一种六轴动作捕捉系统及动作捕捉方法技术方案

本发明专利技术属于动作捕捉及数据处理领域，公开了一种六轴动作捕捉系统，其包括动作捕捉单元、控制单元、移动端和上位机；动作捕捉单元与控制单元之间通过硬件接口进行连接，控制单元与上位机和移动端之间均通过无线网络连接。系统结构简单，管理方便，且系统响应快捷、准确，高效。采用上述系统进行动作捕捉的方法为：S1，动作捕捉单元根据运动轨迹产生运动数据；S2，移动端发送请求，控制单元获取动作捕捉单元获取的数据；S3，控制单元将运动数据传输给移动端；S4，移动端对运动数据进行可视化处理，实现3D渲染和动态同步。本发明专利技术可在极大程度上帮助医生实时精准且便捷地通过移动端跟踪并量化康复患者在康复治疗恢复过程中的效果。康复患者在康复治疗恢复过程中的效果。康复患者在康复治疗恢复过程中的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种六轴动作捕捉系统及动作捕捉方法


[0001]本专利技术涉及动作捕捉及数据处理领域，特别涉及一种六轴动作捕捉系统及动作捕捉方法。

技术介绍

[0002]随着计算机硬件技术的发展，动作捕捉识别技术的应用领域越来越广泛。传统的动作捕捉识别主要是基于计算机视觉的姿态分析，即通过摄像机在不同角度同时捕捉人体的运动过程，从视频序列中抽取相关视觉信息，通过找到合适方法对视觉信息进行表示实现动作识别。在上述过程中，一方面，由于人体之间的个体差异、动作的多样性和复杂性，如何充分有效的表达动作姿态是基于视觉的姿态分析中的一大难点，且在具体的应用中还需要对计算代价和准确度进行平衡；另一方面，基于计算机视觉的姿态分析方式主要是依靠光学元件和摄像技术(如PhaseSpace、NOKOV和Worldviz)。上述分析方式主要存在以下缺陷：
[0003](1)整体光学系统价格普遍较高，一般在25万至50万美元，无法满足大众的价格要求，大部分企业的设备需要专业人员对其进行每日维护。此外，整套系统，包括工作站、软件和数据修改，还会成倍提高使用成本和硬件费用。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种六轴动作捕捉系统，其特征在于，包括动作捕捉单元、控制单元和移动端；动作捕捉单元用于采集运动数据，控制单元用于获取动作捕捉单元产生的运动数据，并通过无线网络传输至移动端；移动端对运动数据进行处理；所述动作捕捉单元和控制单元之间通过硬件接口进行连接，控制单元和移动端之间通过无线网络连接；其中，所述动作捕捉单元为两个，分为第一动作捕捉单元和第二动作捕捉单元，两个动作捕捉单元并联后再与控制单元串联。2.根据权利要求1所述的六轴动作捕捉系统，其特征在于，还包括上位机；上位机用于测量正常人行走时大腿和小腿角度的曲线与畸形腿患者的大小腿角度曲线差异，且上位机和控制单元之间通过无线网络连接。3.根据权利要求2所述的六轴动作捕捉系统，其特征在于，所述上位机内包括预处理单元和数据测算单元，预处理单元对控制单元获取的数据进行预处理，且预处理步骤为：S101，去除重复数据；S102，当前值与上一个值的差值绝对值大于0.6则保存替换之前的值A，否则剔除；S103，所有值除以最大值进行归一化；数据测算单元的测算内容包括：大小腿角度正异常数据对比测算、双腿膝关节相对角度正异常数据对比测算、大小腿摆动正异常速度数据对比测算、膝关节受力正异常数据对比测算。4.根据权利要求3所述的六轴动作捕捉系统，其特征在于，数据测算单元的测算均采用线性回归方法，大小腿角度正异常数据对比测算步骤为：Y1＝A*[ay1]+b1
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式(1)Y2＝A*[ay2]+b1
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式(2)双腿膝关节相对角度正异常数据对比测算步骤为：Y3＝A*[az1]+b2
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式(3)Y4＝A*[az2]+b2
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式(4)大小腿摆动正异常速度数据对比测算步骤为：Y5＝A*[ay1]+b3
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式(3)Y6＝A*[ay2]+b3
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式(4)膝关节受力正异常数据对比测算步骤为：膝盖正常受力Kf1＝Kw*ay1
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式(5)膝盖异常受力Kf2＝Kw*ay2
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式(6)Y7＝A*[ay1]+b4
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，
申请(专利权)人：重庆布瑞斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：