OSG人体运动捕捉系统的数据采集软件开发
时间:2019-03-31 11:19 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 摘要近些年来，体感设备越来越广泛地被提及，人们在智能监控、人机交互、人体运动分析等领域广泛利用基于体感设备的人体运动捕捉技术。本程序是基于MEMS传感器的手部运动捕捉系统的数据采集和处理。本文阐述了运动捕捉的基本理论和研究现状，然后对整个程序的数据设计部分进行了详细的阐述，主要包括串口通信和数据处理。串口通信模块中介绍了串口的协议设计、打开、创建、关闭，数据的发送、接收等内容。数据处理模块则主要包括算法线程和四元数到旋转矩阵的函数。另外，串口通信的协议作为数据采集的主体部分，本文着重对其进行了介绍。本程序利用MFC和OSG的三文可视化技术实现了手部模型的三文仿真，并完成了手部运动捕捉的主要功能。34035 关键词 运动捕捉 数据采集 串口通信 可视化 毕业论文设计说明书外文摘要 Title A Data Acquisition Software of The Human Motion Capture System Abstract In recent years, somatosensory equipment is mentioned more and more widely, and people use technology of somatosensory based on human motion capture equipment in fields of human-computer interaction,intelligent surveillance and human motion analysis widely. This program is data acquisition and processing of hand motion capture system based on MEMS sensors. This paper expounds the basic theory and the current research situation of motion capture, then introduces data designing of the whole program, including modules of serial port communication and data processing. The serial port communication introduces the protocol designing, serial port opening, creating, closing, data sending and receiving. The data processing module mainly includes the algorithm thread and converting the four element to rotate matrix. In addition, as the main part of the data acquisition, serial communication protocol is introduced emphatically. This program uses the 3D visualization technology of MFC and OSG to realize the 3D simulation of the hand model, and completes the main functions of the hand motion capture. Keywords Motion capture Data acquisition Serial communication Visualization 目 次 1 绪论… 1 1.1 课题应用背景 … 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 软硬件理论 4 1.4 本论文主要内容及实现意义 … 6 2 需求分析… 7 3 串口通信… 10 3.1 程序描述 … 10 3.2 协议格式 … 10 3.3 具体协议 … 10 3.4 流程图 13 4 详细设计… 14 4.1 串口通信模块 … 14 4.2 数据处理模块 … 21 4.3 记录回放模块 … 25 5 实验及结果分析 28 结论 32 致谢 33 参考文献 34 1 绪论 1.1 课题应用背景 随着时代的发展和科学的进步，人体运动捕捉被大量应用在在体育、医学、科研等领域。人体的结构由骨骼、关节、各种肌肉组织组成，十分复杂，同时人体的运动姿态更是数不胜数，而各种复杂的动作姿态传达的数据内容更是各不相同。MEMS惯性传感器等体感设备具有这种捕捉精细动作，传感灵敏可靠的特性，同时佩戴方便，成本低廉，在实际操控中方便灵活，成为在人体运动捕捉中更加理想的选择[1]。 近些年来，体感设备被越来越广泛提及，人们在智能监控，人机交互，人体运动分析等领域广泛利用基于体感设备的人体行为识别技术。同时，人们大量地分析和研究了展现运动姿态的方法，对于体感传感器姿态的标定，处理运动捕捉数据的方法以及对于姿态动作的识别与捕捉等方面[2]。 (责任编辑：qin) |