智能人体运动信息采集服

智能人体运动信息采集服

简介：

以衣服的形式建设一套智能化，低成本，低功耗，舒适便携的人体运动信息采集系统。在全身布置16个传感器组节点（加速度计，陀螺仪，磁力计）采集人体运动数据，通过单片机收集处理，利用蓝牙串口无线传输到上位机处理。上位机使用C#编写运动捕捉算法，计算运动姿态，使用WPF绘制人体模型并实时显示。系统能实时显示人体运动状态，并且附带“太极教练”应用程序。

详细介绍：

第一章 设计背景 1.1 体育普及的刚性需求 联合国千年发展目标之六是与疾病作斗争。世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”或“亚健康状态”。国内外的研究表明，亚健康约占人群总数的70%左右。另外，不运动已成为全世界引起死亡或残疾的前十项原因之一。面对这些问题，一个非常好的解决办法便是增强体育锻炼。体育锻炼还有助于人与人之间的交流，增进彼此的感情，减轻人的心理压力。因此，社会对于体育运动有着强烈的刚性需求。 与此同时，随着生产力的进一步发展和社会生活的进一步丰富，越来越多的人有了体育运动的爱好，例如太极拳、跆拳道、瑜伽等。而当前社会的教练资源，平均的人力成本应该在每小时20元左右，教练的水平也参差不齐。无论是数量还是质量，都是难以满足需求的。 而运动捕获系统有解决这个问题的可能性，通过轻量级动捕设备与嵌入式系统的结合，可以开发出一套能够教授用户体育运动的系统，这种方法不但成本极低，效果也能做到十分出色。 1.2 高危作业人员安全 美国的“9.11”恐怖袭击事件造成了343名消防队员牺牲。而中国的煤矿中，90%以上的安全事故是由人为因素引起的。因此，能够实时监控高危作业人员的工作过程并对他们的行动进行引导能够在很大程度上保障他们的生命安全。而动捕系统与嵌入式设备的结合无疑是实现这一想法的绝佳途径。 第二章 系统功能与系统指标 2.1 要实现的功能 本系统要实现的，就是一套通过运动捕获技术来教授用户体育运动的设备。在用户进行体育运动学习时，通过解算传感器群数据得到人体运动姿态。将捕获到的人体姿态与理想的运动姿态进行比对，给用户提出一些练习的建议，从而实现了体育运动的教练功能。 2.2 设计的完成指标 取太极拳作为实验对象，系统要能引导用户完成简单太极拳动作的学习。教学完毕后，用户须使用较为规范的动作，自行完成整套拳术的表演。 2.3 产品效果 如果对“人体运动行为感知平台”进行进一步的产品化，作为一种全新的产品，它将有可能凭借着自己低成本、高精度、对环境要求低的优势，在社会上普及开来。“人体运动行为感知平台”的普及将能在很大程度上促进全民健身的发展，更多的人将能得到高质量的体育课程教授。人民的身体素质将会因此而提升，这对国家和个人的发展都是十分有益的。我们认为，大学生的才智，更应该着眼与造福社会，改变社会的工作。 第三章 实现原理 3.1 整体结构 本系统主要分为六层结构，分别为传感器载具层、传感器群层、微控制器层、无线通信层、上位机底层处理层以及应用程序层。 （1）传感器载具层 传感器载具层主要负责搭载传感器模块。传感器载具层，可以由绑带和衣服组成，绑带和衣服具有传感器安装的位置。 （2）传感器群层 传感器群主要负责采集源数据，提供给解算程序，整个人体需要安装一定数量的节点以全面采集人体动作信息。每个传感器节点集成了加速度计、陀螺仪和磁力计三种数字传感器芯片，如此设计可以减少安装复杂度，便于系统集成。 （3）微控制器层 微控制器的工作较为简单，主要通过与传感器之间的通信链路快速收集各个传感器采集到的数据，按照约定的协议封装传感器数据的数据包，通过通信设备发送给上位机。 （4）通信设备层 通信设备层主要指下位机与上位机之间的通信设备。为了用户的使用方便，需要使用短距无线通信技术。同时，这种无线通信技术需要具备速率快，功耗低，丢包少，错误率极低，通信保密性强的特性。 （5）上位机处理程序层 上位机处理程序集成了运动捕获算法，该程序将收到的传感器数据包拆封、解码，并利用运动捕获算法解算出人体姿态，最后将人体姿态数据推送给应用程序。 （6）应用程序层 主要对捕获到的动作进行打分，并且提出适当的改进意见。打分过程中需要使用一些序列比对以及统计学的算法。同时，应用程序需要有良好的人机交互界面，以确保舒适便捷的用户体验。 3.2 硬件结构 3.2.1 传感器 传感器参数 数字陀螺仪：制造商：ST 型号：L3G4200D; 数字加速计：制造商：Freescale 型号：MMA8451; 数字磁力计：制造商：Freescale 型号：MAG3110 整套设备一共包含16个节点，每个节点包含三种传感器。节点的制作统一标准，方便更换，因为经过特殊的布线设计，节点可以通过排线进行级联。 3.2.2 I2C总线 I2C（Inter－Integrated Circuit）总线是由PHILIPS公司开发的两线式串行总线，用于连接微控制器及其外围设备。是微电子通信控制领域广泛采用的一种总线标准。它是同步通信的一种特殊形式，具有接口线少，控制方式简单，器件封装形式小，通信速率较高等优点。 3.2.3单片机 我们选用了飞思卡尔公司的MK60DX256ZVLQ10单片机进行数据的收集与发送。 这款单片机有众多的管脚，很高的计算速度，集成了丰富的外围电路并且有超低的功耗。因此我们认为：在试验阶段，使用这款单片机十分适合。 3.2.4 蓝牙串口 蓝牙2.0 蓝牙（Bluetooth）是一种无线个人局域网（Wireless PAN），最初由爱立信创制，后来由蓝牙技术联盟订定技术标准。蓝牙2.0是1.2的改良版本，传输率约在1.8M/s~2.1M/s范围内。有双工的工作方式，即同时进行语音通讯，以及传输档案或图片。 蓝牙串口模块 蓝牙协议SPP协议（蓝牙串行端口），能在蓝牙设备之间创建串口数据传输。这是一种透明的传输方式，相当于在电脑之间连接了串口线，然而却不需要使用电缆，实现了实际上的无线通信。 在本系统中，基于缩短开发周期的考虑，我们使用了基于蓝牙2.0协议的蓝牙串口模块，大大缩短了研究通信协议的时间，同时实现了单片机与嵌入式系统的无线串口传输。这种方式的缺陷在于通信速率较低，我们因此而不得不使用两个蓝牙串口模块，并且数据的传输速率也并未达到理想。日后的开发中，可以进一步升级通信设备，实现更快的数据传输以大幅提高系统的整体性能。 3.2.5 硬件的整体实现 我们将三种传感器焊接在单节点的电路板上，通过排线将节点连接起来。排线的另一端被接至集线器，集线器的一端接至单片机，单片机通过这些线路对传感器进行供电，与传感器通信。单片机的串口与蓝牙串口的一端相连，蓝牙串口的另一端接至嵌入式开发板。 3.3 算法结构 3.3.1 单节点的姿态解算 3.3.1.1 相关约定 （1）本文使用的坐标系全部为右手系。 （2）地理坐标系使用国际上较为通用的NED坐标系。