拋棄磁場傳感器，用6軸IMU玩轉最小手臂動捕系統(tǒng)

日前，由得捷電子贊助，Supplyframe China 主辦，與非網(wǎng)承辦的 Hackaday Prize 2019 中國區(qū)賽事已落下帷幕，最終角逐出 6 個參賽作品作為今年賽事的前 6 強，而《最小手臂動捕系統(tǒng)》就是其中之一。接下來跟著與非網(wǎng)一起來走近這個作品，了解作品背后的知識吧。

作者簡介

雷凡，德國不來梅大學電氣自動化系畢業(yè)，在德國一家智能眼鏡公司工作兩年后選擇回國創(chuàng)業(yè)，目前是蘇州星創(chuàng)動電子科技有限公司的合伙人之一，主要研究方向是人機交互和機器人領域。

《最小手臂動捕系統(tǒng)》作品簡介

最小手臂動捕系統(tǒng)的設計思路來源于作者在德國工作的經驗，當時他們設計的動捕產品著重于工業(yè)場景下的應用，像給員工提示、培訓等。但在剛回到國內時，發(fā)現(xiàn)無論從體量還是質量的角度，動捕系統(tǒng)都處于初期階段，于是就萌發(fā)了做一款“動捕屆的 Arduino”的想法，以更低的平臺和大眾的價格吸引更多的玩家加入，促進國內動捕行業(yè)的發(fā)展。

話不多說，下面從多維度出發(fā)給大家介紹一下這款最小手臂動捕系統(tǒng)作品。

動捕系統(tǒng)工作原理：

作為人機交互的一個分支，動作捕捉系統(tǒng)是一種利用傳感器技術將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至計算機生成三維模型，然后將生成的模型通過虛擬引擎高度還原人體的真實動作的系統(tǒng)。

本作品的工作原理是將 6 軸 IMU 采集的姿態(tài)數(shù)據(jù)傳送給 PC 機，通過“動態(tài)初始化”快速計算出每顆 IMU 的坐標系與對應手臂骨骼模型坐標系之間的偏差關系，并結合初始化結果和 IMU 的實時姿態(tài)，計算出手臂模型的骨骼姿態(tài)，進而實現(xiàn)手臂的動作捕捉。

動捕系統(tǒng)分類：

現(xiàn)代動作捕捉系統(tǒng)基于捕捉原理的不同，包括聲學式、電磁式、光學式、機械式、視頻捕捉式和慣性式，目前市場上有兩類主流動作捕捉系統(tǒng)。

一類是基于光學的動作捕捉系統(tǒng)，其優(yōu)點是采樣率高、實時性強，可實現(xiàn)高速運動的動作捕捉需求，缺點是易受光照等環(huán)境因素的干擾，造價昂貴，因此普及率低。

另一類是基于慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)，其優(yōu)點是采集信號量少帶來的實時性高、慣性傳感器體積小、易于佩戴、價格低，缺點是存在測量噪聲、漂移誤差，無法對人體姿態(tài)進行長時間精確跟蹤，但由于價格因素，普及率高。

而在 Hackaday Prize 2019 獲獎的《最小手臂動捕系統(tǒng)》就是屬于第二類：基于慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)。

《最小手臂動捕系統(tǒng)》方案說明

《最小手臂動捕系統(tǒng)》采用基于“三顆 MPU6050+MCU”的硬件方案實現(xiàn)手臂的動作捕捉，其中 MCU 使用的是 TI 的 MSP430F5259，數(shù)據(jù)傳輸方式采用板載 USB 或藍牙串口透傳二選一的方式。在功能實現(xiàn)過程中，直接調用 MPU6050 內置的 DMP 驅動，采集每顆傳感器的姿態(tài)（四元數(shù)格式），并發(fā)送至上位機。通過“動態(tài)初始化”的方式將傳感器與 3D 環(huán)境下的骨骼模型進行綁定，即確定傳感器與對應骨骼模型之間的姿態(tài)偏差。結合反向運動學，實時計算骨骼姿態(tài)進而實現(xiàn)動作捕捉。

