基于MA和5DT手套的上肢在線動作捕捉系統(tǒng).pdf

1、人體上肢動作捕捉技術在人機交互、疾病康復、腦機接口等諸多領域都有廣泛應用。隨著相關技術的進步，對于運動數(shù)據(jù)的實時性、穩(wěn)定性和精確性有著越來越高的要求。本文利用MA(Motion Analysis)光學動作捕捉系統(tǒng)在線捕捉手臂的運動信息，并且對丟失標記點進行在線預測;同時利用5DT數(shù)據(jù)手套來獲取手部運動信息。最終將手臂運動信息與手部運動信息整合起來，驅(qū)動虛擬上肢模型，實時重建人體上肢運動。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　基于光學動作捕捉

2、系統(tǒng)計算手臂關節(jié)運動信息。將手臂運動簡化為一個7自由度的模型，利用相應的標記點模塊坐標來計算關節(jié)空間位置。針對不同的標記點丟失情況，分別設定相應的預測方法，實時預測丟失標記點的空間坐標;利用貼放在皮膚表面的標記點與相應關節(jié)的固定位置關系，建立損失函數(shù)，使用最小二乘法求解標記點的旋轉(zhuǎn)中心，該旋轉(zhuǎn)中心即為相應關節(jié)的空間位置。
　　基于數(shù)據(jù)手套計算各個手指關節(jié)的空間位置。本文采用了26自由度的手部運動模型，將手指各個自由度的旋轉(zhuǎn)角度與數(shù)

3、據(jù)手套傳感器數(shù)值對應起來。利用傳感器數(shù)據(jù)計算手指關節(jié)自由度的旋轉(zhuǎn)角度。最后通過前向運動學方法計算手指關節(jié)位置。
　　統(tǒng)一手臂與手部坐標并實時繪制上肢運動。利用手部和前臂的標記點計算得到手腕坐標。利用手部的三個標記點計算得到手的方向。根據(jù)手腕坐標和手的方向?qū)⑹值倪\動映射到手臂上，得到完整的人體上肢骨骼關節(jié)運動信息。根據(jù)這些信息，利用OpenGL實時繪制一個可以與真實人體上肢同步運動的虛擬上肢。
　　通過計算，MA丟失標記點的預