专利名称：一种人体环节惯性参数的估测方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及生物力学领域与计算机仿真，尤其涉及一种人体环节惯性参数的估测方法及系统。
背景技术：
人体环节惯性参数包括质量、质心和转动惯量，是建立人体模型、进行人体运动分析的基础数据，其准确程度直接影响运动分析结果的精度。因而，对人体环节惯性参数的测量研究一直是运动生物力学的一个重大的基础性课题，同时也是工效学、人类学以及人体科学研究的重要组成部分，具有重要的学术价值和应用背景。多年来，科学工作者探索多种方法来测算人体环节惯性参数，例如尸体解剖法、基于力学的测量法、几何模型法、医学扫描法以及回归方程法等。
尸体解剖法是指通过尸体解剖的方法，将人体肢解后，分别对各个环节进行质量、质心及转动惯量等惯性参数进行测定。尸体的来源有限，特别是缺乏健壮的青少年尸体，使得尸体解剖法有很大局限性。基于力学的测量法则是通过建立人体环节的力学模型，采用力学装置对人体环节的惯性参数进行测量。在这些参数中，人体环节的质量和质心参数测量简便且测量精度较高，但是人体环节的转动惯量参数较难测定。几何模型法通过构建人体各环节的三维几何模型，结合人体密度信息来估测惯性参数。三维几何模型与人体密度信息的精度对估测结果有很大影响。医学扫描法则是通过使用射线成像技术对人体进行扫描，从而得到人体内部的信息，进而得到各环节的惯性参数。医学扫描法需要专门的医学设备以及专门的计算软件，而且这种方法对人体有一定的辐射，不利于普遍应用。回归方程法则是根据已有的样本数据，将待测样本的其他参数作为自变量根据回归方程近似估计人体各环节的惯性参数。回归方程法需要建立精确的回归模型，这就需要有大量的样本数据，但是该方法样本大多来源于对正常成年人的测量，不适用于其他群体。
现有的这些方法，不能简单快捷地对特定个体进行估测，得到精确的人体环节惯性参数。二十世纪九十年代以来，随着运动捕获技术的兴起，以及设备技术的进步，大量的三维人体运动捕获数据生成，并被广泛应用在计算机动画，医学仿真以及运动分析等领域。在此背景下，能否利用人体运动捕获数据，估测得到精确的人体环节惯性参数，是一个值得研究并具有实际应用价值的问题。
发明内容
为了解决上述的技术问题，提供了一种人体环节惯性参数的估测方法及系统，其目的在于，得到精确的环节惯性参数。
本发明提供了一种人体环节惯性参数的估测方法，包括 步骤1，获取被测个体的运动捕获数据； 步骤2，测量被测个体的总质量； 步骤3，建立被测个体的人体模型； 步骤4，依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。
步骤3中，以被测个体的运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各人体环节；人体环节被视作刚体，从而为被测个体建立基于多刚体动力学方程的人体模型。
步骤4包括 步骤41，建立目标函数
步骤42，给出被测个体的人体环节惯性参数的初值； 步骤43，确定约束条件； 步骤44，按照下式计算被测个体的人体环节惯性参数； |mi-mi_ini|＜α|mi_ini|， |ci-ci_ini|＜β|ci_ini|， |Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|， |xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|， M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In， X＝xI…xN； 其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，(F(t))i为其第i个方向的分量；n为人体环节的数量，N为运动自由度的数量；mi，ci，Ii分别为第i个人体环节质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据，mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini分别为第i个人体环节质量、质心、转动惯量和运动数据对应的初值，M，X为全部的惯性参数与运动数据，Mtotal为被测个体的总质量，α，β，γ，χ为控制参数，其中α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10。
步骤42中，根据被测个体的总质量和运动捕获数据中被测个体的各人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计方法计算出一组人体环节惯性参数，作为被测个体的人体环节惯性参数的初值。
步骤44中，(F(t))采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算。
本发明提供了一种人体环节惯性参数的估测系统，包括 运动捕获数据获取模块，用于获取被测个体的运动捕获数据； 质量测量模块，用于测量被测个体的总质量； 人体模型建立模块，用于建立被测个体的人体模型； 人体环节惯性参数计算模块，用于依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。
人体模型建立模块，用于以被测个体的运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各人体环节；人体环节被视作刚体，从而为被测个体建立基于多刚体动力学方程的人体模型。