《最小手臂動捕系統(tǒng)》特點展示

優(yōu)點：

a)硬件沒有使用磁場傳感器，用 6 軸 IMU 替代 9 軸 IMU，可以做到“即穿即用”，有效避開了重復校準磁場傳感器、磁干擾等問題；

b)在初始化過程中可以融合其它帶有姿態(tài)數(shù)據(jù)的設備，如谷歌 Daydream 的遙控器（內置 9 軸 IMU）等；

c)直接調用 MPU6050 內置的 DMP 驅動，降低 MCU 計算壓力，進一步壓縮成本。

缺點：

a)DMP 驅動的啟動過程較慢，大約需要 15 秒的時間，傳感器的姿態(tài)方能穩(wěn)定下來；

b)DMP 驅動計算出的姿態(tài)容易漂移，效果不及 Mahony 或卡爾曼濾波的效果好；

c)DMP 采用 FIFO 的方式緩存計算結果，處理不當容易造成數(shù)據(jù)溢出；

d)沒有融合磁場傳感器，不論采用哪種姿態(tài)計算方式，漂移的現(xiàn)象都會存在，但漂移明顯時，可通過重新初始化的方式來改善飄逸問題。

《最小手臂動捕系統(tǒng)》使用方法

將三顆 IMU（MPU6050）分別佩戴在手背、下臂近手腕及上臂近手肘的位置，其中直接布局在 MCU 主板上的 IMU 需要戴在下臂近手腕處，其余兩顆 IMU 則是兩個獨立模塊，分別佩戴在手背和上臂手肘處。

演示視頻如下：

慣性動捕產業(yè)分析

隨著計算機和傳感器技術的不斷進步，人們在人機交互方面的研究也不斷深入，動作捕捉作為人機交互方面的一個分支，在近幾年也得到了飛速的發(fā)展。

如上文中所述，現(xiàn)代動作捕捉系統(tǒng)基于捕捉原理的不同，包括聲學式、電磁式、光學式、機械式、視頻捕捉式和慣性式。聲學式和電磁式的捕捉系統(tǒng)精度比較差，且受環(huán)境噪聲和磁場的影響比較大；光學式的捕捉系統(tǒng)精度高，但安裝復雜，成本高和對環(huán)境要求高；機械式的動作系統(tǒng)穿戴困難，且會影響人體的自由活動；視頻捕捉式的捕捉系統(tǒng)雖然不需要在人體身上佩戴傳感節(jié)點，但算法復雜，實現(xiàn)難度大?；趹T性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)，其具有便攜穿戴、操作簡單和成本低廉的特點，能夠不受時間和地點的限制，持續(xù)不斷地采集人體各個部位的實時運動信息，在跌倒監(jiān)測、體育訓練、軍事訓練、體感 游戲、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實方面都得到了廣泛應用。

慣性動捕行業(yè)目前還屬于小眾產業(yè)，國外起步較早，發(fā)展較為成熟。

•  美國 Inertiallabs 公司已經推出了商業(yè)化的慣性式動作捕捉系統(tǒng) 3Dsuit；

•  荷蘭的 Xsens 公司也推出了自己的 Xsens MVN 慣性動作捕捉系統(tǒng)，兩者都可以實時采集人體各部位的姿態(tài)數(shù)據(jù)，快速地完成人體姿態(tài)地測量，已經廣泛應用與國外的 CG 電影制作。

對比國外動捕行業(yè)的發(fā)達，國內動捕系統(tǒng)的商業(yè)化程度較低，只有少數(shù)企業(yè)在做，如瑞立視、青瞳視覺等，但這些企業(yè)都是從事光學動捕系統(tǒng)研發(fā)的，對于慣性動捕產業(yè)而言，除了諾亦騰、星創(chuàng)動等，大多數(shù)仍停留在實驗室階段：

•  諾亦騰在 SIGGRAPH 2019 大會發(fā)布了全身慣性動捕系統(tǒng) Perception Neuron Studio，可配置、可定制，并且配有適用于高級動捕應用的硬件和軟件附件；

•  星創(chuàng)動的研究領域是基礎慣性動捕系統(tǒng)與機器人，目前處于項目定制階段；

•  浙江大學的李啟雷等人研發(fā)的慣性式動作捕捉系統(tǒng)，可以采集人體運動的加速度和磁力數(shù)據(jù)；

•  中國科學院大學的汪俊等人所設計的慣性動作捕捉系統(tǒng)，各慣性傳感器節(jié)點通過無線 WiFi 模塊進行連接，節(jié)點的體積較大；

•  馬杰和劉莉琛兩人所在的團隊設計了基于 Zigbee 通訊的慣性式動作捕捉系統(tǒng)，但 Zigbee 的通訊速率限制了捕捉系統(tǒng)的采樣速度與精度。

總結語

隨著 5G 時代的到來，更高的帶寬給動捕產業(yè)帶來了新的機遇，而最大的動捕市場受眾群體在中國，面對市場需求與產業(yè)技術的懸殊差距，目前國內企業(yè)和科研機構應對標國外技術參數(shù)、立足創(chuàng)新，包括底層的算法和硬件的開發(fā)，在關鍵技術方面各個擊破，才能走出動捕產品基本靠進口的窘境。

11 月 23 日，Hackadayprize 2019 China 大賽頒獎儀式暨全球創(chuàng)客嘉年華活動將在深圳舉辦，一起來 Party 吧！

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