一种虚拟机械臂交互的抖动消除方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于人机交互领域，特别是一种虚拟机械臂交互的抖动消除方法。 技术背景
[0002] Kinect是微软公司2010年推出一种新的3D传感器设备，其导入了即时动态捕获、 影像辨识、麦克风输入、语音辨识、社群互动等功能。通过影像辨识，可以识别人体及动作。 利用微软的SDK开发工具，可以获取人体骨骼数据，许多研究者正致力于利用骨骼数据进 行基于Kinect人机交互研究。
[0003] 对于Kinect提供的骨骼关节数据，微软SDK开发工具本身提供了平滑函数进行处 理，但该平滑处理还是属于一种初级的不具特定性的处理方式，对交互过程中的许多特定 噪声效果不大。对于交互过程中的抖动问题，有的人将阻尼振动模型施加到交互对象上，利 用模型的限制来消除抖动，该抖动消除效果依赖于阻尼振动模型的参数设置及模型的复杂 程度，有的人则利用双指数平滑算法对关节坐标进行平滑。由于视觉的局限性，并不是所有 的实际交互动作都能由传感器得到的数据真实反映，而交互过程中，通常传感器数据计算 得到数据直接传递给交互对象，这样可能导致交互对象的部分交互范围成为了交互死角。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供了一种虚拟机械臂交互的抖动消除方法，以便能够消除交互 过程中大部分的抖动、交互动作不连贯等问题。
[0005] 本发明的目的是这样实现的，一种虚拟机械臂交互的抖动消除方法，其特征是，至 少包括如下步骤：
[0006] 步骤1 :初始化系统参数和设备，然后选择是否进行映射参数校正，若否，进入步 骤2;若是，进入步骤9;
[0007] 步骤2 :通过3D传感器获取人体的7个关节的3维坐标，这7个关节的3维坐标 包括左肩关节坐标、右肩关节坐标、肩膀中央关节坐标、臀部中央关节坐标、右肘关节坐标、 右腕关节坐标和右手关节坐标，同时还求取这7个关节的跟踪状态；
[0008] 关节的跟踪状态的值有3种：0、1、2,对应着"跟踪"、"推断""未跟踪" 3种情况。
[0009] 步骤3 :确定用户坐标系，利用步骤2获取的7个关节的3维坐标，确定用户坐标 系，并基于用户坐标系求4个角度的值，记为角度的测算值，这4个角度包括右臂的右倾角、 前后倾角、手肘弯曲角和手腕弯曲角，同时根据关节的跟踪状态确定每个测算值的有效状 态；
[0010] 测算值的有效状态取值有2种：1、0,分别表示有效、无效。
[0011] 步骤4 :对角度的测算值进行抖动消除处理；
[0012] 步骤5 :抖动消除处理的结果，记为角度的平滑值，通过映射过程转化为用于交互 的角度值，记为角度的交互值，传递给通信模块；
[0013] 步骤6 :通信模块将交互值进行封装，并发送给远程端的交互端；
[0014] 步骤7 :交互端根据接收的数据，更新虚拟机械臂的状态；
[0015] 步骤8 :返回到步骤2 ;
[0016] 步骤9 :进行映射参数校正处理，完成后进入步骤2。
[0017] 所述的步骤4抖动消除处理包括如下步骤：
[0018] 步骤201:求4个角度的测算值Ag[i]和有效状态M[i];进行卡尔曼滤波器的预 测，获取4个角度的预测值Ap[i];此处i表示角度i的数据；令i= 1，转到步骤202 ;
[0019] 步骤202:若角度i的测算值Ag[i]的有效状态M[i]等于1，转到步骤203;否则， 跳到步骤209;
[0020] 步骤203 :判断角度i的测算值Ag[i]是否超过上下界Up[i]和Dn[i]，即是否满 足条件Ag[i] >Up[i]或Ag[i] <Dn[i]，若是，转到步骤204;否则，跳到步骤205;
[0021] 步骤204 :将角度i的测算值Ag[i]调整到上下界范围内，即若Ag[i] >Up[i]，则 令 Ag[i] =Up[i];若 Ag[i] <Dn[i]，则令 Ag[i] =Dn[i];转到步骤 205;
[0022] 步骤205 :对角度i的测算值Ag[i]与预测值Ap[i]作差，再求绝对值，结果记为 山:即d|Ag[i]-Ap[i] |，转到步骤 206 ;
