摘要: MEMS惯性传感器应用于人体动作捕捉,但由于传感器的系统误差,导致虚拟人不能精确、稳定的操作。为了实现对手臂运动的精确跟踪,通过对虚拟手臂运动规律的分析,基于虚拟场景中虚拟手臂的手指到物体中心之间的距离测度,结合虚拟手臂运动特点,设计了一种手臂运动的复合卡尔曼运动模型。该模型将手臂运动分为匀速模型、匀加速模型等几个典型阶段,根据距离测度的不同,用不同的模型去对虚拟手臂的运动做精确估计。通过实验验证,复合卡尔曼模型可以实现在虚拟场景中的虚拟手臂精确地运动估计。
中图分类号:
孙智仲, 卢泽辉, 李蔚清. 基于虚拟场景距离测度的复合卡尔曼运动估计[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(10): 2534-2539.
Sun Zhizhong, Lu Zehui, Li Weiqing. Composite Kalman Motion Estimation Method Based on Virtual Distance[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(10): 2534-2539.