[发明专利]基于IMU的人体运动捕捉与关节受力分析方法

权利要求书

1.一种基于惯性测量单元IMU的人体运动捕捉与关节受力分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取IMU传感器采集的惯性信息；

S2、利用T-pose确定所述采集的惯性信息的偏差，并基于所述偏差对所述惯性信息进行校准；

S3、根据校准后的惯性信息，利用循环神经网络估计出人体的姿态和运动信息；

S4、根据估计出的人体的姿态和运动信息，利用PD控制器得出人体每个关节的角加速度以及人体运动的线性加速度；

S5、利用人体动力学求解地面反作用力以及关节力矩。

2.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取IMU传感器采集的惯性信息包括通过无线网络采集绑定在大臂和小臂、大腿和小腿、头部以及尾骨处的IMU传感器的惯性信息，并进行数据同步。

3.如权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述数据同步包括将IMU数据采样到30Hz进行同步。

4.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述利用T-pose确定所述采集的惯性信息的偏差，并进行校准包括以下步骤：

将位于头部的传感器的x，y，z轴与自身的左、上、前三个方向重合；

将头部IMU的均旋转测量值的旋转矩阵表示为R⁽⁰⁾；

第i个传感器测得的旋转矩阵表示为则第i个传感器与骨骼之间的旋转偏差量为：

利用第i个传感器与骨骼之间的旋转偏差量将旋转测量值Ri进行校准得到的真实骨骼朝向为：

5.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述估计出人体的姿态和运动信息包括每个非根关节的全局旋转和根节点在本地坐标系中的运动速度。

6.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述估计的人体的姿态和运动信息，利用PD控制器得出人体每个关节的角加速度以及人体运动的线性加速度包括：

其中，q，为上一帧已知的运动和姿态向量，q_r是估计出来的运动和姿态向量，k_p，k_d为PD控制器的常数参数。

7.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，利用人体动力学求解地面反作用力以及关节力矩包括以下步骤：

通过CRBA算法计算出人体的惯性矩阵M(q)；

通过递归牛顿-欧拉算法RNEA计算包含所有非线性效应的物理量和位于脚部关节的雅克比矩阵J(q)；

得到关节力矩τ和地面反作用力λ的优化问题：

min||τ||²+||λ||²

利用二次规划优化算法对所述优化问题进行求解，得出地面反作用力以及关节力矩。

8.一种基于IMU的人体运动捕捉与关节受力分析装置，其特征在于，包括以下模块：

获取模块，用于获取IMU传感器采集的惯性信息；

校准模块，用于利用T-pose确定所述采集的惯性信息的偏差，并基于所述偏差对所述惯性信息进行校准；

估计模块，用于根据校准后的惯性信息，利用循环神经网络估计出人体的姿态和运动信息；

处理模块，用于根据所述估计出的人体的姿态和运动信息，利用PD控制器得出人体每个关节的角加速度以及人体运动的线性加速度；

求解模块，用于利用人体动力学求解地面反作用力以及关节力矩。

9.如权利要求7中所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于通过无线网络采集绑定在大臂和小臂、大腿和小腿、头部以及尾骨处的IMU传感器的惯性信息，并进行数据同步。

10.一种非临时性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1-7中任一项所述方法。