一种基于Kinect的骨骼重定向方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于人机交互领域，具体涉及一种基于Kinect的骨骼重定向方法及装置。旨在解决现有重定向方法的动作失真和滑步的问题。本发明专利技术提供一种基于Kinect的骨骼重定向方法，包括：获取Kinect采集的骨骼数据，将所述骨骼数据转换为人体模型中对应关节点的旋转数据，其中，所述骨骼数据与人体模型中的关节点一一对应；计算所述旋转数据与在T‑Pose状态下预先获取的人体姿态数据的数据偏移量；将所述数据偏移量作用于所述人体模型，控制所述人体模型运动，以实现人体模型的重定位。本发明专利技术的基于Kinect的骨骼重定向方法可以做到人体模型与人体动作的统一，并且解决人体模型重定向过程中出现的动作失真和滑步等问题。

A method and device for bone redirection based on Kinect

The invention belongs to the field of human-computer interaction, in particular to a method and device for bone redirection based on Kinect. Aiming to solve the existing redirection method action distortion and sliding problems. The present invention provides a method of redirection based on Kinect, including: the skeletal data acquisition of the Kinect acquisition, the data conversion data corresponding to the rotating bones, joints of human body model in which the corresponding joint of the skeletal data and the model of human body; data offset calculation of the rotation data and advance at T under the condition of Pose human posture data; the data offset acting on the human body model, the control model of the human body movement, to achieve the positioning model of the human body. The invention of the redirection method based on Kinect can unify the human model and human action, and solve the model of the human body in the process of action to redirect the distortion and sliding problems.

【技术实现步骤摘要】
一种基于Kinect的骨骼重定向方法及装置
本专利技术属于人机交互领域，具体涉及一种基于Kinect的骨骼重定向方法及装置。
技术介绍
随着科学技术的发展，骨骼重定向技术被广泛应用于影视、游戏、军事训练以及虚拟现实等领域。骨骼重定向技术是指将运动捕捉采集到的运动数据，映射到虚拟场景中的人体模型上，同时保持虚拟场景中人体模型动作的逼真、以及人体模型与实际人体动作一致同步。运动捕捉采集的数据作为骨骼重定向技术的输入数据，其对骨骼重定向技术具有重大影响。运动捕捉也被称为动作捕捉，通过在运动物体的关键部位设置传感器，由运动捕捉系统实时捕捉传感器的位置，然后将传感器的三维坐标传给计算机。现有的运动捕捉技术主要分为机械式、声学式、电磁式、主动光学式以及被动光学式，但采用上述运动捕捉技术的设备普遍存在穿戴复杂、实时性差、设备笨拙、安装环境要求高、成本高等缺陷。Kinect是一种3D体感摄像机，能够在不接触人体的情况下，实现对人体骨骼数据的采集，Kinect依靠复杂而又精密的硬件和领先的机器学习算法，可以有效地解决上述问题。在实际应用中，可以利用Kinect采集的人体骨骼数据，通过骨骼重定向技术驱动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述方法包括：获取Kinect采集的骨骼数据，将所述骨骼数据转换为人体模型中对应关节点的旋转数据，其中，所述骨骼数据与人体模型中的关节点一一对应；计算所述旋转数据与在T‑Pose状态下预先获取的人体姿态数据的数据偏移量；将所述数据偏移量作用于所述人体模型，控制所述人体模型运动，以实现人体模型的重定位。

【技术特征摘要】
1.一种基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述方法包括：获取Kinect采集的骨骼数据，将所述骨骼数据转换为人体模型中对应关节点的旋转数据，其中，所述骨骼数据与人体模型中的关节点一一对应；计算所述旋转数据与在T-Pose状态下预先获取的人体姿态数据的数据偏移量；将所述数据偏移量作用于所述人体模型，控制所述人体模型运动，以实现人体模型的重定位。2.根据权利要求1所述的基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述“将所述骨骼数据转换为人体模型关节的旋转数据”，其方法为：选择所述人体模型中的臀部关节点作为原点，以人体左右水平方向为x轴，人体上下竖直方向为y轴，人体正前方为z轴，构建坐标系；为所述人体模型中的关节点创建坐标，计算所述人体模型中相邻关节点的空间向量差值，通过欧拉公式将所述空间向量差值转换为旋转数据，具体公式为：vi(t)＝kj(t)-ki(t)，V(t)＝[p(t),F(k1(t)),F(k2(t)),...,F(kn(t))]T；其中，p(t)为臀部的空间坐标，F(ki(t))为将Kinect空间中关节点的坐标转换为欧拉角表示的函数；所述臀部关节点作为根关节点，所述根关节点包含所述人体模型的位移信息和旋转信息，所述位移信息包括3个平移参数，所述旋转信息包括3个旋转参数。3.根据权利要求2所述的基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述人体模型具体表示为：M(t)＝[p(t),q1(t),q2(t),...,qn(t)]T，其中，p(t)＝(x,y,z)，表示根节点的位移信息，qi(t)＝(θ,ψ,φ)，表示第i个除根节点以外的节点的旋转信息。4.根据权利要求1所述的基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，在“将所述骨骼数据转换为人体模型关节的旋转数据”之前，该方法还包括：对所述骨骼数据进行滤波处理，得到第一骨骼数据，对所述第一骨骼数据进行从0-19的数学标注。5.根据权利要求4所述的基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述“对所述骨骼数据进行滤波处理”之前，该方法还包括：步骤S1：在无遮挡的情况下，控制Kinect采集人体腿部上下骨骼长度lu、ll以及腿部总长度l；步骤S2：计算人体腿部骨骼的实际长度，若所述实际长度大于预设阈值，则对Kinect采集的数据进行滤波处理；步骤S3：判断实际骨骼长度与腿部总长度是否满足三角约束，若满足，则将髋关节和踝关节位置和的二分之一处作为膝关节的位置。6.根据权利要求5所述的基于Kinect的骨骼重定向方法，其特征在于，所述“计算所述旋转数据与在T-Pose状态下预先获取的人体姿态数据的数据偏移量”，其方法为：获取在T-Pose状态下人体姿态的初始数据；计算所述旋转数据中的根节点的位移信息与所述旋转数据中除根节点以外的节点的旋转信息，相对所述初始数据的数据偏移量具体表示为：V(tj)＝[p(t0)+T(tj),r1(tj)v1(t0),r2(tj)v2(t0),...,r...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄卫星，王健，杨潇潇，张桂刚，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11