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时间:2020-11-16
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1、技术方案范例[可记录运动者状态的衣服方案(下)] 摘要:剖析了Moven和ADI展示的一件集惯性传感器、处理器以及无线通信模块于一身的衣服,这件衣服可记录穿着者的运动状态,并在电脑屏幕上实时显示出三维的运动图像。MEMS传感器、DSP乃至SoC、软件在运动捕捉类应用上具有特殊的结构。 关键词:MEMS;DSP;虚拟现实;惯性传感器;陀螺仪第三个例子为拳击比赛中的应用。拳击手Hutton击拳平均记录数据为秒内达到40km/h。假设从0速度开始进行均匀线性加速至40km/h或/s,斜率为/s,加速度计可以轻松应对。 这些数据的采样及数字处理频率更
2、多取决于数值积分的准确性,而不是奈奎斯特采样定理中所需的MEMS最大输出频率的两倍。也就是说,是否需要传感器所提供的最佳频率响应。Moven认为奈奎斯特定理应用于测量随意人类运动所需的最大频率,通常不高于10Hz,而约100Hz的奈奎斯特频率应当足以应付冲击和较慢的随意运动。 我们仅能估计很小部分的工作量。首先我们进行角速率长方形积分所需的三次乘累加,将其分量加到前一角度。假设三角函数分开计算或由查表得出,我们仅考虑上述本源矩阵运算。经过轴旋转和简单长方形积分,我们发现,通过15次累乘和3次乘加,加速度被积分为速度在基准坐标系的三个分量――x,y
3、,z,并将其累加到积分常数,也就是先前的速度。3次附加的乘加将提供坐标系中新的x,y,z位置―这将使计算总数提至24次。注意采用不同的取向表示,如四元数可节约工作量处理性能。四元数采用4个参数。一个描述将要用于单位向量的标尺,另外3个虚系数标注单位向量的旋转。 继续先前的算法,假设采样频率可能超过要求,是电视的两倍,120×3200Hz=Hz。上述简单矩阵计算需要每秒次运算。处理附于运动捕捉服的16个基于MEMS的惯性单元的读数需要大约,如果只是这一项,DSP器件是可以轻松应对的。 运动捕捉服和PC间的通讯采用基于蓝牙标准的无线连接Moven采
4、用了经优化/调谐的蓝牙1。蓝牙和拥有721kbit/s收发速率。更新的蓝牙规格为3Mbit/s,但实际只支持/s。我们现在需要考虑由蓝牙连接至PC所造成的限制。由于没有其它选择,我们只能在运动捕捉服上进行数据转换。每个传感器产生3个加速增量的读数,3个角速率增量和3个温度。假设数据以每个惯性传感器16bit和32bit初始字段表示,如只使用一个蓝牙信道,我们需要每个传感器发送9×16+32=176bit,一共16个传感器共需179×16=2864bit。如前面所讲的,采样率为Hz,这样,每秒传送的总比特为每秒2864×bit,即约。蓝牙只能支持/s
5、的传输速率,那么/s/2864约为746采样/秒。该采样率可支持每周期单个样品下的MEMS的频率带宽约为373Hz。蓝牙、和标准则更糟,对应MEMS频率约为128Hz,只允许每秒256次采样。在所有传感器中建立的此均一速率下,不可能正确检测足球和拳击等剧烈运动的高速碰撞,但至少可以定义可支持运动和移动的速度。根据Moven的经验,可做到在采样速度很低的情况下依然能可靠地捕捉人类动作。Moven支持无线通信高达120Hz。Moven也提供有线通信,有线通信的带宽可达512Hz,采样率更高,足以满足某些运动的苛求。 在该运动捕捉服上的DSP、高性能微
6、控制器或移动微处理器可以减少需传递至PC的数据量,甚至可以在该服装上集成大容量闪存以记录本地信息。其它减少数据通信的方法为:由于MEMS斜率较低,可传递增量读数,减少表示数据所需的大小或通过定义头文件发送可变大小的数据。 上述最后一种办法以及本地存储数据,似乎是减少数据通信的最有希望的办法。人体知识为增加准确性提供了选择:一种有关节的、具有23部分的生物机械体软件模型用于限制动作,消除由于现实世界改变参数及积分不准确导致的滑步和积分漂移。使其物有所值的软件假定大部分数据处理工作在安装应用程序的PC或笔记本进行,该软件旨在为所采集的动作数据和高级应
7、用程序架起一座“桥梁”,因此软件隐藏了系统控制和必须处理的数学算法,用户界面也非常简单。 Moven公司网站上可供下载的演示版程序,但在没有运动捕捉服的情况下,该演示版程序几乎毫无用处。但是Moven在该软件中,以XML文件格式保存了几个短肢体层次结构代码和动作样本。用户可以播放并由不同的虚拟照相机观看这些文件。有些控制在演示版中是可用的。复制和粘贴仅支持二进制源格式MVN。你可以将一个MVN文件粘贴到一个新的MVNX文件。所捕捉的动作可以divx或mov视频格式输出。 当运动捕捉服连接后,的控制菜单被激活。控制菜单包括“捕捉服状态”、“预览和
8、记录窗口”、“开始新记录”、“记录‘mvn’文件”、“重新定位传感器”及“校准动作捕捉服”。“校准动作捕捉服”是指当用户穿
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