[发明专利]基于惯性动作捕捉技术的人体运动数字孪生的构建方法

权利要求书

1.一种基于惯性动作捕捉技术的人体运动数字孪生的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将多节点惯性动作捕捉设备穿戴于人体并利用多节点惯性动作捕捉设备采集人体各个关节对应传感器的原始传感数据，利用自适应扩展卡尔曼滤波算法对各个关节对应传感器的原始传感数据进行处理后，获得人体各个关节对应传感器的传感器姿态，将各个关节对应传感器的原始传感数据和对应的传感器姿态作为各个关节的传感数据并无线发送给上位机；

2)根据各个关节的传感数据、多节点惯性动作捕捉设备的安装位置和人体的骨架结构，上位机进行人体运动数字孪生模型的构建；基于各个关节的传感数据，再利用人体姿态校准方法计算获得各个关节的姿态校准矩阵，接着利用各个关节的姿态校准矩阵对对应关节的传感器姿态进行关节校准，获得各个关节的姿态，由各个关节的姿态组成人体姿态，最后根据人体姿态驱动上位机中的人体运动数字孪生模型；

3)多节点惯性动作捕捉设备实时采集并向上位机发送各个关节的实时传感数据，根据各个关节的实时姿态校准矩阵和实时传感数据计算人体关节参数，将关节参数与对应的参数阈值进行比较，根据比较结果迭代演化人体运动数字孪生模型，实现人体运动数字孪生模型的动态更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于惯性动作捕捉技术的人体运动数字孪生的构建方法，其特征在于，所述步骤1)中，多节点惯性动作捕捉设备中每个子节点的传感器采集人体关节对应传感器的角速度、加速度和磁场强度，由角速度、加速度和磁场强度组成当前关节对应传感器的原始传感数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于惯性动作捕捉技术的人体运动数字孪生的构建方法，其特征在于，所述步骤1)中，利用自适应扩展卡尔曼滤波算法对各个关节对应传感器的原始传感数据进行处理后，获得人体各个关节的传感器姿态，具体为：

S1：根据每个关节对应传感器的原始传感数据确定加速度-磁场强度参数，基于当前关节的加速度-磁场强度参数构建地理坐标系与当前关节的传感器坐标系之间的误差函数和代价函数，利用高斯-牛顿算法对当前关节的误差函数和代价函数进行求解后获得地理坐标系和当前关节的传感器坐标系之间的姿态四元数，并将地理坐标系和当前关节对应的传感器坐标系之间的姿态四元数作为当前关节对应的传感器初始姿态；

S2：将当前关节对应的传感器初始姿态与角速度作为自适应扩展卡尔曼滤波器的状态量并进行解算，获得当前关节对应的传感器滤波姿态；

S3：计算当前关节在当前时刻对应的传感器滤波姿态与其前一时刻的传感器滤波姿态之间的距离，以及当前关节在当前时刻对应的传感器滤波姿态的相反数与其前一时刻的传感器滤波姿态之间的距离，将两个距离中最小的距离对应的传感器滤波姿态作为当前关节在当前时刻的传感器姿态。

S4：重复S1-S3，对剩余关节的原始传感数据进行处理，获得人体各个关节的传感器姿态。