一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法及康复评估系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法及康复评估系统，所述方法包括以下步骤：获取惯性传感器发送的数据信号，提取所测肢体的关节活动数据；根据关节之间的父子关系，构建上臂、前臂、大腿和/或小腿的向量，得到上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置；获取关节活动数据，对于每个关节，分别针对不同的关节动作计算相应关节角的姿态参数；根据上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置，以及关节角的姿态参数，复原肢体动作。本发明专利技术提出了人体关节父子关系体系，采用实时接收的父级与子级的关节活动数据，将父级关节的位置作为子级关节活动度的参考，以此来计算关节活动度，提高了肢体动作的还原精度。作的还原精度。作的还原精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法及康复评估系统


[0001]本专利技术涉及计算机辅助医疗
，特别涉及一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法及康复评估系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
相关，不必然构成在先技术。
[0003]“脑卒中”又称“中风”、“脑血管意外”，常见于中老年人，是一种由脑内供血不足引起的急性脑血管疾病。脑卒中患者由于脑部供血的不足，存在着运动能力的缺陷，每年都有一大部分人饱受痛苦，给家庭造成了沉重的负担。如今现有的脑卒中康复评估方案主要由康复医师进行人工康复评估，容易受到康复医师主观因素的影响。
[0004]尽管目前已经出现了用于辅助康复训练的康复评估系统，但是，患者在进行康复训练时，无法实时观察到自己的实际运动状态，无法得知自身的实际运动状态与标准的康复运动之间存在的差异，对于康复师给出的康复建议无法高效快速的实施。
[0005]此外，目前的动作捕捉方法各个关节的运动信息主要依赖于该关节所佩戴的惯性传感器，没有考虑相邻关节对其带来的影响，例如肩部的活动会带动肘部，因此动作还原精度有待提高。

