王兆其. 计算机研究与发展. 2010(08)
[10]人体运动建模的实时逆运动学算法[J]. 张鑫,王章野,王作省,彭群生. 计算机辅助设计与图形学学报. 2009(06)
博士论文
[1]面向临床步态分析的足部姿态与多轴地面反作用力测量方法研究[D]. 李光毅.浙江大学 2018
硕士论文
[1]基于人体姿态捕捉与虚拟现实技术的肩关节康复系统[D]. 徐如燚.华中科技大学 2019
[2]基于Unity3D的人体肢体运动展示系统的设计与实现[D]. 刘志强.电子科技大学 2018
[3]基于动作捕捉的下肢骨折康复效果评价研究[D]. 汪鼎钧.西安理工大学 2018
[4]基于惯性测量单元的人体下肢运动捕捉算法研究[D]. 岳晋忠.哈尔滨工业大学 2018
[5]基于运动传感的人体姿态实时捕获系统研究[D]. 李杰.华东交通大学 2016
[6]基于梯度下降和互补滤波的快速姿态解算算法研究[D]. 陈建翔.天津大学 2016
[7]基于惯性传感器的动作捕捉系统研究与设计[D]. 汪俊.中国科学技术大学 2015
[8]基于惯性数据的人体姿态实时三维重构关键技术研究[D]. 韩梅.哈尔滨工程大学 2015
[9]基于MEMS惯性传感器动作捕捉系统与轨迹追踪的研究设计[D]. 杨波.电子科技大学 2014
[10]基于MEMS的人体运动跟踪算法研究[D]. 崔少新.哈尔滨工程大学 2014
本文编号：2959160
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
荷兰MVN设备实物图
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-4-图1-2美国3DSuit设备实物图中国的惯性式人体运动捕获研究较其他国家具有滞后性，但后起之秀厚积薄发，近年来也不乏一些优秀的高质量产品不断产出。国内实现首个惯性人体姿态测量与识别试用性研究的是中国科学院吴健康教授带领的科研队伍，该设备于11年第十三届高交会中第一次亮相。自此国内姿态测量与识别领域的相关研究开启了新的篇章，并涌现出一批以诺亦腾为代表的惯性运动捕获商用化产品的优质供应商。中国科学院团队致力于惯性测量单元动态系统理论与数据融合技术的研究并取得突破性进展，完成了名为MMocap的惯性动作捕捉系统研发，MMocap设备的运动捕获与展示如图1-3所示[19]。该系统创建了首个二级信息融合方法，自主研发微嵌入式系统进行数据采集，构建出人体层次化结构模型，代入全局坐标的位移参数驱动人体仿真模型，实现人体运动过程的动作再现。图1-3中科院MMoCap实物展示效果图
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-4-图1-2美国3DSuit设备实物图中国的惯性式人体运动捕获研究较其他国家具有滞后性，但后起之秀厚积薄发，近年来也不乏一些优秀的高质量产品不断产出。国内实现首个惯性人体姿态测量与识别试用性研究的是中国科学院吴健康教授带领的科研队伍，该设备于11年第十三届高交会中第一次亮相。自此国内姿态测量与识别领域的相关研究开启了新的篇章，并涌现出一批以诺亦腾为代表的惯性运动捕获商用化产品的优质供应商。中国科学院团队致力于惯性测量单元动态系统理论与数据融合技术的研究并取得突破性进展，完成了名为MMocap的惯性动作捕捉系统研发，MMocap设备的运动捕获与展示如图1-3所示[19]。该系统创建了首个二级信息融合方法，自主研发微嵌入式系统进行数据采集，构建出人体层次化结构模型，代入全局坐标的位移参数驱动人体仿真模型，实现人体运动过程的动作再现。图1-3中科院MMoCap实物展示效果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]老龄化视角下的大健康产业发展[J]. 周英奇,王京. 商业文化. 2019(16)
[2]改进的扩展卡尔曼滤波算法研究[J]. 贺军义,李男男,安葳鹏. 测控技术. 2018(12)
[3]一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法[J]. 陈恩庆,樊军博. 计算机应用研究. 2018(04)
[4]惯性陀螺技术与虚拟陀螺技术在步态参数测量应用中的对比研究[J]. 盛治进,朱满芬. 激光杂志. 2015(07)
[5]人体三维建模和超声人体通信的仿真研究[J]. 黎章宇,刘娇蛟. 计算机仿真. 2015(04)
[6]三维激光扫描技术在人体三维建模中的应用研究[J]. 黄承亮. 测绘. 2013(01)
[7]基于惯性动作捕捉的人体运动姿态模拟[J]. 赵正旭,戴欢,赵文彬,袁洁. 计算机工程. 2012(05)
[8]动作捕捉在影视作品中的应用[J]. 尹钊. 影视制作. 2010(11)
[9]人体运动仿真综述[J]. 夏时洪,魏毅,王兆其. 计算机研究与发展. 2010(08)
[10]人体运动建模的实时逆运动学算法[J]. 张鑫,王章野,王作省,彭群生. 计算机辅助设计与图形学学报. 2009(06)
博士论文
[1]面向临床步态分析的足部姿态与多轴地面反作用力测量方法研究[D]. 李光毅.浙江大学 2018
硕士论文
[1]基于人体姿态捕捉与虚拟现实技术的肩关节康复系统[D]. 徐如燚.华中科技大学 2019
[2]基于Unity3D的人体肢体运动展示系统的设计与实现[D]. 刘志强.电子科技大学 2018
[3]基于动作捕捉的下肢骨折康复效果评价研究[D]. 汪鼎钧.西安理工大学 2018
[4]基于惯性测量单元的人体下肢运动捕捉算法研究[D]. 岳晋忠.哈尔滨工业大学 2018
[5]基于运动传感的人体姿态实时捕获系统研究[D]. 李杰.华东交通大学 2016
[6]基于梯度下降和互补滤波的快速姿态解算算法研究[D]. 陈建翔.天津大学 2016
[7]基于惯性传感器的动作捕捉系统研究与设计[D]. 汪俊.中国科学技术大学 2015
[8]基于惯性数据的人体姿态实时三维重构关键技术研究[D]. 韩梅.哈尔滨工程大学 2015
[9]基于MEMS惯性传感器动作捕捉系统与轨迹追踪的研究设计[D]. 杨波.电子科技大学 2014
[10]基于MEMS的人体运动跟踪算法研究[D]. 崔少新.哈尔滨工程大学 2014
本文编号：2959160
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