CN111191536A - 一种基于5g通信技术的动作捕捉系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于5G通信技术的动作捕捉系统及方法，涉及动作捕捉技术领域，用于实现：通过动作采集模块，安装在待测对象全身及关节点上，采集待测对象的肢体动作，作为动作数据；接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站，由其创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。本发明的有益效果为：克服了传统动作捕捉系统需要有线连接的问题，同时对捕捉场景和地点要求更低，增加了表演者的活动自由度，使表演者表演时不收线材纠缠的影响，降低了技术成本，有利于消费级的推广应用，同时捕捉的动作更加全面。

Description

一种基于5G通信技术的动作捕捉系统及方法

技术领域

本发明涉及动作捕捉技术领域，特别涉及一种基于5G通信技术的动作捕捉系统及方法。

背景技术

3D动画是目前影视界的一个比较热门的领域，他将以前无法实现种种特效实现了出来，其中3D角色已经到了几乎乱真的地步，而传统的动作捕捉系统一般都是在一个固定房间中表演，但是传统的动作捕捉无法进行远距离传输，必须使用USB数据线链接，无法进行无线使用，同时由于有线连接限制了演员的动作幅度以及捕捉场景和地点，不利于技术成本降低和消费级推广，以及不利于动作类型的全面捕捉。

发明内容

为至少解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种基于5G通信技术的动作捕捉系统及方法，通过动作采集模块，安装在待测对象全身及关节点上，采集待测对象的肢体动作，作为动作数据；接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站，由其创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

本发明解决其问题所采用的技术方案第一方面是：一种基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，包括：动作采集模块，用于安装在待测对象全身及关节点上，采集待测对象的肢体动作，作为动作数据；5G通信模块，用于接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；模型工作站，用于创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

有益效果：克服了传统动作捕捉系统需要有线连接的问题，同时对捕捉场景和地点要求更低，增加了表演者的活动自由度，使表演者表演时不收线材纠缠的影响，降低了技术成本，有利于消费级的推广应用，同时捕捉的动作更加全面。

根据本发明第一方面所述的，动作采集模块包括：惯性传感单元，用于采集待测对象的关节姿态的数据。

根据本发明第一方面所述的，动作采集模块还包括：压力传感单元，用于测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；旋转传感单元，用于测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

根据本发明第一方面所述的，模型工作站还包括：数据处理模块，用于接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的动作数据；骨骼模型建立模块，用于建立骨骼模型并套用数据处理模块处理后的动作数据。

根据本发明第一方面所述的，模型工作站还包括：数据解算单元，用于过实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；旋转参数解算单元，用于基于所述动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

本发明解决其问题所采用的技术方案第二方面是：一种基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，包括：S10、待测对象穿戴动作采集模块，采集待测对象的肢体动作，其中动作采集模块安装在待测对象全身及关节点上，作为动作数据；S20、5G通信模块接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；S30、模型工作站创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

有益效果：克服了传统动作捕捉系统需要有线连接的问题，同时对捕捉场景和地点要求更低，增加了表演者的活动自由度，使表演者表演时不收线材纠缠的影响，降低了技术成本，有利于消费级的推广应用，同时捕捉的动作更加全面。

根据本发明第二方面所述的，肢体动作为惯性传感单元采集的待测对象的关节姿态的数据。

根据本发明第二方面所述的，S10还包括：S11、测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；S12、测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

根据本发明第二方面所述的，S30还包括：S31、接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的所述动作数据；S32、建立骨骼模型并套用采集的所述动作数据。

根据本发明第二方面所述的，S30还包括：姿态解算步骤，进行实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；旋转参数解算步骤，基于所述动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；

图1是根据本发明优选实施例的系统结构示意图；

图2是根据本发明优选实施例的方法流程示意图；

图3是根据本发明优选实施例的动作捕捉示意图；

图4是根据本发明优选实施例的惯性传感器示意图。

具体实施方式

本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本文所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。