原点位于导航系统所处的位置P点，坐标轴指向北、东和当地垂线方向（向下）。 3.3.1.2 姿态的表示 载体相对于参考坐标系的姿态可以用不同的数学表达式来定义，主要有欧拉角、方向余弦、四元数三种方法，本系统中使用方向余弦矩阵与四元数。 姿态表示方法的相互转换：几种姿态表示方法都有多种成熟的转换算法，精度与复杂度各有差异。选用时，我们对运算精度和复杂度进行了平衡后得到若干种算法，在此不进行赘述。 3.3.1.3姿态的解算 3.3.1.3.1使用角速度积分进行姿态解算 （1）本项目中的姿态解算通过陀螺仪收集到的角速度测量值通过积分的方法计算出传感器的姿态。较为流行的姿态解算方法有方向余弦法、四元数法、旋转矢量法，我们采用四元数法。这种方法在精度，运算量上都有不错的表现。 （2）解算以上微分方程至少有3种方法，我们采用了四阶龙格库塔法，该方法适于计算机运算，同时有很好的精度，若想进一步提高精度可使用六阶龙格库塔法。 3.3.1.3.2使用加速计和磁力计解算姿态 加速计和磁力计联合解算姿态的算法至少有4种，在进行运算量和精度的比对之后，我们选用了综合性能更好的FQA(Factored Quaternion Algorithm)算法，该算法的优点在于：进一步减少了磁场干扰对姿态解算的影响；在大量使用三角函数的基础上并未直接求三角函数值，从而减小了运算量，提高了解算精度。 3.3.1.3.3姿态的融合 姿态数据的融合可以使用自适应的卡尔曼滤波（AKF），但考虑到对姿态解算的精度提高并不明显，并且极大地提高了计算量，对硬件要求较高，因此未采用这种方法。 因为FQA算法的理想使用环境是传感器无线性加速度并且仅受地磁场影响，所以程序中设置了高低门限，超出门限的加速计和磁力计数据将不会进入解算环节。这意味着FQA算法仅在线性加速度和磁场干扰很小的情况下才能起作用。 我们对角速度积分和FQA算法所得到的姿态量进行了融合。在线性加速度或磁场干扰较大的情况下，仅有角速度积分的姿态解算起作用；而在相反的情况下，给解算出的两个姿态量设置权重并求取平均值。概略地表述，在缓慢运动情况下，二者协同作用，在剧烈运动情况下，仅有角速度积分起作用。这种融合方法在尽量提高捕获精度的同时几乎完全消除了积分漂移。 3.3.1.3.4传感器的校准与数据处理 （1）陀螺仪的校准 陀螺仪的校准主要是去除偏置，将静置时读数的平均值减去即可。 （2）磁力计的校准 1） 硬偏移 硬偏移主要由硬磁物质引起，表现为随机旋转的磁力计读数的散点图为偏离原点的球壳。该球壳的球心点即为硬偏移的向量值。在本项目中，主要通过大量采样计算最小残差值求得硬偏移。篇幅所限，本文中不作进一步说明。 2） 软偏移 软偏移主要由软磁物质引起，表现为随机旋转的磁力计读数的散点图为以原点为中心的椭球壳，软偏移量用矩阵来表示，通过矩阵论的相关算法可求出软偏移并对磁力计进行校准。篇幅所限，本文中不作进一步说明。 3.3.1.3.5滤波处理 为了减小噪声引起的抖动，加速计和磁力计的输出端分别加入了低通数字滤波器。 3.3.2全身姿态的解算 3.3.2.1仿射变换矩阵 本系统主要使用仿射变换矩阵表示和解算人体姿态。我们将人体骨骼之间的关系看做一系列刚体和相应的运动副组合而成的空间开式链。研究骨骼运动关系的第一步，自然是描述这些骨骼之间的相对运动关系。描述刚体的位置和姿态（简称位姿）的方法是这样的，首先规定一个坐标系，相对于该坐标系，点的位置可以用3维列向量表示；刚体的方位可以用本系统描述骨骼的位置和姿态（简称位姿）的方法是使用4×4的仿射变换矩阵。 