人体环节惯性参数计算模块，用于建立目标函数
确定约束 条件；给出被测个体的人体环节惯性参数的初值；按照下式计算被测个体的人体环节惯性参数； |mi-mi_ini|＜α|mi_ini|， |ci-ci_ini|＜β|ci_ini|， |Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|， |xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|， M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In， X＝xI…xN； 其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，(F(t))i为其第i个方向的分量；n为人体环节的数量，N为运动自由度的数量；mi，ci，Ii分别为第i个人体环节质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据，mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini分别为第i个人体环节质量、质心、转动惯量和运动数据对应的初值，M，X为全部的惯性参数与运动数据，Mtotal为被测个体的总质量，α，β，γ，χ为控制参数，其中α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10。
人体环节惯性参数计算模块，用于在给出被测个体的人体环节惯性参数的初值时，根据被测个体的总质量和运动捕获数据中被测个体的各人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计系统计算出一组人体环节惯性参数，作为被测个体的人体环节惯性参数的初值。
人体环节惯性参数计算模块，用于在计算被测个体的人体环节惯性参数时，(F(t)))采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算。本发明的有益效果在于 (a)无需使用人体密度信息库，适用于任何民族，性别以及群体，如运动员。
(b)捕获三维人体运动数据操作简便、快捷。
(c)给定运动捕获数据，不需要经过复杂的测量过程或者人工操作，就能够直接得到人体各环节的惯性参数，简化了人体环节惯性参数的估测过程。
(d)在估测人体环节惯性参数的同时，运动捕获数据也得到了校正。优化得到的人体环节惯性参数与运动数据，能够直接应用于人体运动分析。
基于上述优点，利用本发明所公开的方法，能够估测任何个体的环节惯性参数。在简化了估测过程的同时，也能够得到精确地环节惯性参数。
这种惯性参数的估测方法不但可以应用于各种群体，同样也适用于动物的惯性参数估测。
图1是为人体模型的环节划分图； 图2是为基于运动捕获数据的人体环节惯性参数优化估测流程图。
具体实施例方式 下面参照附图介绍本发明的方法的具体实施过程。图1为人体模型的环节划分图，图2为基于运动捕获数据的人体环节惯性参数优化估测流程图。
本发明公开的是一种基于运动捕获数据的人体环节惯性参数估测方法。在得到个体的运动捕获数据与总质量后，采用优化的方法得到人体环节惯性参数，使得其与运动捕获数据尽可能的满足牛顿运动规律。具体来讲 1)采集被测个体的运动，得到其运动捕获数据 本步骤所涉及的运动捕获技术是成熟的现有技术，例如可以采用VICON运动捕获设备。相关设备与技术参见http://www.vicon.com/。
2)测量个体的总质量 3)建立人体模型 将人体按运动特性分割成若干段，每段称为人体环节。建立人体模型的具体过程为，以运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各环节，例如可以划分为头颈，上、中、下躯干，左、右上臂，左、右前臂，左、右大腿，左、右小腿，左、右足共14部分。为便于进行力学计算，人体环节被视作刚体，这样人体被视作一个多刚体系统，可以对其建立多刚体动力学方程。
4)将运动捕获数据与人体惯性参数作为优化变量，进行优化求解 41)建立目标函数 由于任何运动物体都需要满足牛顿运动定律，所以选择人体惯性参数与运动捕获数据对牛顿运动定律的破坏程度作为优化的目标函数。优化时，应使得此目标函数尽可能地接近于零。根据本发明一个实施例，目标函数为人体多刚体系统中根刚体上六个方向的广义力的平方和在整个运动过程中的积分。
42)给出人体环节惯性参数的优化初值 由步骤2)，已经测量得到人体总质量。根据人体总质量和运动捕获数据中人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计方法，计算出一组人体环节惯性参数，作为优化模型中人体环节惯性参数的初值。相关技术可见参考文献1现代运动生物力学，郑秀瑗等，国防工业出版社，2002。
43)确定约束条件 约束条件包括以下两类一类是自变量的边界约束，给出自变量取值范围；一类为人体各环节的质量之和等于人体总质量的约束。
