[发明专利]一种虚拟人物运动同步方法及终端设备

权利要求书

1.一种虚拟人物运动同步方法，其特征在于，包括：

获取惯性MEMS传感器中的第一运动数据和第二运动数据；

其中，所述惯性MEMS传感器绑定在真实人物的脚踝部，所述第一运动数据为加速度数据，所述第二运动数据为角速度数据；

根据所述第二运动数据分析所述真实人物的启停状态，并获取所述真实人物的启停信息；

所述真实人物为运动状态时，通过决策树算法，根据所述第一运动数据和所述第二运动数据分析基于当前帧的当前步态类型，并计算基于所述当前步态类型的腿部运动数据；

根据所述启停信息、所述当前步态类型和所述腿部运动数据，同步所述真实人物的运动与虚拟人物的运动；

其中，根据所述第二运动数据分析所述真实人物的启停状态，并获取所述真实人物的启停信息，包括：

获取预先设置的启停阈值；

获取左脚的第二运动数据，以及右脚的第二运动数据，并所述左脚的第二运动数据和所述右脚的第二运动数据转换为向量模值；

所述左脚的向量模值和所述右脚的向量模值均小于所述启停阈值时，所述真实人物为静止状态，同时记录静止开始时间；

所述左脚的向量模值和/或所述右脚的向量模值大于所述启停阈值时，所述真实人物为运动状态，同时记录运动开始时间；

所述静止开始时间和所述运动开始时间为所述真实人物的启停信息；

其中，所述真实人物为运动状态时，通过决策树算法，根据所述第一运动数据和所述第二运动数据分析当前步态类型，包括：

根据所述第一运动数据计算加速度向量模值、加速度数据频率分布；

根据所述第二运动数据计算角速度向量模值、陀螺仪数据频率分布；

计算所述加速度向量模值与所述角速度向量模值的比率；

将所述加速度向量模值、加速度数据频率分布、角速度向量模值、陀螺仪数据频率分布、角速度向量模值的比率作为当前步态数据；

获取标准步态类型的标准步态数据；

将所述当前步态数据和所述标准步态数据作为所述决策树算法的输入，根据所述决策树算法的输出获得当前步态类型；

其中，计算基于所述当前步态类型的腿部运动数据，包括：

根据所述当前步态类型，确定第一运动数据的计算权重和第二运动数据的计算权重，以计算基于所述当前步态类型的腿部运动数据。

2.如权利要求1所述的虚拟人物运动同步方法，其特征在于，获取惯性MEMS传感器中的第一运动数据和第二运动数据之后，包括：

对所述第一运动数据和第二运动数据进行低通滤波和平滑滤波处理。

3.如权利要求1所述的虚拟人物运动同步方法，其特征在于，所述决策树算法设置有预设的步态类型标签和基于每个步态类型标签的置信度；

所述步态类型标签包括踏步、滑步、其它中的至少一种。

4.如权利要求1所述的虚拟人物运动同步方法，其特征在于，根据所述启停信息、所述当前步态类型和所述腿部运动数据，同步所述真实人物的运动与虚拟人物的运动，包括：

以帧为单位打包与当前帧对应的当前步态类型和腿部运动数据，得到基于所述真实人物的运动数据集；

将基于所述真实人物的运动数据集上传至上位机，以通过所述上位机，将基于所述真实人物的运动数据集发送至VR引擎；

其中，所述VR引擎根据基于所述真实人物的运动数据集控制虚拟人物的运动，以实时重建所述真实人物的运动。

5.如权利要求4所述的虚拟人物运动同步方法，其特征在于，将基于所述真实人物的运动数据集发送至VR引擎之后，包括：

调整所述VR引擎的映射倍率；

所述映射倍率表示根据所述VR引擎基于所述真实人物的运动数据集控制虚拟人物的运动的转换倍率。

6.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至5任一项所述的虚拟人物运动同步方法中的各个步骤。

7.一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的虚拟人物运动同步方法中的各个步骤。