首页 > 论文范文 > 教育综合论文 > 竞技教育论文 > 体育理论论文 > 基于光学传感器的滑雪动作捕捉系统研究

基于光学传感器的滑雪动作捕捉系统研究

2024-12-05 114 上传者：管理员

摘要：滑雪是一种高速运动项目，对运动员的技术要求很高。基于光学传感器的滑雪运动捕捉系统能够实时监测运动员的动作，并提供实时反馈，以帮助运动员改进其技术。本研究采用光学传感器来捕捉运动员的运动轨迹和姿势，通过Unity3D平台实时分析和评估运动员的动作。实验结果表明，该系统能够准确捕捉运动员的动作，并且能够提供准确的运动数据，对提高运动员训练和比赛表现具有积极的意义。

关键词：
Unity3D
三维光学
体育训练
光学传感器
运动捕捉
加入收藏

三维光学动作捕捉系统除了在影视、动画、游戏等娱乐领域，在其他众多的领域中都得到广泛的应用，例如，体育运动、军事训练、虚拟现实、康复医疗等[1]。特别是在体育训练中，通过采集运动员在训练时位置、速度和加速度等数据，可以帮助教练员从不同的视角观察运动员训练的过程，使教练员能够通过数据提出针对性的指导意见，从而大大提高运动效果。滑雪运动作为冬季奥运会的重要比赛项目，不仅要求运动员具备高超的技巧，还需要具备出色的体能和战术策略。随着科技的发展，运动训练和比赛分析逐渐依赖于高科技手段，其中运动捕捉技术在滑雪运动训练和比赛分析中发挥着重要作用。

光学传感器作为一种常见的传感器，与机械式和惯性式动作捕捉系统相比，光学式动作捕捉系统具有灵敏度高、采集速度快、高精度、非接触性等特点，已经在众多领域广泛应用，成为主流的动作捕捉技术[2]。基于光学传感器的滑雪运动捕捉系统，可以通过实时捕捉运动员和滑雪板的动作，分析运动员的滑雪技巧、体能和战术运用，为运动员的训练和比赛提供科学依据。

为了实现这一目标，本文主要讨论并提出基于光学传感器的滑雪运动捕捉系统的研究与设计。首先，搭建室内滑雪运动平台，在身体指定部位贴上反光小球，利用光学传感器捕捉身体上的反光点。通过三角测量原理结合多个摄像头捕捉的标记物图像，从而推断出每个标记物的三维空间位置[3]。用光学传感器采集人体在三维空间中的位置坐标使用Unity3D构建滑雪运动展示系统。该系统可以展示滑雪运动的过程，直观地找出其存在的问题，提供一个可视化的教学方法，提高我国滑雪运动在国际比赛中的竞争力。同时，本研究也可为光学传感器在其他运动领域的应用提供参考和借鉴。

1、系统的总体设计

本系统主要采用Nokov光学动作捕捉镜头，捕捉室内模拟滑雪场下运动的姿态，传输方式是以RJ45的有线方式，最后上位机是采用Unity3D来进行动画模拟。首先将反光材质的Marker点贴在人体的主要关节点，光学动作捕捉系统依靠反光小球作为标记点，通过采集被测物体标定位置在三维空间中的运动轨迹，并实现人体运动重建[4]；上位机部分采用建模软件建立人体模型，将建立的人体模型导入Unity3D中，在Unity3D中可以接收数据并且驱动人体模型运动，从而使人体运动姿态可视化。滑雪运动捕捉系统如图1所示。

图1运动捕捉系统图

2、硬件设计

2.1贴标识点

动作捕捉系统主要是由12个光学摄像头、标杆（L形、T形）、Marker反光球、三角支架和交换机等组成。Nokov光学三维动态捕捉系统采用的是被动式光学原理，使用时需要在测试人员身上粘贴50个表面涂有反光材料的Marker小球，摄像头上感应器矩阵接受反光小球反射的红外光，并且获得反光小球的三维坐标。反光小球全身分布图如图2所示。反光标识小球内部没有电子元件，不需要任何电缆连接，非常方便使用。

图2反光小球人体分布图

2.2调整镜头

光学动作捕捉技术可分为主动式和被动式。主动式光学动作捕捉技术主要使用LED作为标志点，被动式光学动作捕捉技术主要靠反光小球作为标志点，两种方式都属于标记点式光学动作捕捉[5]。

本系统采用的是被动式光学捕捉技术。数据采集流程图如图3所示。在搭建好摄像头后，需要调节光圈和焦距，首先通过调节光圈，可以改变进入摄像头的进光量，使小球在图像中更加清晰准确。调节焦距决定了反光小球在图像中的大小，通过调节找到小球最小的状态，提高捕捉的精度。

图3光学摄像头工作流程图

2.3标定

在参数设置完成后，使用L形标定杆建立系统坐标系。L形标定杆的一端有一个L形的结构，用于在空间中标记一个固定的参考点。将L形标定杆置于动作捕捉场地中央处，使标定杆的L形端始终朝向传感器，以便传感器可以准确捕捉到标定杆的位置信息。如图4所示，在标定的过程中确保镜头内没有大于4的点数。如果有其他杂点，通过遮挡等方法进行处理。这样，系统就能根据L形标杆的位置和反光点准确地建立起三维空间的坐标系，这个坐标系以标定杆的L形端作为原点，以标定杆的直线部分作为坐标轴。最后保存摄像头的配置信息，为后续的动作捕捉提供精确的基准。