44)优化求解 由于运动捕获数据本身也带有噪声，所以在优化中，也将运动捕获数据加入到优化变量当中。最后的优化模型如下 |mi-mi_ini|＜α|mi_ini|， |ci-ci_ini|＜β|ci_ini|， |Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|， |xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|， M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In， X＝xI…xN； 其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，共有6个分量，(F(t))i代替其第i个方向的分量。(F(t))各个分量的平方和在整个运动过程中的积分
用于描述人体惯性参数与运动捕获数据对牛顿运动定律的破坏程度。人体模型被分为n个环节，共具有N个运动自由度。mi，ci，Ii为第i个环节的惯性参数，即质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据。mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini为对应的初值。M，X为全部的惯性参数与运动数据。Mtotal为人体总质量。α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10为优化控制参数。
在上述优化模型中，可以采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算根刚体上的广义力。相关计算公式可以参见文献Rigid Body DynamicsAlgorithms.Roy Featherstone.Springer.2007. 求解此优化模型，能够得到满足牛顿运动定律的人体环节惯性参数与人体运动数据。数值优化方法可采用例如逐步二次规划方法、内点法等。利用逐步二次规划方法、内点法求解优化问题的具体实现可见参考文献最优化理论与方法，袁亚湘、孙文瑜，科学出版社1999。
本发明提供了一种人体环节惯性参数的估测系统，包括 运动捕获数据获取模块，用于获取被测个体的运动捕获数据； 质量测量模块，用于测量被测个体的总质量； 人体模型建立模块，用于建立被测个体的人体模型； 人体环节惯性参数计算模块，用于依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。
人体模型建立模块，用于以被测个体的运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各人体环节；人体环节被视作刚体，从而为被测个体建立基于多刚体动力学方程的人体模型。
人体环节惯性参数计算模块，用于建立目标函数
确定约束条件；给出被测个体的人体环节惯性参数的初值；按照下式计算被测个体的人体环节惯性参数； |mi-mi_ini|＜α|mi_ini|， |ci-ci_ini|＜β|ci_ini|， |Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|， |xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|， M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In， X＝xI…xN； 其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，(F(t))i为其第i个方向的分量；n为人体环节的数量，N为运动自由度的数量；mi，ci，Ii分别为第i个人体环节质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据，mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini分别为第i个人体环节质量、质心、转动惯量和运动数据对应的初值，M，X为全部的惯性参数与运动数据，Mtotal为被测个体的总质量，α，β，γ，χ为控制参数，其中α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10。
人体环节惯性参数计算模块，用于在出被测个体的人体环节惯性参数的初值时，根据被测个体的总质量和运动捕获数据中被测个体的各人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计系统计算出一组人体环节惯性参数，作为被测个体的人体环节惯性参数的初值。
人体环节惯性参数计算模块，用于在计算被测个体的人体环节惯性参数时，(F(t))采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算。
本领域的技术人员在不脱离权利要求书确定的本发明的精神和范围的条件下，还可以对以上内容进行各种各样的修改。因此本发明的范围并不仅限于以上的说明，而是由权利要求书的范围来确定的。
权利要求
1.一种人体环节惯性参数的估测方法，其特征在于，包括
步骤1，获取被测个体的运动捕获数据；
步骤2，测量被测个体的总质量；
步骤3，建立被测个体的人体模型；
步骤4，依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。
2.如权利要求1所述的人体环节惯性参数的估测方法，其特征在于，步骤3中，以被测个体的运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各人体环节；人体环节被视作刚体，从而为被测个体建立基于多刚体动力学方程的人体模型。
