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华中科技大学学报（自然科学版） 2017年第10期45卷 75-79页

作者：张少林景奉水王硕中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

为了避免机器人姿态规划中反复加减速运动,节省时间,提出一种基于球面贝塞尔曲线的过渡和插补方法,用于相邻运动指令之间的姿态过渡.首先,将相邻指令的起始姿态和终点姿态表示为四元数;然后,提出球面贝塞尔曲线控制顶点的选择方法,并分... 详细信息

为了避免机器人姿态规划中反复加减速运动,节省时间,提出一种基于球面贝塞尔曲线的过渡和插补方法,用于相邻运动指令之间的姿态过渡.首先,将相邻指令的起始姿态和终点姿态表示为四元数;然后,提出球面贝塞尔曲线控制顶点的选择方法,并分析了该方法的连续性;最后,利用对球面贝塞尔曲线求导和S型加减速方法给出了插补方法,并考虑了计算的简便性.在六自由度机器人上的实验表明:角速度和旋转轴快速地过渡到下一条指令的状态,具有较好的平滑性.插补过程采用迭代求导方式,具有很好的计算简便性.

关键词：姿态过渡球面贝塞尔姿态插补姿态平滑轨迹规划

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运动捕获数据关键帧提取与姿态过渡技术研究

运动捕获数据关键帧提取与姿态过渡技术研究

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作者：洪小娇华侨大学

学位级别：硕士

近年来,计算机技术飞速发展,运动捕获技术广泛应用在游戏动画、影视制作、运动分析和体育训练、医疗康复和文化保护等领域。同时,随着运动捕获技术的发展,国内外学者逐渐深入研究运动捕获相关技术。本文对关键帧提取技术与姿态过渡技术... 详细信息

近年来,计算机技术飞速发展,运动捕获技术广泛应用在游戏动画、影视制作、运动分析和体育训练、医疗康复和文化保护等领域。同时,随着运动捕获技术的发展,国内外学者逐渐深入研究运动捕获相关技术。本文对关键帧提取技术与姿态过渡技术展开深入研究,研究成果主要表现在两个方面:1.针对现有的运动捕获数据关键帧提取方法常常忽略运动数据局部拓扑结构特性问题,本文提出一种基于拉普拉斯分值特征选择的运动捕获数据关键帧提取方法,基本思想是利用拉普拉斯分值特征选择的思想动态选择具有判别性意义的人体运动特征,最终得到更具概括性的关键帧。该方法对提取的两种代表性的特征向量统一打分,从而在尽量排除冗余特征干扰的前提下利用贡献率高的部分特征构造综合特征曲线,曲线上凹凸点对应为候选关键帧。接着根据时间阈值约束和姿态相似判别策略,利用改进的K-means算法对候选关键帧进行聚类筛选,得到最终关键帧集合。实验结果表明,本文算法提取的关键帧序列具有典型性,能较好地弥补等间隔采样法的不足,避免分层曲线简化法的特征干扰问题,对运动序列具有良好的概括性和适应性,视觉上能较好地概括原运动序列。2.针对运动拼接时常常忽略其运动语义自然过渡问题,提出一种结合隐马尔可夫模型隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获数据姿态过渡方法。该方法认为人体运动各种行为均可划分为多个有序状态。然后,基于状态序列的规律找到最合适的过渡片段。该方法首先提取两种代表性的人体骨架特征并归一化,得到组合特征数据矩阵,用来表示原始运动数据;接着,采用HMM方法对组合特征矩阵进行运动隐状态基元预测,发现运动隐状态变化规律;紧接着,依据预测结果并结合贝叶斯准则搜索合适的运动片段作为连接片段;最后对序列连接处再次平滑处理。实验结果表明,该方法能较好地保持运动状态变化规律,实现姿态自然过渡,较好地避免了滑步、交叉和穿透等运动失真现象,且连接处无明显的拼接痕迹。本文采用公开数据库CMU和HDM 05提供的运动捕获数据进行仿真实验,并与其他方法进行比较,验证了提出方法的有效性。

关键词：运动捕获关键帧提取姿态过渡拉普拉斯分值隐马尔可夫

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