人體動作軌跡的采集和識別是近年來的研究熱點。人體動作采集可以應(yīng)用在安全、醫(yī)療、通信和動畫等領(lǐng)域。近年來,隨著機器人技術(shù)的發(fā)展,動作采集技術(shù)也與機器人領(lǐng)域相結(jié)合,本文中的人體軌跡采集系統(tǒng)就是為類人機器人平臺提供一種人機交互方式。人體動作采集現(xiàn)階段主要是基于光學系統(tǒng)或基于MEMS傳感器的,本文采用的是基于MEMS慣性傳感器的方式。而在動作識別方面,有研究者從動態(tài)動作圖像中提取動作特征進行手勢識別,然而由于人體動作的多樣性、復(fù)雜性或光學遮擋等,這種基于二維圖像的動態(tài)動作識別存在一些局限。本文中的人體動作軌跡識別系統(tǒng),利用手勢動作的三維空間軌跡進行動作識別,三維空間中的信息更加全面,使得軌跡識別具有更好的魯棒性。同時,本文將上述兩個系統(tǒng)在同一個嵌入式平臺上實現(xiàn),實時完成動作采集與識別。基于嵌入式平臺的實現(xiàn)使得動作采集和識別系統(tǒng)具有更廣泛的應(yīng)用場景。首先,本文結(jié)合動作采集系統(tǒng)的具體需求,對動作采集系統(tǒng)中的誤差進行分析。提出了九軸傳感器的誤差處理方法,降低誤差對姿態(tài)解算結(jié)果的影響。其次,為了更好地顯示及存儲人體動作,介紹了將原始關(guān)節(jié)位姿信息轉(zhuǎn)換為BVH運動文件格式的方法。介紹了本系統(tǒng)顯示BVH運動文件的方法。再次,針對動作軌跡識別,提出了一種軌跡分段的方法,該軌跡分段算法可以快速地將原始軌跡分為小段軌跡。介紹了軌跡的特征描述符的計算方法,特征描述符對局部噪聲具有魯棒性。然后,為了在嵌入式系統(tǒng)上實現(xiàn)更快的在線識別速度,提出了一種基于并行前置算法的并行DTW算法。最后,介紹了系統(tǒng)的硬件和軟件,并對系統(tǒng)在實際環(huán)境下進行了實驗。實驗結(jié)果表明所設(shè)計的系統(tǒng)達到了最初設(shè)定的實時性和識別準確率的要求。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP212
【部分圖文】：

到的運動軌跡數(shù)據(jù)為動作識別系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。嵌入式動作識別系統(tǒng)要與動作采集系統(tǒng)整合到同一個嵌入式平臺上，針對輸入的動作進行識別分析，做到實時動作采集、實時動作識別。圖1-2為基于嵌入式的動作采集與識別系統(tǒng)的各個組成部分。圖1-2基于嵌入式平臺的動作采集與識別系統(tǒng)嵌入式動作采集系統(tǒng)分成兩個子系統(tǒng)：動作采集系統(tǒng)，動作格式轉(zhuǎn)換及顯示系統(tǒng)。動作采集系統(tǒng)要對九軸傳感器的原始傳感器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，解算出物體的位置和姿態(tài)信息。第2章描述了動作采集子系統(tǒng)中采用的數(shù)據(jù)融合及姿態(tài)解算方法。第3章介紹了動作格式轉(zhuǎn)換及顯示子系統(tǒng)。因為原始的傳感器的位姿信息是獨立的，不利于直接表示人體運動信息的顯示及存儲。該子系統(tǒng)要將運動信息轉(zhuǎn)換為BVH格式的人體運動文件，同時實時顯示人體的運動。嵌入式動作識別系統(tǒng)的實現(xiàn)分為兩部分，首先要通過離線方式學習出軌跡動作的基礎(chǔ)概念信息，之后將實時采集到的軌跡動作表示為基本概念，與不同手勢的概念進行比對，選擇出最接近的類別作為識別結(jié)果。第4章中介紹了動作軌跡概念離線學習

動作采集系統(tǒng)的主要工作就是依據(jù)慣性傳感器的輸出數(shù)據(jù)來重建被測物體置及姿態(tài)信息，由于傳感器的輸出是加速度和角速度等信息，在物體姿態(tài)解過程中主要是對目標物體在三維空間中的運動速度與角速度進行積分運算。積分運算的性質(zhì)，傳感器中任意一組的數(shù)據(jù)存在誤差都會給最終的解算結(jié)果誤差。動作采集系統(tǒng)的主要工作就是減小系統(tǒng)中各個部分的誤差對最終解算造成的影響。.2誤差處理方案根據(jù)選用的傳感器，動作采集系統(tǒng)中的誤差[6]可以分為幾類：1.傳感器固有誤差：零點漂移等；2.系統(tǒng)隨機噪聲：包括電路中的熱噪聲、散粒噪聲等隨機噪聲；3.計算誤差：主要是積分計算的誤差；4.環(huán)境因素造成的誤差：溫度變化、磁場影響等帶來的誤差。依據(jù)上述分析的系統(tǒng)中存在的誤差，針對動作采集系統(tǒng)設(shè)計的數(shù)據(jù)處理流圖4-1所示。

[11]。依據(jù)系統(tǒng)采用的硬件，采用捷聯(lián)慣導平臺的方式解算物體的位置信息。捷聯(lián)慣導原理如圖2-3所示。圖2-3捷聯(lián)慣導位姿解算流程在本系統(tǒng)中，獲得物體的姿態(tài)四元數(shù)后，解算物體位置信息的步驟如下：1.首先獲得上節(jié)中傳感器節(jié)點加權(quán)融合后的物體姿態(tài)四元數(shù)信息 q =λ p1p2p32.依據(jù)實時獲得的物體姿態(tài)四元數(shù) λ(n),p1(n) , p2(n) , p3(n)，計算物體的姿- 11 -
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本文編號：2857823