一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法
本专利技术涉及体感控制惯性式动作捕捉领域，特别是一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法，尤其适合嵌入式硬件平台。
技术介绍
目前，普通的手臂惯性式动作捕捉数据融合方法是基于个人电脑硬件平台，可实现动作捕捉的基本功能，具有一定的精度。但是，这些手臂惯性式动作捕捉数据融合方法运算复杂、运算量大，仅能在个人电脑和成本更高的硬件平台上实现，无法移植到各种低成本的体感控制平台。
技术实现思路
鉴于此，为了克服现有的手臂惯性式动作捕捉数据融合方法运算复杂、运算量大的不足，本专利技术的目的是提供一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法，不仅能够实现手臂动作捕捉的基本功能，保证一定的精度，而且运算简单、运算量低，能够在各种低成本的体感控制平台上进行移植。本专利技术采用以下方案实现：一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法，利用角速度、加速度和磁通量融合得出人体手臂姿态。其特征在于：基于D-H模型，改用四元数表示人体手臂姿态，建立一种人体手臂四元数模型，以此模型进行数据融合；然后采用分状态的融合算法，判断手臂的运动状态，利用角速度数据将手臂运动状态分为运动和静止两种...
【技术保护点】
一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法，其特征在于：利用角速度、加速度和磁通量融合得出人体手臂姿态，具体为：基于D‑H模型，改用四元数表示人体手臂姿态，建立一种人体手臂四元数模型，以此模型进行数据融合，降低运算量；采用分状态的融合算法，判断手臂的运动状态，根据运动状态选用不同的融合数据，进一步降低融合运算量，使得惯性式动作捕捉系统能够在嵌入式平台上实现。
【技术特征摘要】
1.一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法，其特征在于：利用角速度、加速度和磁通量融合得出人体手臂姿态，具体为：基于D-H模型，改用四元数表示人体手臂姿态，建立一种人体手臂四元数模型，以此模型进行数据融合，降低运算量；采用分状态的融合算法，判断手臂的运动状态，根据运动状态选用不同的融合数据，进一步降低融合运算量，使得惯性式动作捕捉系统能够在嵌入式平台上实现；所述分状态的融合算法是将手臂运动分为运动和静止两种状态；在运动状态下采用角速度数据进行融合，在静止状态下采用加速度和磁通量数据进行融合。2.根据权利要求1所述的一种手臂惯性式动作捕捉数据融合方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：程树英，周海芳，查帅荣，章杰，陈志聪，林培杰，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35
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