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    打破价格垄断,工程师自制动作捕捉系统

    2019-02-21 10:14:17 来源:EEFOCUS
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    动作捕捉(英文:Motion capture,以下简称动捕)是利用外?#21487;?#22791;来对人或者其他物体的位移或者活动进行处理和记录的技术。由于采集的信息可以广泛应用于虚拟现实、游戏、人体工程学?#33455;俊?#27169;拟训练、生物力学?#33455;?#31561;诸多领域。由于价格问题,虽然这项技术拥有比较广泛的市场,但还只有专业公司才能购买。

     


    今天为大家介绍一个自制的动作捕捉系统Chordata,这是一个你可以自己构建的动作捕捉系统。 我们的目标是通过开放硬件方法将动作捕捉世界带入DIY技术领域。任何人都可以轻松组装。 此外,它是一个开放的硬件 - 软件框架,可以自由调整,增强或作为其他项目使用(目前但动作捕捉?#21152;?#38480;定的用途)。

     

     

    您可以通过下面的信息图了解Chordata的所?#24515;?#23481;

     


    该项目包括三个部分:

    硬件(K-Ceptor):
    动作捕捉是指尽可能准确地实时检查每个肢体或部位的方向。 一个简单的MEMS IMU设备*和免费提供的传感器融合算法足以获得不错的结果。 当您想要获取多个设备的数据时,问题就开始了。 大多数这些设备都带有i2c接口,但它们的地址在硬件中是固定的。 因此,Chordata的构建模块之一是能够与同一总线?#31995;?#20960;个“兄弟姐妹”共存的传感单元:“K-Ceptor”它由LSM9DS1 IMU和LTC4316 i2c地址转换器组成。

    器件清单:

     


    软件(Notochord):
    实时获取大?#30475;?#24863;器的数据,对其进行处理,并以?#23376;?#38405;读的格式将其发送给某个客户端并不是一项简单的工作,因此我正在从头开发一个软件来处理它。

     

    它负责:

    • 构建传感器物理层次的数字模型。 初始化集线器?#31995;膇2c通信,并在每个传感器上运行配?#32654;?#31243;。
    • 以指定的刷新率对每个传感器执行读数。
    • 使用先前校准过程获得的偏差校正每个传感器读数。
    • 在校正的传感器读数上执行传感器融合,以四元数的形式获得绝对方向信息。
    • 使用开放协议(例如OSC)将方向数据与sensor_id和时间戳一起发送到客户端

     

    经过多次测试后,我发现使用运行linux的单板计算机是托管这样一个程序的最佳选择,所以这部分软件的所有开发都是在C ++上完成的,使用Raspberry Pi 3作为集线器。 与更简单的微控?#30772;?#30456;比,这种类型的集线器的一些优点是:

     

     

    • 它不是一个昂贵的组件。
    • 编程和调试极大地简化了。
    • 其中一些产品,如rPi3,开箱即用,具有执行舒适捕获所需的所有通信外设。

     

    在集线器内执行传感器融?#31995;?#36873;择基于:

    • 能够在芯片上执行传感器融?#31995;腎MU单元的成本
    • 在通过先前完成的校准校正原始数据之后执行传感器融?#31995;?#20934;确?#21462;?/li>

     

     

    软件(客户):
    由于传输数据的协议是清楚的,因此客户端可以是能够显示3D骨架的任何东西。

     

     

    大多数时候我使用在Blender中运行的python脚本从OSC获取四元数据,并旋转3D骨架的骨骼。

     

     

    这个想法是以Blender插件的形式发?#23478;?#20010;基本客户端,负责:

     

    • 与集线器建立一些握手通信,检查兼容性和状态。
    • 将状态传达给用户(计算机前面的人)。
    • 充当GUI来运行现场校准程序并开始捕获。
    • 实时显示捕获的预览,并?#24066;?#29992;户注册其中的一部分。
    • ?#24066;?#20855;有Blender基本经验的用户在人体的虚拟模型上创建传感器的自定义分布,将其导出为结构化数据格式(如xml)并将其发送到集线器。

     

    *为了简单起见,这里我指的是IMU设备,但为了正确我应该说IMU(?#21191;?#20202;和加速度计)+磁力计

     

    如果你对这个项目?#34892;?#36259;,想获取完整信息请访问:
    https://hackaday.io/project/27519-motion-capture-system-that-you-can-build-yourself

     

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    作者简介
    李昭
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