[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

说明书

本发明公开了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。首先将动作捕捉设备穿戴于人体，并采集各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处理原始传感数据，获得各关节对应传感器的姿态，并将原始传感数据和传感器姿态数据发送给上位机；上位机根据人体骨架，构建人体运动数字孪生模型；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，并对实时的传感器姿态数据进行校准，获得人体各关节的姿态，驱动人体运动数字孪生模型；在驱动模型的同时，比较解算的关节参数与人体关节参数阈值，动态更新演化模型。本发明能够实现人体运动数字孪生模型同步映射真实人体运动，实时动态演化更新模型。

技术领域

本发明属于电子信息工程和计算机科学领域的人体运动数字孪生的构建方法，尤其设计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。

背景技术

在工业领域，数字孪生通过在信息空间中构建物理实体的虚拟模型，运用实时更新数据和历史状态数据，模拟物理实体在真实空间中的行为，用于监控、诊断、预测和控制物理实体在真实环境中的工作过程和状态。随着关键使能技术的推进和发展，数字孪生在物理系统和网络系统之间的持续性交互和连接应用上显示出巨大的潜力，逐渐渗透至其他领域中。

人类既是制造生产和服务应用活动中最具能动性和活力的关键因素，也是各种活动的最终服务目标，“以人为本”的制造生产和服务应用正逐渐引起学术界和工业界的普遍关注。目前传统的数字孪生系统的研究对象主要围绕机械物理系统而展开，缺少对“人”的关注和研究。

不同于传统的数字孪生系统，人体数字孪生旨在从基因、生理和行为等多维度构建人体的数字孪生体，动态跟踪物理世界中的人体变化，为监控分析人体和实现人机交互提供指导作用。目前人体数字孪生的研究多从遗传学和生物学的角度出发，用于模拟人体内的器官或微结构，例如心血管数字孪生，心脏数字孪生，提供个性化的医疗服务，缺少对人体的生理和行为状态的研究。人体运动数字孪生是从生理行为、人因工程的角度刻画人体的数字孪生模型，旨在通过数据采集设备获取人体在物理空间中的行为运动状态，信息空间的数字孪生模型映射跟踪人体的运动，分析人体关节参数，实现数字孪生模型的实时动态演化更新。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题和需求，本发明提供了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，采用的技术方案如下：

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。

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。

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：