3.3.2.2人体运动模型的建立 3.3.2.2.1骨骼与关节的建模 人体的骨骼与关节： 参照目前国际较为通用的标准（FBX等），我们共定义了19段肢节，固结在每段肢节上的坐标系可以根据实际情况自行定义。 3.3.2.2.2传感器节点的布设 经过研究设计，我们确定了布设传感器的16个位点。 3.3.2.2.3肢节坐标系的映射关系 将单个传感器的姿态与肢节的长度结合起来，使用位姿变换矩阵即可计算出人的整体姿态。计算时遵循如图所示的映射关系，已知两肢节的绝对姿态和前级肢节的绝对位置，就可计算出后级肢节的绝对位置。设上一级肢节为A，下一级肢节为B，计算步骤如下： （1）A和B的绝对姿态已知，计算出B相对于A的姿态。 （2）利用上一步结果和B的长度，计算B的端点相对于A的端点的位置。 （3）A端点的绝对位姿已知，利用一二两步结果计算出B端点的绝对位置。 （4）B的绝对姿态和A端点的绝对位置结合后得到B根点的绝对位姿。 （5）B根点的绝对位姿将被幅值给3D模型用以驱动B肢节 3.4 程序结构 3.4.1单片机程序 由传感器模块组由陀螺仪、加速度计以及磁传感模块组成，共16个传感器组负责捕获全身数据。当传感器捕捉到有效数据之后，其中断管脚将产生高电平。单片机对16组共48个传感器的中断管脚实现轮询，当其为高电平时通过I2C总线读取该传感器的数据。此种工作方式保证了以不同频率向陀螺仪与加速度计、磁传感收集数据。经测算，陀螺仪工作在70HZ左右，而磁传感与加速度计工作在10HZ。而对于陀螺仪，由于算法要求其必须一同发送16个节点的全部数据，故若在读取值改节点时没有产生高电平或本次没有读取成功，则将以上一次的数据加以替代。在每一个传感器的数据读取完成后，将会将数据由蓝牙传送至上位机。 3.4.2数据处理程序 3.4.2.1程序自定义数据结构 因为变量数目过于繁多，所以在此不说明具体变量。 3.4.2.2数据处理程序流程 传感器数据通过串口发送给数据处理程序后，处理程序首先会除去传感器数据的偏置，并且将其转换成具有实际计算意义的浮点数。 陀螺仪数据被送至积分程序，通过四元数的四阶龙格库塔法解算出陀螺仪姿态。磁力计数据和加速计数据被送入FQA解算程序解算出姿态，当外界干扰较大时，此计算过程将不会执行。陀螺仪解算出的姿态和磁力计与加速计解算出的姿态以一定权重进行融合，以消除陀螺仪的积分漂移。至此，单节点的姿态计算完成。解算出的姿态将会被除去传感器的安装角，以便于全身肢节的姿态解算。 最后得到的单节点姿态就可以被用来计算全身姿态了。以人体模型的骶骨部分为基点，利用肢节的长度数据，按照层次结构化的变换模型规则进行仿射变换，这样就得到了这个人体的姿态。 3.4.3动作比对程序 动作比对程序用于将用户的练习数据同标准的动作数据相比对，并提出问题所在和改进意见。程序现在所能实现的功能是将用户各肢节节点的坐标数据收集过来，与标准情况下的数据做方差，方差越大证明用户的动作越不标准。计算机将方差过大的肢节部分挑出，提示给用户。日后的程序还可以加入较为智能的模式识别算法，告诉用户自己的动作到底失误在什么地方。 3.4.4人机交互程序 在应用程序的主菜单中，用户可以通过触屏按钮选择进入共5种模式：同步教练整套模式、同步教练分步模式、异步教练分步模式、影子模式以及唯我独尊模式。 （1） 同步教练整套模式：在该模式中，整块屏幕会被分为左右两块。左边为教练的3D模型，右边为用户的3D模型。随着音乐响起，教练会不间断打一整套的太极拳，而玩家需要跟上教练的节奏。结束后，系统会根据玩家的表现进行相应打分，并给出等级优劣。 （2） 同步教练分步模式：在该模式中，屏幕同样会被分为两块。随着音乐响起，左边的教练会打单独打一个动作，然后系统会指示玩家和教练一同再打一次，并在整套动作结束后，对玩家进行评价。 （3） 异步教练分步模式：在该模式中，屏幕也是分为两块的。但与同步教练分步模式不同的是，教练打完后玩家开始打时，左边的教练是不动的。 （4） 影子模式：这个模式比较奇特，屏幕是不分块的。在没有音乐的情况下，教练的3D模型和玩家是重合的，教练会随机打出不同的动作，用户必须立即跟上教练的动作，使得两个3D模型尽量“形影不离”。 （5） 唯我独尊模式：这是检测玩家整体水平的模式，该模式屏幕也是部分块的。屏幕中只有玩家的3D模型，随着音乐响起，玩家需要完全凭自己的能力打完整套太极拳动作。 系统ui特色：本项目应用程序ui由wpf用户界面框架开发，充分利用了wpf用户界面炫丽多彩，美化特性极其丰富的特点。而且wpf用户界面框架支持3D图形技术开发，这也为我们的太极拳应用程序的开发带来了极大便利。 第四章 系统测试方案 4.1实验与性能评估 4.1.1实验平台 （1）三种传感器分别为：加速计MMA8451、陀螺仪L3G4200D、磁力计MAG3110，均为2011年推出的消费级数字传感器，分别由Freescale和ST生产。每个节点有三只传感器，每种传感器各有一只，它们被集成在作者设计制作的电路板上，电路板的尺寸等可以进一步优化。主芯片使用MK60DX256ZVLQ10，内核是ARM架构的Cortex-M4。无线通信使用CC2540低功耗蓝牙芯片。 （2）我们使用WPF和C#为系统编写了调试界面，该系统可以分别进行单节点和全身系统的调试。 （3）动捕数据可以传送给由Autodesk开发的MotionBuilder软件，用来驱动人物模型，进而可以将其录制成3D动画并进行相关的后期制作。 4.1.2精度评估 （1）单节点姿态精度评估 我们使用单摆对单节点姿态解算的效果进行评估。 方法是拨动单摆，使其运动起来，将单摆运动过程的录像与捕获数据相比对，并且比对二者的摆角。 （2）肢体姿态精度评估 为避免传感器的安装不当对性能的影响，我们直接使用两段铝合金杆铆接，模拟人的肢体的单轴运动，传感器固结在铝合金杆上。 测试方法为将铝合金机构的根部段固定后，先将端部段伸平，然后将端部段顺时针旋转90°，即绕与转轴平行并向外射出的射线旋转-90°。先低速旋转一次，然后高速旋转一次，观察并对比摄像机的记录结果和传感器的捕获结果。 4.1.3整体表现 在系统的整体测试中，系统可以较为真实地还原人体的运动，在调试环境不合适的时候会出现一些偏差。 4.2误差分析 （1）主要误差来自于传感器安装得不够稳定，未来需要优化传感器的佩戴装置。 （2）磁场受到干扰后的畸变对运动的还原有一定的干扰作用。 （3）人体的骨骼构造使得其运动不能完全抽象为定点刚体运动，因此存在细微偏差。 第五章 不足和前景展望 5.1系统缺点分析 未充分考虑自由度： 目前我们的算法虽然能正确的模拟人体的动作，但是在计算模拟的时候，并未考虑人体关节的自由度问题。人体各个关节的部位自由度是不同的，例如肘关节、膝关节只有一个，而肩关节却有三个自由度。