[发明专利]一种基于惯性与光学测量融合的运动捕捉方法有效

专利信息
申请号: 201510097211.6 申请日: 2015-03-05
公开(公告)号: CN104658012B 公开(公告)日: 2017-04-12
发明(设计)人: 费允锋;田庆龙;宋银灏;孙广毅;李吉;许林;张瑒 申请(专利权)人: 第二炮兵工程设计研究院;南开大学
主分类号: G06T7/207 分类号: G06T7/207;G06T17/00
代理公司: 天津佳盟知识产权代理有限公司12002 代理人: 侯力
地址: 100011 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 惯性 光学 测量 融合 运动 捕捉 方法
【权利要求书】:

1.一种基于惯性与光学测量融合的运动捕捉方法,其特征在于该方法将惯性测量运动捕捉与光学测量运动捕捉得到的数据进行融合,具体包括:

惯性测量单元:用于估计被捕捉对象的空间姿态信息;

光学测量单元:用于获取被捕捉对象的三维几何信息;

数据融合单元:根据预先指定的融合目标函数,将空间姿态信息与三维几何信息进行融合,得到符合目标函数的最优运动估计。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于该方法的具体操作步骤包括:

第1、建立被捕捉对象的骨架模型S,用以表示该模型的运动姿态;

第2、建立被捕捉对象的表面轮廓3D模型M;

第3、将惯性测量单元固定在被捕捉对象上;

第4、将光学测量单元进行标定并安装到被捕捉对象所处的环境中,使光学测量单元能够直接或间接观测到被捕捉对象;

第5、建立惯性-光学融合目标函数;

第6、捕捉过程中,采用多传感器融合算法对惯性测量数据和光学测量数据进行融合,使目标函数得到最优解;

第7、对估计的运动姿态进评估,选取与目标函数结果最为接近的姿态作为每一时刻的最优捕捉运动姿态。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第1步所述骨架模型的建立基于被捕捉对象的外形与自身运动方式;骨架模型为层级式刚性连杆结构。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第2步所述建立被捕捉对象的表面轮廓三维模型,采用点云、多边形网格或面片的模型或体素的模型表示方法;采用计算机辅助设计或三维扫描手段生成表面轮廓模型。

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第3步所述将惯性测量单元固定在被捕捉对象上,是将惯性测量单元固定在被捕捉对象上独立可动的部分,当被捕捉对象含有多个独立可动部分时,惯性测量单元将安装在每一个可动部分上。

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第4步所述光学测量单元可以是一个也可以是多个,当使用多个光学测量单元时,光学测量单元之间的工作模式或者为并行式,或者为分频式;并行式工作模型指的是所有光学测量单元同时采集数据;而分频式工作模式指的是光学测量单元之间以预先设定的频率进行切换,在每一时刻只有一个光学测量单元进行数据采集。

7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第5步所述建立惯性-光学融合目标函数包括:以空间绝对位置精度为优化目标和以姿态角精度为优化目标。

8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于第6步和第7步都是实时进行的,即运动捕捉过程中的每一时刻都要对惯性测量数据和光学测量数据执行融合操作以及运动姿态评估。

9.根据权利要求2或6所述的方法,其特征在于第6步所述采用多传感器融合算法对惯性测量数据和光学测量数据进行融合的具体过程为:

第6.1、采用惯性测量得到被捕捉对象空间姿态的粗略估计,并将测量结果应用到第1步所建立的骨骼模型S上,形成当前时刻t的惯性姿态估计θ0

第6.2、将惯性姿态估计θ0与第2步所建立的表面轮廓3D模型M绑定,驱动M模型变形M(θ0),并进行可见性判断,得到可见部分模型

第6.3、采用光学测量采集被捕捉对象的二维或三维图像信息,并根据采集的图像信息重建出被捕捉对象整体或者部分的三维轮廓M0,三维轮廓M0是点云或者多边形网格;

第6.4、用MV0)以及M0对姿态进行优化,得到优化后的姿态θ;

第6.5、用优化后姿态θ驱动3D模型生成M(θ),并用于最终3D显示。

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