基于光学运动捕捉的虚拟交互系统开发(3)

1.2.1 虚拟场景显示技术

虚拟场景的显示是人获取虚拟环境信息的重要途径，虚拟场景显示的真实程度直接影响整个系统的真实感。目前虚拟场景采用的显示方式按照其真实程度可以分为三类[6]。

a)桌面显示 b)柱形投影系统 [8][9]

c)CAVE系统d)Cybersphere系统

图1-1 虚拟场景的显示

[10]

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(1)非沉浸式桌面显示：使用计算机屏幕配合立体眼镜等设备实现具有一定真实感的显示，如图1-1a)所示；

(2)半沉浸式大屏幕显示：使用多面投影或者圆柱投影的方式在大尺寸的显示设备上进行场景显示，因而具有比桌面显示更高的真实感，如图1-1b)所示；

(3)完全沉浸式显示：实现的方法比较多样，具体的主要有头盔显示器、CAVE系统以及Cybersphere系统等，如图1-1c)和图1-1d)所示。

由于各种显示方式具有自己的应用范围和优势，所以国内外对各种显示方式均有比较广泛的研究。如美国华盛顿州立大学研发的VADE桌面显示系统[7]，德国Fraunhofer工业研究所的4通道圆柱面投影系统[8]，英国Warwick大学的Cybersphere式系统[9]；北京理工大学研发的3通道柱面立体投影系统[10]，浙江大学的CAVE系统[10]，北京邮电大学的5通道多投影面的虚拟环境系统[12]以及哈尔滨工业大学的球面虚拟环境系统等[6]。

1.2.2 人体动作的定义与识别

动作的识别与定义是计算机进行各种响应的前提，动作定义和识别的好坏在很大程度上影响到虚拟现实系统的真实感。在虚拟交互过程中手的交互占有重要作用，加之手部的动作比较复杂，所以目前对人体动作的研究主要集中在人体手部的动作分析以及抓取规则的定义等方面。

目前计算机还很难实现对真实物理系统的全面模拟，同时由于力反馈装置和系统实时性的限制，使用力平衡方式确定手的动作以及抓取操作，很难进行灵活的手部交互和抓取操作。在虚拟现实系统中目前使用较多的方式是根据手部与模型的接触情况确定抓取规则实现物体的抓取。采用这种方式抓取的灵活程度很大程度上决定于采用的抓取规则，在手势抓取规则的定制上国内外学者参考人体手部运动特点进行了较多的尝试[13-15]并实现了虚拟的抓取操作。

目前国内最为常用的抓取规则是基于接触点和平面法向量的抓取规则[16]，该抓取规则，如图1-2所示，当拇指和其他两个以上的手指与物体接触，且接触点处的法向量夹角至少一个大于临界角（通常取90°）那么就定义为抓取。

图1-2基于点和平面法向量抓取规则[16]

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1.2.3 实时碰撞检测技术

碰撞检测技术是虚拟现实系统中人机交互的基础，碰撞检测的精度在很大程度上决定了虚拟交互的真实程度。在整个虚拟现实系统中通常碰撞检测的运算量会占到整个系统运算量的10%~30%以上[17]，所以碰撞检测的实时性直接影响到整个虚拟交互的实时性。

碰撞检测中使用最为普遍的方法是采用简单的包围体，同时结合空间划分以及层次结构，进行碰撞的快速粗略检测，然后使用几何图元进行实际几何体的检测，面前这方面的研究主要集中在包围盒的优化，层次结构的构造策略，遍历算法的优化以及各种检测算法的效率分析等方面[18-21]。

随着图形硬件计算能力的增强以及GPU通用计算技术的发展，GPU技术也在碰撞检测中得到了一定程度的应用[22]。此外一些学者也将粒子群等优化算法引入碰撞检测中并取得了一定的效果[23]。

1.3 光学运动捕捉技术及其研究现状

光学运动捕捉技术是运动捕捉技术的一种，它采用双目立体视觉的原理获取物体运动数据，如图1-3所示。由于光学式运动捕捉的捕捉范围较大，同时没有电缆和机械结构的限制，并且可以满足实时测量的要求，因而相对其他运动捕捉方式具有更加广泛的应用。