这样一个问题确实对我们实际的模拟产生了影响，自由度限制的缺失导致3D模型的有些运动不符合实际的关节运动。 磁力计易受干扰： 磁力计是一种基于地磁场来进行测量的传感器，对测量环境周围的磁场反应敏感，如果有强磁场靠近磁力计，磁力计的硬偏移值甚至会被改变。 舒适性有待提升： 由于使用绑带的形式固定传感器于人体上，穿戴过程麻烦，穿戴后对人体的运动也有阻滞。而且单片机的体积较大重量较重，附在使用者身上，时间一长也是一个不小的负担。在经过硬件的重新优化设计之后，这种缺陷将能得到明显的改善。而传感器技术的进一步发展，将能给系统的舒适性带来本质性的提升。 比对算法不够智能： 我们只使用了最简单的序列比对算法，大致演示出了系统的功能。而若想使系统的功能更加强大，必须加入更多的算法，给用户提出的建议越具体，设备的价值就越明显。 人机交互不够友好 由于时间的仓促，不论在硬件上还是软件上，我们的人机交互都显得不够友好，给用户的使用带来很大不便。今后，整套系统的人机交互水平还需要进一步提高。 5.2 项目前景 5.2.1分布式节点的自动辨识 目前的“人体运动行为感知平台”是基于串行数据总线形式进行的数据交换设备，这给设备的安装以及用户的穿戴带来了很大的不便，我们设想引入基于Zigbee协议的低功耗短途传输芯片进行芯片间的自组网传输，这样可以很好地避免设备安装的麻烦。取消掉设备的总线之后能使设备器件大大地得到简化。在此结构下，计算机将能通过每个节点传输数据的特征确定节点的对应编号和位置，实现了全分布式的安装配置，互换性和可扩展性大大增强。 5.2.2与服装的结合 目前的“人体运动行为感知平台”系统是以绑带的形式在人身体上固定传感器，以达到提供采集数据的环境的作用，但这样的形式，从美观上讲太过累赘。我们设想引入柔性PCB技术印制我们的芯片电路，以期达到与服装结合的效果。在具体的表现形式上，我们有两种设想：其一，将印制好的柔性PCB芯片的一面与魔术贴一类的抓附设备相结合，从而可以附在穿戴者的衣物上，而不需要额外的安装手段；其二，将印制好的柔性PCB芯片缝置在特定的紧身衣物上，例如保暖内衣裤，这样设备可以供在特殊工作环境下工作的人群如煤矿工人使用。并且，随着技术的发展，传感器的尺寸将进一步减小。届时，若干个节点将集成在同一段肢节上，设备的辨识精度和舒适度将能得到大幅度的提升。 5.2.3传输距离的提升 目前的“人体运动行为感知平台”系统是使用蓝牙串口来达到上位机与单片机的通信交流，这极大地限制了数据的传输距离。我们设想利用无线Wi-Fi进行组网，数据在Wi-Fi网络环境下能进行更远距离的传输。同时，数据的通量将能得到大幅度的扩展。 5.2.4 网络式个体辨识 目前的“人体运动行为感知平台”系统属于专门配套设备。一套对应程序能对一套设备进行操作，设备与应用的耦合性非常高，这点限制了设备的发展。我们设想改进这种结构，在每套设备上附加设备个体辨识，一套管理程序能够管理网内登入的多套设备，通过这种手段来降低设备与应用程序的耦合性。同时这样的方式也能提供设备个体之间的交互，可以在此基础上进行虚拟社区的建立。 5.2.5 人员的安全监控 基于我们以上提到的系统结构，可以构建出更多的应用场景。例如对一个团队的动作进行捕获，可以用来协调整个团队的工作，保障整个团队的安全。这种系统可以被应用在矿山、消防队等单位。人员的安全状况和生产效率都能得到很大的提升。这对一个社会的幸福和稳定也有重要的价值。