[0023]步骤206:判断山是否大于阈值thi，若是，转到步骤207;否则，跳到步骤210;
[0024] 步骤207:求角度i的变化量d2，其中角度i的上时刻的测算值记为Ag' [i]。若 Ag'[i]不存在或无效，贝>1令(12=0°;否则，令d2= |Ag[i]-Ag'[i]|，转到步骤208;
[0025] 步骤208:判断d2是否大于阈值th2，若是，转到步骤209;否则，跳到步骤210;
[0026] 步骤209:用角度i的预测值Ap[i]替换其测算值Ag[i]，即令Ag[i] =Ap[i]，转 到步骤210 ;
[0027] 步骤210 :判断i是否等于4,若是，跳到步骤212 ;否则，转到步骤211 ;
[0028] 步骤211 :令i=i+1，跳到步骤202 ;
[0029] 步骤212:以4个角度的测算值Ag[i]作为卡尔曼滤波器的观测结果，进行卡尔曼 滤波器的校正，得到抖动消除的结果，记为角度的平滑值A[i]。
[0030] 所述的步骤5中的映射过程，将4个角度的平滑值A[i]，通过映射过程转化为4个 交互值Ir[i]，包括：
[0031] 平滑值A[i]到交互值Ir[i]的映射关系可表示为：
[0032]
[0033] 其中，Up[i]、Dn[i]是角度i的上下界，Max[i]、Min[i]是角度i的最大值和最小 值。这里4个角度的上下界设为：
[0034] Up[l] = 90。，Dn[l] = 0。，Up[2] = 90。，Dn[2] =-90。
[0035] Up[3] = 90。，Dn[3] = 0。，Up[4] = 90。，Dn[4] = 0。
[0036] 默认情况下，角度i的上下界与其最大最小值是一致的，即Up[i]等于Max[i]， Dn[i]等于Min[i]。映射关系可以通过步骤9映射参数校正处理得到调整，因为映射参数 校正处理可以改变映射参数Max[i]和Min[i]。
[0037] 所述的步骤9映射参数校正处理包括如下步骤：
[0038] 步骤301:初始化统计变量sum，设sum= 0。将每个角度的上下界包围的区间 [Dn[i]，Up[i]]均分为30个小区间，建立每个角度的统计直方图。初始化统计直方图中每 个小区间的频数为0;
[0039] 步骤302 :获取每个角度的测算值Ag[i]及有效状态M[i];
[0040] 步骤303 :若所有角度的测算值都有效，即条件M[i]等于1对i取1、2、3、4全成 立，转到步骤304 ;否则，跳到步骤302 ;
[0041] 步骤：304:根据每个角度的测算值Ag[i]，累积每个角度的直方图；令sum= sum+1，转到步骤305 ;
[0042] 步骤305 :判断sum是否大于5000,若是，转到步骤306 ;否则，跳到步骤302 ;
[0043] 步骤306 :分析每个角度的直方图，确定映射参数。对于每个角度，在直方图中分 别从最左端和最右端开始往中间搜索找出第一次出现频数超过5的小区间，从最左端开 始搜索找出第一次出现的频数超过5的小区间，以该小区间的左边界为该角度的最小值 Min[i]，从最右端开始搜索找出第一次出现的频数超过5的小区间，以该小区间右边界为 该角度的最大值Max[i]。这样就得到了每个角度的最大值Max[i]和最小值Min[i]。
[0044] 本发明的优点是：利用卡尔曼滤波器和时间及空间限制条件对交互用到的数据进 行降噪处理，减弱或消除交互中抖动现象。并提出一个用于验证的交互系统，该系统由3D 传感器提取用户的骨骼信息，并进一步计算出右手及右手臂的若干关节的角度值，利用本 抖动消除方法对得到的关节的角度值进行抖动消除处理，之后通过一种新的映射方法将其 转化为交互值，再通过通信传递给虚拟机械臂更新状态以实现交互目的。
【附图说明】
[0045] 图1是系统总流程框图；
[0046] 图2是抖动消除处理流程图；
[0047] 图3是映射参数校正处理流程图。
【具体实施方式】
[0048] -种虚拟机械臂交互的抖动消除方法，如图1所示，至少包括以下步骤：
[0049] 步骤1 :初始化系统参数和设备，然后选择是否进行映射参数校正，若否，进入步 骤2;若是，进入步骤9;
[0050] 步骤2 :通过3