CN115290076B 一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法 （南京大学）_第1页
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一种基于多传感器融合的人体关节角数据本发明提供了一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法。该方法采用IMU惯性测量单元和RGB-D深度相机作为传感器，通过获取再通过卡尔曼滤波算法融合IMU惯性测量单元和RGB-D深度相机的测量信息得到最终关节角信且能提升自身动作的稳定性和解决部分自遮挡2c)对所述RGB-D深度相机收集的数据(x,y,z)建立匀速模型，以(x,y,z,x,j,)为状态空YawRGB-D为深度相机最终计算的对应关节e)输出对应关节角向量⃞r(Roll',pitch',yaw')'至虚拟人端或机器人端进行动作复′2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法，其特征33.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法，其特征4.根据权利要求1至3之一所述的一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法，4[0003]同时这些方法在实际场景下存在着诸多问题，例如相机[0008]a)利用惯性测量单元收集目标人体部位的三维加速度、角速度和磁场强度数据初始零姿态校准时对应关节相对初始坐标系的四元数表示；Qt为t时刻对应关节相对初始5机最终计算的对应关节偏摆角；[0019]e)输出对应关节角向量kr(Roll',pitch',yaw')'至虚拟人端或机器人端进行动[0024]本发明的优点在于：使用较为常见且成本较低的惯性测量单元和相机作为传感67q2，q3)为对应四元数的具体表示；RShoulderRollt为t时刻的右肩关节翻滚角；[0043]整合以上计算结果，即可得到各个关节对应的关节角向量(RollIMU，PitchIMU，[0052]e)将IMU惯性测量单元和Kinect相机解算得到的欧拉角进行拓展卡尔曼滤波融[0056]其中，令Ft为t时刻的状8[0063]卡尔曼滤波输出结果⃞r(Roll',pitch',yaw')',融合了惯性测量单元IMU和[0064]f)输出对应关节角⃞ac(Roll,pitch',yaw')'至虚拟人端或机器人端进行动作复

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