设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标

目的：生活中我们会发现自己在学习舞蹈，学习太极拳这样的娱乐健身项目上力不从心，经常会达到事倍功半的效果。我们的这套人体动作信息采集衣配合我们研发的练习系统就能较为轻松地解决这个问题。它会跟踪你的每一个动作，并与标准动作进行校对，给予你及时的提醒。另外，我们还可以利用这套系统来分析水平较高的对动员的动作状态，进行研究与分析，指导我们进行科学的训练和比赛。此外，此套系统一起成本低廉的优势也可以应用于游戏，电影制作，动画制作当中。相信它能给玩家和制作人带来前所未有的体验。 基本思路：设计一套衣服的方式建设一套智能化，低成本，低功耗，舒适便携的人体运动信息采集系统。 创新点：可对人体运动状态精准定位；可规范运动姿态，并提供纠正预案；提出改进算法CoCap运动捕获算法。 关键技术：捷联惯性导航，人体运动运动捕获。 技术指标：陀螺仪L3G4200D加速计MMA8451磁力计MAG3110，使用I2C总线和飞思卡尔K60单片机通信，采用蓝牙2.0与上位机相连，波特率115200。全身采样频率100Hz。

科学性、先进性

发表CSCD检索文章《基于MEMS传感器群的人体运动捕获》。文章发表在北大中文核心期刊《传感器与微系统》2012年的第九期上，已被中国科学院文献情报中心的CSCD数据库收录。 编写了新的测控环境，设计了新的3D人体模型。新的测控环境包括几个部分，进行多个方面的系统测控。该环境可以实时记录系统的数据，以方便进行定量研究。新的人体模型仿照美术专业使用的木头人，更加形象地代表人体。完成了16个节点的全身运动捕捉。利用两个蓝牙串口进行无线数据传输，设计并制作新样式的柔性PCB电路板全身传感器群，最终完成全身运动的实时捕捉。按照面向对象的程序设计风格，重新优化代码。为姿态解算程序重新编写类，加入继承和封装，并将程序代码分类到不同文件中。 同类产品中有微软kinect动作捕捉产品，相比于看kinect，我们产品专注于传感器捕捉，不受场地空间显示，进度高，成本低，整套设备造价不超过人民币1000元。

使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测

使用说明：安装好人体运动行为感知平台，打开客户端程序，初始化校准，程序就能开始捕捉你的运动姿态了。 技术特点和优势：设计制作了一套可穿戴的运动捕获服装，捕获精度高，成本低廉。 适用范围：不受强磁干扰的自由空间。 市场分析：目前，市场上的人体运动采集系统多为基于摄像机阵列，该类产品昂贵、不方便、系统结构复杂，无法进入普通家庭的生活。而基于微型传感器的人体运动采集系统，成本低，系统简单可靠，制作的实物小型化，便于大众应用。另外，人们越来越重视健康，愿意学习跳舞、太极拳等各种休闲且强生健体的运动，为了能够拥有优美的舞姿、强劲的拳法等运动姿态，他们选择各种练习手段，而人体运动行为感知平台可以给大众带来很多好处，如人们可以在家中练习，免去请教练的费用等。

同类课题研究水平概述

近几年来，在促进影视特效和动画制作发展的同时，运动捕捉技术的稳定性、操作效率、应用弹性以及降低系统成本等得到了迅速提高，动捕也逐渐出现在大众的视野中，更多厂商在此领域进行研发，一些产品已经取得不错的效益。如今的运动捕捉技术可以迅速记录人体的动作，进行延时分析或多次回放，通过被捕捉的信息，简单的可以生成某一时刻人体的空间位置；复杂的则可以计算出任何面部或躯干肌肉的细微变形，然后很直观的将人体的真实动作匹配到所设计的动作角色上去。 当前同类研究产品包括以下几个方向： 1. Kinect Kinect是微软公司在2009年推出的一款用于延伸XBOX360产品生命周期的技术产品，技术代号是“Project Natal”。该技术依靠三维测量技术以及图像处理技术来捕捉三维空间中人体的运动姿态，Kinect上因此装配了两个纵深摄像头与一个图像摄像头。 2．电阻纤维传感器动作捕捉系统 电阻纤维传感器动作捕捉系统是由飞利浦研究实验室的Jonny Farringdon 等研究员提出的系统概念。该系统的动作捕捉设备主要由两个部分组成，一个是可穿戴姿态监测徽章(Wearable Sensor Badge)，另一个是动作捕捉夹克(Sensor Jacket)。 3.光纤神经传感系统 光纤神经传感系统的概念由日本创价大学的Nishiyama等研究员于2009年提出,在这一系统概念的基础上研究人员开发出了一套嵌入式光纤神经传感器动作捕捉手套(Wearable Sensing Glove With Embedded Hetero-CoreFiber-Optic Nerve for Hand Motion Capture)。在2011年，Nishiyama等研究员更进一步开发出了用于捕捉全身姿态的光纤神经动捕系统(Wearable Motion Capturing With the Flexing and Turning based on a Hetero-Core Fiber Optic Stretching Sensor)，在这个系统中，光纤神经传感单元被嵌入在服装的关节部位，以便在人体关节运动的时候感知关节部位服装的扩张与收缩。在工作原理方面，该系统与动作捕捉手套的工作原理是一致的。