技术实现思路

[0006]为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法及康复评估系统。提出了人体关节父子关系体系，采用实时接收的父级与子级的关节活动数据，将父级关节的位置作为子级关节活动度的参考，以此来计算关节活动度，提高了肢体动作的还原精度。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
[0008]一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法，包括以下步骤：
[0009]获取惯性传感器发送的数据信号，提取所测肢体的关节活动数据；
[0010]根据关节之间的父子关系，构建上臂、前臂、大腿和/或小腿的向量，得到上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置；
[0011]获取关节活动数据，对于每个关节，分别针对不同的关节动作计算相应关节角的姿态参数；
[0012]根据上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置，以及关节角的姿态参数，复原肢体动作。
[0013]进一步地，在获取惯性传感器发送的数据信号之前，对于每个惯性传感器坐标系，根据所测肢体局部坐标系进行矫正。
[0014]进一步地，对于每个惯性传感器坐标系，根据所测肢体局部坐标系进行矫正包括：
[0015]在初始动作下，将传感器坐标系与世界坐标系对齐；
[0016]基于世界坐标系，分别获取初始动作下人体解剖学局部坐标姿态四元数、和惯性
传感器坐标姿态四元数；
[0017]基于局部坐标姿态四元数和惯性传感器坐标姿态四元数，计算矫正参数。
[0018]进一步地，根据关节之间的父子关系，构建上臂、前臂、大腿和/或小腿的向量包括：根据上臂、前臂、大腿或小腿对应的相邻互为父子关系的两个关节的坐标，构建四维矢量。
[0019]一个或多个实施例提供了一种基于惯性传感器的肢体康复评估系统，包括多个惯性传感器和计算装置；其中，所述计算装置包括：
[0020]肢体动作捕捉模块，被配置为执行所述的肢体动作捕捉方法。
[0021]进一步地，所述计算装置还包括：
[0022]肢体动作建模模块，被配置为根据还原的肢体动作，构建相应的三维人体模型。
[0023]进一步地，所述计算装置还包括：
[0024]康复动作配置模块，被配置为接收医生指定的康复动作，所述康复动作基于肢体健康者采用所述的肢体动作捕捉方法得到。
[0025]进一步地，所述计算装置还包括：
[0026]运动数据显示模块，被配置为根据还原的肢体动作，进行实时显示。
[0027]进一步地，根据还原的肢体动作，实时显示关节角度变化，或，同步实时显示患者的肢体动作与康复动作。
[0028]进一步地，所述计算装置还包括：
[0029]康复评估模块，被配置为基于患者动作和康复动作，生成康复评估报告。
[0030]以上一个或多个技术方案具有以下有益效果：
[0031]提出了人体关节父子关系体系，通过采用实时接收的父级与子级的关节活动数据，将父级关节的位置作为子级关节活动度的参考，以此来计算关节活动度，提高了肢体动作的还原精度。
[0032]构建了基于惯性传感器的肢体康复评估系统，通过采用上述动作捕捉方法来获取患者的肢体动作数据并进行实时显示，使得患者能够通过屏幕观测到自己的康复训练动作，有利于提升康复动作的完成质量。并且，所述系统能够给出各个关节的角度变化，并自动生成康复评估表。
[0033]所述肢体康复评估系统使用门槛低，使得康复治疗不局限于单一场景，环境可随时调整。
附图说明
[0034]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0035]图1为本专利技术实施例中基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法的流程图；
[0036]图2为本专利技术实施例中的整体结构示意图；
[0037]图3为本专利技术实施例中惯性传感器关节佩戴位置放大示意图；
[0038]图4为本专利技术实施例中所使用的三维模型的父级与子级关系图；
[0039]图5(a)
‑
图5(f)为本专利技术实施例中所能测量的肩关节活动角度求解原理图；
[0040]图6(a)
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图6(b)为本专利技术实施例中所能测量的肘关节活动角度求解原理图；
[0041]图7(a)
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图7(d)为本专利技术实施例中所能测量的腕关节活动角度求解原理图；
[0042]图8(a)
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图8(f)为本专利技术实施例中所能测量的髋关节活动角度求解原理图；
[0043]图9(a)
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图9(b)为本专利技术实施例中所能测量的膝关节活动角度求解原理图；
[0044]图10(a)
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图10(b)为本专利技术实施例中所能测量的踝关节活动角度求解原理图。
具体实施方式
[0045]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0046]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0047]实施例一
[0048]为了准确识别人体的肢体动作，如图1所示，本实施例提供了一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法。在基于惯性传感器获取运动数据的基础上，基于关节之间的父子关系，构建上臂本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法，其特征在于，包括以下步骤：获取惯性传感器发送的数据信号，提取所测肢体的关节活动数据；根据关节之间的父子关系，构建上臂、前臂、大腿和/或小腿的向量，得到上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置；获取关节活动数据，对于每个关节，分别针对不同的关节动作计算相应关节角的姿态参数；根据上臂、前臂、大腿和/或小腿的位置，以及关节角的姿态参数，复原肢体动作。2.如权利要求1所述的一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法，其特征在于，在获取惯性传感器发送的数据信号之前，对于每个惯性传感器坐标系，根据所测肢体局部坐标系进行矫正。3.如权利要求2所述的一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法，其特征在于，对于每个惯性传感器坐标系，根据所测肢体局部坐标系进行矫正包括：在初始动作下，将传感器坐标系与世界坐标系对齐；基于世界坐标系，分别获取初始动作下人体解剖学局部坐标姿态四元数、和惯性传感器坐标姿态四元数；基于局部坐标姿态四元数和惯性传感器坐标姿态四元数，计算矫正参数。4.如权利要求1所述的一种基于惯性传感器的肢体动作捕捉方法，其特征在于，根据关节之间的父子关系，构建上臂、前臂、大腿和/或小腿的向量包括：根据上臂、前臂、大腿或小腿对应的相邻互为父子关系的两个关节的坐标，构建四维矢量。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙明旭，王成前，刘敏，王欣，王停停，孙兴伟，
申请(专利权)人：山东省立第三医院，
类型：发明
国别省市：