[发明专利]可穿戴运动跟踪系统有效
申请号: | 201780072993.5 | 申请日: | 2017-11-16 |
公开(公告)号: | CN110023884B | 公开(公告)日: | 2022-10-25 |
发明(设计)人: | 尼古拉·拉涅里;罗尔夫·阿德尔斯贝格;法比安·温纳;哈根·塞弗特 | 申请(专利权)人: | 森索里克斯股份公司 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 邰凤珠;王春伟 |
地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 穿戴 运动 跟踪 系统 | ||
一种可穿戴运动跟踪系统(12),用于获取所述用户(100)的第一身体部分(101)和第二身体部分(103)之间的相对位置,该系统(12)包括第一测量设备(120a)、第二测量设备(121a)和计算设备(150),其被配置为使得通过所述计算设备(150)得到所述第一和第二测量设备(120a、121a)之间的多个测量结果。基于包括所述第一和第二测量设备(120a、121a)之间的至少一个距离测量结果的多个测量结果,所述计算设备(150)被配置为以三维的方式计算所述第二测量设备(121a)相对于所述第一测量设备(120a)的位置,用于跟踪所述第二身体部分(103)相对于所述第一身体部分(101)的位置。本发明还涉及运动跟踪方法。
技术领域
本发明涉及一种可穿戴运动跟踪系统,用于获取用户的第一身体部分(优选地是头部或躯干)与所述用户的第二身体部分(优选地是上肢、手腕或手部)之间的相对位置。此外,本发明涉及一种用于获取第一和第二身体部位之间的相对位置以跟踪第二身体部分相对于第一身体部分的位置的方法。得到的数据可以优选地实时(具有低延迟)实现到虚拟环境中。本发明可用于建立从人到虚拟环境的链路。
背景技术
跟踪人体运动用于许多不同的应用中。电影行业获取运动以呈现电影中的虚拟角色。在运动中,获取特定运动能够关于该运动的正确性给出反馈。在医疗保健中,运动数据能够提供关于患者健康状态的信息。而且,运动数据能够用于以自然方式与虚拟环境交互。
有几个系统旨在使用外部参考进行运动获取。US 7,633,521使用放置在用户的环境中的一组摄像机,获取附接到用户肢体的后向反射器的位置。该方法提供了通过三角测量计算肢体位置的准确且快速的方法。然而,固定的、不灵活的设置需要空间、自由视线,因此限制了用户的移动性,降低了这种系统在家庭消费产品中的吸引力。此外,所需的校准显然不适合非专业应用。
US 2016 131761、US 2008 0261693 A1、US 2009 0054147 A1和US 2009 0170601A1使用类似的方法:它们部署外部参考设备,其包括传感器(例如图像传感器和/或超声换能器)的布置,能够跟踪附接到手持控制器的传感器对应物。除了上述外部参考设备的限制之外,这些方法还要求用户将设备握在手中,抑制沉浸到虚拟环境中并降低体验质量。
存在一些系统试图通过使用可穿戴传感器系统来克服上述限制。US 20080285805 A1、WO 1999 053838 A1、US 2002 0103610 A1、EP 3 067 783 A1和US 7,628,074B2将惯性测量单元(IMU)部署在人体的不同肢体上。惯性数据能够用于计算传感器在世界坐标系中的定向。因此,在大多数肢体上具有IMU、正和逆运动学能够用于计算姿势。然而,让用户在不同的身体部分上放置许多传感器并不适合许多家庭消费产品。
这些IMU的加速度数据能够被二重积分以除了定向之外还计算位置,这将允许仅获取肢体的子集的姿势。然而,如在每个坐标系中,基于先前位置计算位置,误差被累积,导致在这些基于IMU的方法所共有的计算位置中的典型漂移。为了纠正这种漂移,US 20080285805 A1利用人体骨骼所施加的约束,而WO 1999 053838 A1和US 7,628,074 B2部署声学换能器,测量肢体之间的距离(如US 5,142,506 A中所述),其为纠正漂移提供了额外的约束。然而,仍然需要满足大量这样的约束,增加了要穿戴的传感器的数量。此外,传感器融合通常不是无状态的,因此容易产生累积误差,在实现中很麻烦,并且可能引入延迟和视觉伪像,这取决于所使用的过滤器。
如US 2003 0182077 A1中详细描述的各种传感器的系统用于在GPS信号不可用时尽可能精确地评估用户的环境。该系统不适合或设计用于确定或计算用户肢体相对于彼此的三维位置和/或定向,但仅仅是用于估计整个身体的位置。
很少有系统专注于将手的姿势用作输入设备。WO 2016 029183 A1跟踪手指和手的定向并且识别用于与虚拟环境交互的手势。然而,它们缺乏手的定位,因此限制了与不需要知道手的位置的应用的交互。
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