基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统设计

来源:用户上传      作者:

　　摘  要： 为解决传统体能训练动作模拟系统存在体能训练动作还原度较低的问题，设计一种基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统。系统硬件中的主控制器，主要对体能训练动作模拟系统中的训练数据输出与采集，并设计处理器，以协调系统中各个节点等工作;然后，设计USB接口和以太网，满足体能训练动作模拟系统的通信需求;最后，利用虚拟现实技术模拟体能训练动作以及训练场景，并建立数据库。以此，完成基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统设计。实验结果表明，文中设计的体能训练动作模拟系统的体能训练动作还原度较好，具有一定的实际应用意义。
　　关键词： 体能训练; 动作模拟; 系统设计; 虚拟现实技术; 场景模拟; 还原度对比
　　Abstract： A physical training motion simulation system based on virtual reality technology is designed to improve the low reduction degree of physical training action existing in the traditional physical training motion simulation system. The main controller in the system hardware is mainly used to output and collect the training data in the physical training motion simulation system， and a processor is designed to coordinate the work of each node in the system. The USB interface and Ethernet are designed to meet the communication requirements of the physical training motion simulation system. The virtual reality technology is used to simulate the physical training motion and training scene， and the database is established， so as to complete the physical training motion simulation system based on virtual reality technology. The experimental results show that the designed physical training motion simulation system has preferable physical training motion reduction degree. It has a certain practical application significance.
　　Keywords： physical training; motion simulation; system design; virtual reality technology; scene simulation; reduction degree comparison
　　0  引  言
　　隨着社会的发展，人们更加注重体能的训练，军事、体育和医学等领域都相应地建立起体能训练动作模拟系统[1]。然而当前的体能训练动作模拟系统缺乏真实场景的体验，模拟的动作还原度较差，学生在使用传统系统学习后学习效果较差。基于上述问题的存在，本文设计一种基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统。
　　在体能训练动作模拟系统中应用虚拟现实技术能够为训练者提供与现实生活相关的虚拟环境，同时在训练过程中接收视觉和听觉等信息反馈，以提高人们的体能训练效果。
　　此次设计的系统硬件部分主要包括主控制器、处理器、USB和以太网接口。为系统提供体能训练动作，模拟系统中的训练数据输出与采集，协调系统中各个节点和通信功能。系统软件部分利用虚拟现实技术模拟体能训练动作以及训练场景，并建立体能训练动作数据库。实验结果表明，此次设计的基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统比传统系统的体能训练动作还原度好，具有一定的实际应用意义。
　　1  体能训练动作模拟系统硬件设计
　　1.1  主控制器设计
　　采用STM32控制器[2]，该控制器具有高性能、低成本、低功耗的优势。STM32控制器中STM32F103系列产品外设丰富，最高频率可达72 MHz，片上集成32～512 KB的FLASH处理器，6～64 KB的SRAM存储器，内嵌2个12位的数字转换器，每个转换器多达16个外部通道，能够满足体能训练动作模拟系统中训练数据输出与采集需求[3]。
　　调试模式为串行调试和JTAG接口，高达112个快速I/O端口。所有端口都能够映射到16个外部中断向量。同时具有11个定时器、4个定位器，每个定时器有4个IC/IO/PWM或者脉冲计数器，两个看门狗定时器，采用ECOPACK封装形式。
　　1.2  处理器设计
　　该处理器为体能训练动作模拟系统的核心模块，主要协调系统中各个节点的工作。采用三星公司基于ARM9内核处理器SC2410作为系统的核心处理器，该处理器内的指令是独立的，其大小为16 KB，支持TFI的LCD控制器，包含3路UART接口、4路DMA通道、实时时钟单元RTC，8路10位ADC通道[4]。 　　1.3  USB接口和以太网设计
　　SC2410片内集成USB主机接口和USB主从复用接口，主从复用接口通过跳帽进行选择，其中一个接口作为主机接口，另一个用来连接U盘等存储设备，以提高系统的存储容量。USB接口电路如图1所示。