参照图1，是根据本发明优选实施例的系统结构示意图，包括：

动作采集模块，用于安装在待测对象全身及关节点上，采集待测对象的肢体动作，作为动作数据；

5G通信模块，用于接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；

模型工作站，用于创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

动作采集模块包括：

惯性传感单元，用于采集待测对象的关节姿态的数据。

动作采集模块还包括：

压力传感单元，用于测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；

旋转传感单元，用于测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

模型工作站还包括：

数据处理模块，用于接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的动作数据；

骨骼模型建立模块，用于建立骨骼模型并套用数据处理模块处理后的动作数据。

模型工作站还包括：

数据解算单元，用于进行实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；

旋转参数解算单元，用于基于动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

参照图2，是根据本发明优选实施例的方法流程示意图，包括：

S10、待测对象穿戴动作采集模块，采集待测对象的肢体动作，其中动作采集模块安装在待测对象全身及关节点上，作为动作数据；

S20、5G通信模块接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；

S30、模型工作站创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

肢体动作为惯性传感单元采集的待测对象的关节姿态的数据。

S10还包括：

S11、测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；

S12、测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

S30还包括：

S31、接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的动作数据；

S32、建立骨骼模型并套用采集的动作数据。

S30还包括：

姿态解算步骤，进行实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；

旋转参数解算步骤，基于动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

参照图3，是根据本发明优选实施例的动作捕捉示意图：

演员穿戴动作采集模块，其有各个安装在关节上的绑带和惯性传感器组成。

参照图4，是根据本发明优选实施例的惯性传感器示意图：

动作采集模块的信号处理中心由信号灯、主机以及天线组成，绑带接口用于连接各个绑带，起到固定的作用。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。

计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (10)

1.一种基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，包括：

动作采集模块，用于安装在待测对象全身及关节点上，采集待测对象的肢体动作，作为动作数据；

5G通信模块，用于接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；

模型工作站，用于创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

2.根据权利要求1所述的基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，所述动作采集模块包括：

惯性传感单元，用于采集待测对象的关节姿态的数据。

3.根据权利要求1所述的基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，所述动作采集模块还包括：

压力传感单元，用于测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；

旋转传感单元，用于测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

4.根据权利要求1所述的基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，所述模型工作站还包括：

数据处理模块，用于接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的所述动作数据；

骨骼模型建立模块，用于建立骨骼模型并套用数据处理模块处理后的所述动作数据。

5.根据权利要求1所述的基于5G通信技术的动作捕捉系统，其特征在于，所述模型工作站还包括：

数据解算单元，用于进行实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；

旋转参数解算单元，用于基于所述动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

6.一种基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，包括：

S10、待测对象穿戴动作采集模块，采集待测对象的肢体动作，其中动作采集模块安装在待测对象全身及关节点上，作为动作数据；

S20、5G通信模块接收动作采集模块采集到的信息，并将信息汇总发送到模型工作站；

S30、模型工作站创建三维角色模型并通过动作采集模块捕捉的肢体动作驱动三维角色模型。

7.根据权利要求6所述的基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，所述肢体动作为惯性传感单元采集的待测对象的关节姿态的数据。

8.根据权利要求6所述的基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，所述S10还包括：

S11、测量待测对象的各关节间的施加的压力数值；

S12、测量待测对象的关节和手指的弯曲角度。

9.根据权利要求6所述的基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，所述S30还包括：

S31、接收5G通信模块发送的信息并进行对应处理得到处理后的所述动作数据；

S32、建立骨骼模型并套用采集的所述动作数据。

10.根据权利要求6所述的基于5G通信技术的动作捕捉方法，其特征在于，所述S30还包括：

姿态解算步骤，进行实时的姿态解算处理在计算机上来完成对人体模型的所有关节的实时驱动；

旋转参数解算步骤，基于所述动作采集模块采集的姿态数据，计算出各个骨骼之间的旋转矩阵。

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