摘要
本发明公开了一种基于稀疏IMU的高速运动捕捉方法,包括数据采集,使用插值算法提高AMASS数据集的采样频率,然后使用的光学标记数据等效转换为IMU数据;数据预处理,得到修正的磁力计读数;通过IMU预测算法预测超量程的加速度计、陀螺仪并进行修正;对预测数据实施回归补偿算法;推断出各关节的人体其他关节相对于根节点的位置,并估算出各关节对于根节点的旋转姿态和根节点速度,得到精确的人体动作。本发明基于稀疏IMU捕捉高速运动的动作,面向专业运动员提供更加轻便、简易的穿戴传感器,以及提供运动数据,有效的提高人体动作捕捉的高效性和精准性。
技术关键词
LSTM神经网络
运动捕捉方法
磁力计
关节
数据
节点
陀螺仪
加速度
坐标系
比例因子误差
补偿算法
惯性导航系统
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