动作捕捉技术的原理、分类及应用

Xsens动作捕捉 2022-10-31 12817

      先进的科学技术测量方法是体育运动研究的基础,体育运动研究方法的进步,促使了运动技术水平的不断提高,以满足体育人对优秀体育成绩的追求。因此,体育运动科研方法必须由传统经验性的训练模式向程序化训练方法转变,由训练效果的定性分析向训练过程的精细化分析转变。

      动作捕捉与虚拟仿真技术的发展和在体育领域的运用,使运动动作分析过程由连续平面静态图片分析转变成立体的动态分析,通过采集固定肌肉位置的运动学和动力学以及肌肉表面生理学数据信息,处理数据研判分析,找出运动规律和运动趋势,为体育运动提供科学系统的训练效果数据支持和训练方法改进的依据。

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动作捕捉技术组成

      通常的动作捕捉系统通常由传感器、信号捕捉设备、数据传输设备和数据处理设备4部分组成

      1. 传感器安放在关节或其他可移动部位的装置,它能够向计算机提供在生物体上采集到的运动信息。2. 光学式运动捕捉设备中的信号捕捉设备是一台高速摄像机。3. 数据传输是对信号捕捉设备传递的运动信号进行转化,并准确向上级计算机系统进行传输的过程。然后又可分为实时传输和非实时传输,其中(光学式)实时传输为了快速的传输数据信息,一般设置专用的线缆用来达到要求。4. 数据处理设备可分为硬件和软件两部分,其中硬件是计算机硬件设备,软件主要是负责处理各单位传输来的相关数据,并根据传输来的信息转化为坐标数据,根据坐标建立三维模型。

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动作捕捉技术分类

      一般来说我国的运动捕捉技术按照工作原理分类,可分为以下几类,每类有着各自的特点与优势,同时也有需要解决的困难和问题。

1) 机械式运动捕捉。机械式运动捕捉是最早出现的运动捕捉设备,常见的机械式运动捕捉产品有X-Ist的FullBodyTracker和Animazzo的Gypsy机械式运动捕捉系统。一般的机械式主要运用于捕捉身体动作的系统、静态捕捉等方面。

动作捕捉技术的原理、分类及应用  第1张

2) 电磁式运动捕捉。电磁式的工作原理主要是在固定区域内布置电磁场,然后佩戴者佩戴好接收传感器在人体关键部位,接收传感器通过线缆与数据处理部分相连接,然后佩戴者进入电磁场内进行运动。

动作捕捉技术的原理、分类及应用  第2张

3) 声学式运动捕捉。声学式运动捕捉装置由发送器、接收器和处理单元组成。发送器是一个固定的超声波发生器,接收器一般由呈三角形排列的三个超声探头组成。通过测量声波从发送器到接收器的时间或者相位差,系统可以计算并确定接收器的位置和方向。这类装置成本较低,但对运动的捕捉有较大延迟和滞后,实时性较差,精度一般不是很高,声源和接收器间不能有大的遮挡物体,受噪声和多次反射等干扰较大。由于空气中声波的速度与气压、湿度、温度有关,所以还必须在算法中做出相应的补偿。

动作捕捉技术的原理、分类及应用  第3张

4)光学式运动捕捉。光学式运动捕捉是通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。常见的光学式运动捕捉大多基于计算机视觉原理。从理论上说,对于空间中的一个点,只要它能同时为两部相机所见,则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和相机参数,可以确定这一时刻该点在空间中的位置。当相机以足够高的速率连续拍摄时,从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。

动作捕捉技术的原理、分类及应用  第4张

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动作捕捉技术在体育中的应用

1. 运动动作采集

      动作捕捉系统捕捉到的运动数据通过后期处理以后得到了骨性标志的运动学数据,其中包括标记点的(x、y、z)坐标、速度和加速度等,将此处理过的数据导入到预设的人体肌肉模型中,用数据驱动人体肌肉模型,对受试者的动作精确仿真,分析运动角度,人体重心分布,关节受力等生物力学信息,配合相应的肌肉模型可以在人体无外设硬件的情况下测量肌肉力量。


2. 运动技术分析

      通过动作捕捉教练员和运动员可以实时回放自己的动作,观看动作环节的轨迹,角度,同时可以把不同时间段的动作相互比较分析,纠正错误动作,优化动作,提高运动成绩,把训练模块化,数字化,建立运动数据库,对训练效果实时监控。


3. 运动器械轨迹分析

      在持有器械的体育运动中,如网球,高尔夫,羽毛球等,运用动作捕捉技术,可以同时捕捉器械的随挥轨迹和球的飞行轨迹。


4. 辅助裁判

      在协助裁判时,通过动作捕捉实现对体育场的实时监控,能有效地减少误判,实现体育比赛的公平性。


5. 辅助体育教学及训练

      在运动实训过程中,在不便于操作计算机的情况下,基于用体感交互设备捕捉系统以手势、身体姿势及语音进行人机交互控制,实现快速、高效的现场教学示范和直观感受。更能进一步改进参训人员的动作姿势,建立正确技术动作姿态,强化训练效果提升,减少训练伤病发生,以提高运动水平能力,获得更好的训练成绩。

参考文献:
[1]付全,赵慧勤,吴壮志.运动捕捉技术在体育运动仿真中的应用[J].山西大同大学学报:自然科学版,2013(5):81-84.
[2]A survey of advances in vision-based human motion capture and analysis. Computer Vision and Image Understanding[Z].2006(104):90-126.
[3]胡绪,李俊强,陈振,杨科,蒙超和.动作捕捉技术在运动训练领域中的应用分析[J].当代体育科技,2021,11(04):18-21.DOI:10.16655/j.cnki.2095-2813.2004-9900-5004.
[4]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.DOI:10.16655/j.cnki.2095-2813.2017.27.210.

动作捕捉技术的原理、分类及应用  第5张

The End