一种基于稀疏IMU和机器学习的动作捕捉系统及方法

一种基于稀疏IMU和机器学习的动作捕捉系统及方法，包括：首先进行数据采集；数据预处理，即在微控制单元中分别对原始磁力计读数和原始IMU读数进行修正；数据融合；再通过SMPL坐标系得到人体关节到IMU的误差旋转矩阵、SMPL坐标系的旋转姿态和各个叶节点相对根节点的加速度；再通过一组LSTM神经网络和惯性导航系统推断出除手指关节外的人体其他关节相对于根节点的位置，并估算出除手指关节外的人体其他关节在SMPL坐标系的旋转姿态和根节点速度；最后手指关节补齐，得到精确的人体动作。本发明通过对动作捕捉系统的结构的改进，让其使用少量IMU实时重建了手指和人体主要关节的运动姿态，提高人工动作精准捕捉。