图4 L形杆标定

2.4校准

在建立好系统坐标系后，使用T形标杆对摄像头的外部参数与内部参数进行进一步的优化。在校准过程中，需要在场地内挥动T形标杆到不同的位置和方向，在采集范围内尽可能地挥舞，使得轨迹布满整个采集区域，尽量确保杆上的反光点的运动轨迹遍布整个捕捉区域，以便传感器可以从多个角度捕捉到标定杆的信息。如图5所示，当绿色框填满整个屏幕时，说明T形标定成功，系统的误差进一步减小。系统可以通过捕捉T形标杆的运动轨迹，进一步验证三维空间坐标系统的准确性。

图5 T形杆校准

3、软件设计

3.1人物建模

人体的运动是极其复杂且充满变数的，在运动时都会展现出独特的姿态和动作。在进行人物建模时，要理解人体的运动规律，以便为后续的运动驱动提供坚实的基础。

本文将使用Make Human软件基于人体骨骼的建模方法建立人体模型。在本系统中，主要研究人体的运动情况，对于皮肤在运动中产生的形变不予考虑。人体是由206块骨骼组成的，如果要对人体所有的骨骼进行建模，几乎是不可能完成的。在对人体的了解下，选出11个人体运动过程中主要的骨骼。其中以髋骨为父节点，依次连接各级骨骼的位置。如图6所示为本系统骨骼结构图。将建立好的人物模型导出为Fbx格式的文件，最后导入Unity3D中进行人体模型驱动。

图6人体骨骼树形图

3.2 Unity3D软件设计

Unity3D是虚拟现实项目里使用频率最高的一款开发引擎。本系统使用Unity3D作为虚拟界面展示，其中封装了很多可以直接使用的库函数，通过上述建立的人体模型导入Unity3D中，使用socket来进行数据通信，通过建立socket可以实现将数据传入相对应的骨骼中，将捕获的数据驱动人体模型运动，从而可以动态地展示人体运动时的姿态。如图7所示为人体模型图。

图7人体模型图

4、系统调试

基于上述的设计，本文完成滑雪动作捕捉系统的调试工作，并进行数据采集实验，将反光点分别附着在身体的左腿和右腿，系统每间隔50ms采集一次数据，将光学传感器采集的数据通过交换机发送到前端计算机，数据处理终端将数据保存在本地储存中。经过实验验证，动作捕捉系统可以采集人体部位的运动数据。如表1为采集的膝关节数据。

表1膝关节数据

用滑雪训练时常用的双板平行式转弯进行专项训练，这一训练旨在提高滑雪过程中的稳定性和流畅性。使用光学摄像头来采集滑雪爱好者的滑雪姿态，为滑雪爱好者身着反光小球，准备滑雪阶段，在身体的主要关节点和特殊部位粘贴反光小球，通过摄像头采集反光小球的位置。首先让测试人员静止保持T字形进行校准，让测试员使用双滑雪板滑行，测试员每次进行匀速平行式转弯，观察测试员在训练过程中的运动数据。最后将随机捕捉到的动作进行对比，经过多个动作对比发现虚拟人体模型和采集的模型基本一致。如图8为滑雪动作对比图。通过图8可视化界面可以直观看到测试人员入弯时腿部的夹角和动作，并且可以进行实时回放分析。滑雪爱好者可以全面分析滑雪时的动作，并且可以和专业的滑雪教练员进行对比。这将会给学员训练提供一个数字化的支持，更快速地提高学员水平。

图8滑雪动作对比图

5、结束语

本文基于光学传感器的滑雪动作捕捉系统实现了滑雪动作捕捉与实时重现，可以从Unity3D中清晰地看到滑雪运动的肢体动作，通过实时记录滑雪爱好者动作数据，可以评估滑雪爱好者在滑雪过程中技术指标，可以进一步对姿态进行调整，避免过度训练与动作失误造成不必要的损伤。后续将增加UWB三维定位模块，将两者采集的数据进行进一步的融合和分析功能，将更加精确地展现滑雪动作，也可以将其运用到康复训练、军事模拟和健康监测等多个领域。

参考文献:

[1]黄玉飞.动作捕捉技术在体育运动领域的发展现状[J].当代体育科技,2017,7(27):210-211.

[3]黄天羽,郭芸莹.面向动作捕捉的非线性时间序列预测方法研究[J].系统仿真学报,2018,30(7):2808-2815.

[4]王云龙,费磊,何昕,等.基于骨架跟踪的动作捕捉重建方法研究[J].自动化技术与应用,2021,40(1):133-136.

基金资助:吉林省教育厅科技计划项目(项目编号:JJKH20220270KJ)基于多特征信息融合技术的滑雪运动员姿态捕捉系统研究;

文章来源:信广旭,韩成浩.基于光学传感器的滑雪动作捕捉系统研究[J].电器工业,2024,(12):44-48.