3.如权利要求2所述的人体环节惯性参数的估测方法，其特征在于，步骤4包括
步骤41，建立目标函数
步骤42，给出被测个体的人体环节惯性参数的初值；
步骤43，确定约束条件；
步骤44，按照下式计算被测个体的人体环节惯性参数；
|mi-mi_ini|＜α|mi_ini|，
|ci-ci_ini|＜β|ci_ini|，
|Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|，
|xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|，
M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In，
X＝x1…xN；
其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，(F(t))i为其第i个方向的分量；n为人体环节的数量，N为运动自由度的数量；mi，ci，Ii分别为第i个人体环节质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据，mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini分别为第i个人体环节质量、质心、转动惯量和运动数据对应的初值，M，X为全部的惯性参数与运动数据，Mtotal为被测个体的总质量，α，β，γ，χ为控制参数，其中α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10。
4.如权利要求3所述的人体环节惯性参数的估测方法，其特征在于，步骤42中，根据被测个体的总质量和运动捕获数据中被测个体的各人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计方法计算出一组人体环节惯性参数，作为被测个体的人体环节惯性参数的初值。
5.如权利要求3所述的人体环节惯性参数的估测方法，其特征在于，步骤44中，(F(t))采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算。
6.一种人体环节惯性参数的估测系统，其特征在于，包括
运动捕获数据获取模块，用于获取被测个体的运动捕获数据；
质量测量模块，用于测量被测个体的总质量；
人体模型建立模块，用于建立被测个体的人体模型；
人体环节惯性参数计算模块，用于依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。
7.如权利要求6所述的人体环节惯性参数的估测系统，其特征在于，人体模型建立模块，用于以被测个体的运动捕获数据中具有运动自由度的关节为分界点，将人体分为各人体环节；人体环节被视作刚体，从而为被测个体建立基于多刚体动力学方程的人体模型。
8.如权利要求7所述的人体环节惯性参数的估测系统，其特征在于，人体环节惯性参数计算模块，用于建立目标函数
给出被测个体的人体环节惯性参数的初值；确定约束条件；按照下式计算被测个体的人体环节惯性参数；
|mi-mi_ini|＜α|mi_ini|，
|ci-ci_ini|＜β|ci_ini|，
|Ii-Ii_ini|＜γ|Ii_ini|，
|xj-xj_ini|＜χ|xj_ini|，
M＝m0，…mn，c0，…cn，I0，…In，
X＝x1…xN；
其中，(F(t))为t时刻根刚体上的广义力，(F(t))i为其第i个方向的分量；n为人体环节的数量，N为运动自由度的数量；mi，ci，Ii分别为第i个人体环节质量、质心和转动惯量，xj为第j个自由度上的运动数据，mi_ini，ci_ini，Ii_ini，xj_ini分别为第i个人体环节质量、质心、转动惯量和运动数据对应的初值，M，X为全部的惯性参数与运动数据，Mtotal为被测个体的总质量，α，β，γ，χ为控制参数，其中α＝0.5，β＝0.5，γ＝0.5，χ＝10。
9.如权利要求8所述的人体环节惯性参数的估测系统，其特征在于，人体环节惯性参数计算模块，用于在给出被测个体的人体环节惯性参数的初值时，根据被测个体的总质量和运动捕获数据中被测个体的各人体环节的几何参数，参照生物力学中的统计系统计算出一组人体环节惯性参数，作为被测个体的人体环节惯性参数的初值。
10.如权利要求8所述的人体环节惯性参数的估测系统，其特征在于，人体环节惯性参数计算模块，用于在计算被测个体的人体环节惯性参数时，(F(t))采用递归的牛顿-欧拉多刚体动力学方程计算。
全文摘要
本发明涉及一种人体环节惯性参数的估测方法及系统。该估测方法包括步骤1，获取被测个体的运动捕获数据；步骤2，测量被测个体的总质量；步骤3，建立被测个体的人体模型；步骤4，依据被测个体的运动捕获数据、被测个体的总质量以及被测个体的人体模型计算被测个体的人体环节惯性参数。本发明无需使用人体密度信息库，适用于任何民族，性别以及群体，如运动员；给定运动捕获数据，不需要经过复杂的测量过程或者人工操作，就能够直接得到人体各环节的惯性参数，简化了人体环节惯性参数的估测过程；在估测人体环节惯性参数的同时，运动捕获数据也得到了校正，优化得到的人体环节惯性参数与运动数据，能够直接应用于人体运动分析。
文档编号G01M1/12GK101738292SQ20091023715
公开日2010年6月16日 申请日期2009年11月6日 优先权日2009年11月6日
发明者魏毅, 赵建军, 夏时洪, 王兆其 申请人:中国科学院计算技术研究所