1.3.1 光学运动捕捉系统的分类

目前光学运动捕捉系统主要有被动式运动捕捉系统、主动式运动捕捉系统以及基于视频的无标记点运动捕捉系统三种，其中前两种均需要在人身体上放置标记点，如图1-4所示。

图1-3双目立体视觉原理图 图1-4 光学运动捕捉系统

(1)被动式运动捕捉系统，

该种运动捕捉系统使用的标记点表面涂有反光物质，

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并且相机上配有特定的光源装置，在进行捕捉时相机通过识别标记点反射的光来确定标记点的位置。

(2)主动式的运动捕捉系统，该系统采用的标记点是本身就可以发光，因而系统的相机不具备发光的功能，但是主动式的标记点需要配有电源供给能量。

(3)基于视频的无标记点运动捕捉系统，该系统无需使用标记点，而直接对物体本身的特征进行识别，因而相比其他的系统具有更高的灵活性。

目前实际应用的光学运动捕捉系统基本上均采用主动式或被动式的标记点捕捉，无标记点的运动捕捉虽然已经有商用的捕捉系统，但是由于设备价格高昂目前应用十分局限。国内应用较为广泛的有光学运动捕捉系统主要有英国Vicon公司的Vicon Motion System系列、瑞典Qualisys公司的运动捕捉产品以及美国Motion Analysis公司的系列产品；此外一些国内企业自主开发的产品如大连东锐的DIMS系统、北京天远的3DMoCaP系统也有不同程度的应用[24]。

1.3.2 光学运动捕捉系统的应用现状

光学运动捕捉系统以其捕捉运动的灵活性、可靠性和实时性的特点，在需要获取运动的各个领域有着越来越广泛的应用。

影视动画制作领域运动捕捉技术始于迪士尼公司的动画制作，在影视动画制作领域的应用相对比较成熟和普遍，运动捕捉技术的应用推动了表演动画技术的发展极大地提高了动画制作的效率。目前国外的影视动画的制作，运动捕捉技术的应用率几乎达到100%[25]。

机器人控制领域使用运动捕捉设备获取人的运动数据，并实时传送给机器人实现运动的控制，可以使机器人更加灵活的进行复杂运动，从而提高机器人应付复杂情况的能力。目前日本、美国以及韩国智能机器人研究中心[26-28]均对运动捕捉在机器人运动控制方面进行了比较深入的研究。在国内北京航空航天大学和北京理工大学[29]在基于运动捕捉的类人机器人逆运动学方面也进行了大量研究。

虚拟现实与人机工程学领域运动捕捉技术可以获取人体运动数据，因而成为了虚拟现实技术的重要组成；在人机工程学领域运动捕捉同样也起到了重要的作用。运动捕捉在虚拟现实和人机方面的研究和应用比较深入，如普林斯顿大学和卡特彼勒公司使用光学运动捕捉设备对流水线操作人机特性的研究[30]，北京交通大学对高速列车驾驶室人机交互的研究[31]等，除此之外许多诸如JACK等商业人机工程软件也对运动捕捉系统提供了良好的支持[32]。

生物动力学与医学领域运动捕捉技术可以获取运动过程中的运动数据，配合力反馈装置可以实现步态分析以及肌力的测量。运动捕捉技术在生物力学和医学

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方面的应用国外的研究比较早，已经形成了比较完善的理论体系，并已经开发出相应的商用软件[33,34]。国内上海交通大学在力学虚拟人方面大量应用了运动捕捉技术，此外同济大学，西安交通大学，吉林大学等学校也在生物力学和医学方面进行了运动捕捉的应用研究[35-37]。

体育训练领域使用运动捕捉系统捕捉运动员的动作，可以进行动作的定量分析，还可以通过对不同水平的运动员的动作对比，确定动作要领，进而更有针对性的进行训练 …… 此处隐藏：2702字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……