基于动态三维模型的排球运动姿态标准化研究_船舶标准化与质量杂志社投稿

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基于动态三维模型的排球运动姿态标准化研究

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在排球比赛中，排球运动员姿势是否标准不光决定着排球运动能力稳定的发挥，同时也决定着排球运动员出现受伤概率。传统的排球运动姿势只能依靠教练肉眼观看对其进行纠正，但是大部分情况下都是一个教练面对一帮排球队员，使队员排球运动错误姿势不能得到及时纠正，使大部分排球运动员普遍存在运动姿势不标准。所以提出将动态三维模型与排球教学相结合，减轻教练教学压力，同时促进排球运动姿势标准化。 1 构建排球运动标准化姿势动态三维模型 1.1 三维动态数据采集三维动态信号采集是建立排球运动标准化姿势动态三维模型至关重要的一个环节，三维动态信号采集是否完整以及好坏将直接影响到后面排球三维运动姿势重建的效果，所以此次利用Kinect 中编码技术(Light Coding)与骨骼追踪技术，获取排球运动员人体的深度信息，运用随机决策算法来标记排球运动员人体的各个部位，最后从标记的人体部位中获取人体的骨骼信息，从而完成三维动态信号采集任务实现三维动态信号采集任务。 Kinect 是一种具有动态捕捉、人体识别、语音识别、动作识别等多种功能的主机外设，通过红外深度摄像头获取图像数据，经传感器对数据信息进行处理然后传送给芯片系统，形成深度数据图像[1]。Kinect 在对采集到的数据进行识别时，骨骼追踪会显示出可推断、未追踪到、以追踪到三种状态，其中显示未追踪的数据为完全不可用数据，其与两种状态的三维动态数据对建立模型是有价值数据[2]。由于此模型是用于排球运动姿势标准化规划，要适用于不用身高、体型的运动员，所以采用渲染管线方法来进行排球运动人体骨骼追踪，将Kinect红外摄像头采集的人体骨骼原始数据与训练样本数据进行对比，实现排球运动姿势标准化。渲染管线方法：(1)Kinect技术对三维动态信号采集初始阶段，通过识别人体的原始深度数据流，在没有任何其他编码的条件下，系统芯片获取到的只是深度数据表征的二维人体表征[3]。(2)为了获取排球运动员更深入的姿势数据，Kinect 系统芯片要将每一个二维人体表征动态图像与标准的排球运动数据进行匹配，将二者符合的数据标记在二位人体表征上。(3)通过不断的数据匹配累积直到人体所有骨骼和关节都得到相应的标记，形成三维动态图像。下图为Kinect技术三维动态信号采集流程。图1 Kinect技术三维动态信号采集流程图为了获取到精准且有价值的三维动态数据，需要对Kinect参数进行合理设置，其中包括姿势修正值、动作抖动半径、抖动范围、预测帧、骨骼平滑值等。 1.2 骨骼表征动作数据储存通过Kinect 技术获取到排球运动员的三维动作姿态数据后，就可以将这些数据有效的储存起来，用来驱动动态三维模型运动。首先动作数据的储存格式非常重要，常用的动态三维模型数据储存格式有旋转矩阵、欧拉角和四元数，三种数据格式比较如表1所示。根据表1三种数据储存格式应用比较，四元数相对其他两种储存格式优势更大一些，所以对Kinect采集到的三维动态数据采用四元数格式进行转换。将数据转换完后选用BVH格式对文件进行储存。BVH是一种常用的动作数据文件格式，它具有导入导出功能，并且编辑和更改较为简单方便，便于后续模型开发。以BVH格式保存动态三维数据的文件共由18个人体关节点组成，并且分成描述骨骼层次和初始姿势两部分，下图展示了BVH格式文件关节点的分布及名称。表1 旋转矩阵、欧拉角、四元数使用比较功能四元数能否转换成三维坐标旋转点欧拉角不能直接转换成三维坐标旋转点，需要先转换到矩阵能否连接旋转能否插值转换难度内存占量给定方式的表达是否唯一储存后数据能否出现非法使用旋转矩阵不能直接转换成三维坐标旋转点，需要先转换到矩阵一般情况下不能不能难6 个数能能能易一般情况下不能能难9 个数是8 个数相同方向存在多种表达方式是可能会出现数据非法使用情况不会由于存在误差会产生非法使用数据图2 BVH格式文件结构图 1.3 动态三维模型驱动设计对于用于排球运动标准化姿势的动态三维模型的场景设计采用OGRE技术，它是一个面向3D场景设计的基于C语言开发的软件，具有三维动态影像渲染功能，并且该软件提供了一个世界对象的动态接口，可以隐藏模型数据库。通过OGRE开发的模型启动应用、场景设计，并用Kinect 采集到的三维人体运动姿势数据驱动人物模型。在模型场景设计方面OGRE 具有以下特点：(1)接口：该软件采用的是面向对象的接口设计形式，能够简单快捷的实现三维场景画面渲染，并且具有独立的API 接口设计，能够提供充足的开发资料。(2)数据处理：该软件能够对多种不同格式的影响加载纹理，并且具有较高的三维画面质量。(3)组织方法：OGRE 支持多种三维场景设计方法，比如开发人员自己通过插件方式开发场景，还可以使用软件自带的三维场景组织方法