　　以太网采用通信协议标准，由于SC2410内部不具有以太网控制模块，因此选择控制芯片，以实现系统的通信功能。本文选择CC2420芯片，该芯片采用IEEE 802.15.4协议，包括MAC层和物理层的相关协议，该芯片具有4线SPI接口，满足系统的通信需求[5]。
　　2  体能训练动作模拟系统软件设计
　　在模拟系统硬件设计的基础上，设计软件。体能训练动作模拟流程如图2所示。
　　首先，建立人体运动数学模型。采用虚拟现实技术对人体动作进行设计，需要满足运动符合相关的力学要求，采用齐次变换矩阵的方式对人体运动情况描述[6]。具体流程如下：构建基于虚拟现实技术的人体动作空间坐标系，假设人体体能训练动作中肢体[A]在空间坐标系[x，y，z]中的坐标为[xA，yA，zA]，若该关节围绕中心点[A]在空间中的旋转角度分别为[α]，[β]，[δ]，通过旋转矩阵变化得到人体运动的肢体动作[B]在坐标系[A]中的齐次方阵。则关节[B]在世界坐标系中的齐次变换矩阵为：
　　式中：[F]代表体能训练动作;[i=1sa]代表体能训练动作的肢体信息;[f]代表关节在世界坐标系中的线速度。
　　通过上述过程，描述基于虚拟现实技术的人体运动轨迹，在此基础上，采用虚拟现实技术中的立体显示技术，模拟体能训练场景。为使体能训练动作更加真实，需要得到符合三维特征的虚拟立体图像树[7]，由于基于虚拟现实技术的体能训练场景中图像相关性强，因此通过该特征完成立体片快速算法[8]。假设体能训练动作场景左右片对中[Kx，y，z]成像是[Px1，y1，z1]，则视差为：
　　式中：[D]代表实际场景与虚拟场景的视差;[x1]，[y1]分别代表场景相对的坐标点;[N]，[F]分别代表场景变换向量;[Z]代表左右焦点间距。
　　在上述动作模拟与虚拟训练场景建立的基础上，建立体能训练动作数据库[9]，将体能训练动作数据与场景数据存储到数据库中。由于使用虚拟现实技术设计的体能训练动作，场景与系统格式存在一定的差异性，在使用该系统时，影响系统响应速度。因此在不破坏数据的情况下，对数据压缩处理[10?11]，计算公式如下：
　　式中：[J]代表體能训练动作模拟系统的响应时间;[Ax]代表系统内的数据格式;[gt]为数据压缩因子;[a]为体能训练动作数据。
　　通过上述过程完成数据的压缩。在实际使用时，根据不同的使用需求，对体能训练动作模拟系统进行操作，以此完成基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统的设计。
　　3  实验对比
　　此次实验的目的是验证上述设计的基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统的有效性。为使实验结果更具说明性，将传统的体能训练动作模拟系统与此次设计的系统做对比，对比两种体能训练动作模拟的还原度。
　　3.1  实验准备
　　以某高校为实验对象，将传统系统与此次设计系统分别应用于某班体育学生的基本体能训练动作中，主要的模拟体能训练动作如表1所示。
　　分别使用两种系统模拟上述体能训练动作，由于体能训练动作较多，需要搭建测试平台，以准确记录实验数据。为降低节点能耗和节约成本，同时满足实验需求，使用少量传感器节点充当路由器，以完成传感器数据采集和路由其他节点数据到实验平台的功能。具体实验平台结构图如图3所示。
　　实验中传感器节点通过串口与测试主机相连接，目的是使上位机软件监视整个实验过程。
　　3.2  实验结果分析
　　在上述实验数据准备与实验平台搭建完成的基础上，进行实验。共进行7次实验，对比两个系统在7次体能训练动作模拟的还原度，结果如图4所示。
　　分析实验对比结果可知，传统的体能训练动作模拟结果与期望的动作还原度相差较大，在7次实验中，体能训练动作的还原度均低于本文系统的动作还原度。而本文系统的体能训练动作还原度与期望还原度相差小，证明本文系统能够有效处理人体动作信息，模拟体能训练动作准确度更高。
　　4  结  语
　　针对传统体能训练动作模拟系统动作还原度较差的问题，设计一种基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统。实验结果表明，此次设计的基于虚拟现实技术的体能训练动作模拟系统比传统系统动作模拟的还原度好，具有一定的实际应用意义。希望此次设计的系统能够为体能训练动作模拟上提供一定的帮助，以提高体能训练效果。
　　参考文献
　　[1] 刘昊扬.基于人工智能的运动教练系统分析与展望[J].北京体育大学学报，2018，41（4）：55?60.
　　[2] 夏振平，胡伏原，程成，等.基于视觉空间定向理论的虚拟现实空间重构[J].液晶与显示，2019，34（2）：215?219.
　　[3] 李龙飞，曹飞帆，张鑫，等.脑控主被动协同刺激下肢康复训练系统研究与开发[J].西安交通大学学报（医学版），2019，40（1）：130?133.
　　[4] 曾珍珍，蔡盛腾，吕明琪.基于3D运动轨迹解析与隐马尔可夫模型的动作识别算法[J].光学技术，2018，44（6）：747?756.
　　[5] 钱银中，沈一帆.姿态特征与深度特征在图像动作识别中的混合应用[J].自动化学报，2019，45（3）：626?636.
　　[6] 周彤彤，刘更谦，李浩源，等.基于Kinect的双臂机器人动作模拟与轨迹规划[J].科学技术与工程，2017，17（7）：58?62.
　　[7] 肖玲，潘浩.基于WiFi信号的人体动作识别系统[J].北京邮电大学学报，2018，41（3）：119?124.
　　[8] 王昊鹏，冯显英，张明亮.人体下肢应激微反应自动识别[J].光学精密工程，2017，25（11）：2947?2957.
　　[9] 陆付祥.基于特征提取的健美操分解动作图像自适应识别方法[J].科学技术与工程，2019，19（7）：148?153.
　　[10] 任春明.倾斜指势动作识别设计方法[J].电子测量与仪器学报，2018，32（5）：168?175.
　　[11] 彭修全，任鸿翔，于建伟.船用遥控式抓斗的仿真训练系统[J].大连海事大学学报，2019，45（1）：33?39.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15290347.htm