本发明专利技术公开了一种基于人体运动显著性的柔性传感器及其布局方法，其通过构建构建三维人体模型，并在所述三维人体模型中设置人体体型参数；通过旋转人体骨骼关节，导出不同旋转角度的变形后的三维人体模型，并以三角面片为单位对变形前后的三维人体模型进行形变分析，根据所述形变分析结果建立三维人体模型的人体表面形变张量场，以及设置布线长度，并根据所述人体表面形变张量场计算所述柔性传感器的布线起点和布线方向，从而对所述柔性传感器的位置进行布局优化，提高了柔性传感器对人体形变信息的捕获能力，能够广泛适用于织物传感器等柔性拉伸传感器。器等柔性拉伸传感器。器等柔性拉伸传感器。
【技术实现步骤摘要】
基于人体运动显著性的柔性传感器及其布局方法和应用
[0001]本专利技术涉及传感技术，特别是一种基于人体运动显著性的柔性传感器，以及该柔性传感器的布局方法。
技术介绍
[0002]人体运动姿态跟踪通过各种类型的传感器捕捉骨骼关节的连续动作，是重要的人机交互模态[1]，在医疗康复、军事国防等领域均有重要意义，如跟踪中风患者的运动姿态，制定个性化的康复方案。
[0003]人体运动姿态跟踪所用传感器主要包括：图像传感器、可穿戴惯性传感器(IMU)、硅胶类柔性传感器、织物类柔性传感器，各类型传感器的性能比对如下：
[0004]表1人体运动姿态跟踪所用各类型传感器对比
[0005][0006]织物传感器采用纺织原材料制备，通过功能化加工使其具备拉伸、按压等感应能力，可集成于正常衣物并实现对人体状态监测的传感器。从表1的对比结果可见，织物传感器有如下特色：1)采集灵活，不受视野区域限制；相反，图像传感器则容易受到物体遮挡的影响而导致跟踪失败；2)穿戴舒适，避免了以IMU为代表的传感器材质硬、通过弹力绑带固定等缺陷；3)透气性好，相比以硅胶等聚合物作为基底材料的主流柔性传感器具有长期佩戴的优势；在中风患者的康复训练案例中，患者普遍存在长期卧床的情况，优良的透气性降低了褥疮的可能性。
[0007]但是，织物传感器的信号处理还存在巨大的挑战，主要包括：1)标准化的传感器布局无法适用于不同个体的体形差异，导致传感器偏移理想位置；2) 织物的自然穿戴方式和人体的连续运动将导致传感器发生进一步的位置偏移，但无法要求用户(特别是存在一定运动损伤的中风患者)频繁调整传感器至理想位置；3)人体运动容易引起织物面料的褶皱，进而产生织物传感器的复杂形变，因此同一个运动姿态下的传感器信号可能有差异。
[0008]于2019年发表在《Nature Biotechnology》期刊上的综述性论文《TowardsA New Generation of Smart Skins》明确提出，在传感器偏离理想位置、发生复杂形变的情况下依然保证鲁棒的监测性能，是未来柔性可穿戴系统的重要评价指标。
技术实现思路
[0009]本专利技术为解决上述问题，提供了一种基于人体运动显著性的柔性传感器及其布局方法，从而提高柔性传感器对人体形变信息的捕获能力。
[0010]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0011]首先，本专利技术提供一种基于人体运动显著性的柔性传感器的布局方法，其包括以下步骤：
[0012]构建三维人体模型，并在所述三维人体模型中设置人体体型参数；
[0013]旋转人体骨骼关节，并导出不同旋转角度的变形后的三维人体模型；
[0014]以三角面片为单位对变形前后的三维人体模型进行形变分析，根据所述形变分析结果建立三维人体模型的人体表面形变张量场；
[0015]设置布线长度，并根据所述人体表面形变张量场计算所述柔性传感器的布线起点和布线方向；
[0016]根据所述布线起点、布线方向、布线长度布设所述柔性传感器。
[0017]优选的，所述三维人体模型是通过扫描真实人体模型，计算得到所述真实人体模型的人体体型参数，从而根据所述人体体型参数构建蒙皮多人线性模型；所述对变形前后的三维人体模型进行形变分析，是通过分析人体运动导致的三维网格刚性变换，获得人体运动时的拉伸信息；根据所述拉伸信息建立人体表面形变张量场。
[0018]优选的，所述变形后的三维人体模型，是通过在在unity里设置人体体型参数，在x轴方向和/或y轴方向旋转人体右肘骨骼关节，导出不同骨骼旋转角度的的obj格式的三维人体模型；所述三维人体模型由封闭的三维网格构成。
[0019]优选的，所述形变分析进一步包括以下步骤：
[0020](1)计算变形前的三角面片的向量矩阵W
j
：
[0021]W
j
＝[v
2-v1,v
3-v1]，
[0022]其中，v1、v2、v3分别为所述变形前的三角面片的三个顶点坐标；
[0023](2)计算变形后的三角面片的向量矩阵
[0024][0025]其中，分别为所述变形后的三角面片的三个顶点坐标；
[0026](3)根据变形前向量矩阵W
j
和变形后向量矩阵计算形变矩阵J
j
：
[0027][0028]W
j
＝Q
jα
*R
j
，
[0029][0030]其中，形变矩阵J
j
是通过向量矩阵W
j
的QR分解求出，Q
jα
是所述向量矩阵W
j
的正交矩阵，R
j
是所述向量矩阵W
j
的上三角矩阵；
[0031](4)对所述形变矩阵J
j
进行SVD分解：
[0032]J
j
＝V*Σ*U
T
，U＝[U0,U1,U2],Σ＝diag(u,v,w),
[0033]其中，V和U为单位正交矩阵，∑为对角矩阵；U为拉伸矩阵，它的列向量代表拉伸方向；对角矩阵∑中，u、v、w分别对应3个拉伸方向的幅度大小。
[0034]优选的，所述人体表面形变张量场，是通过在所述三维人体模型上，以每个三角面片为单位，以三角面片重心为起点、u*U0为拉伸向量，画出所述三维人体模型的拉伸变化向量场。
[0035]优选的，所述布线起点，是选择人体骨骼关节部位的变形拉伸幅度最大的三角面片作为起始三角面片。
[0036]优选的，所述布线方向，是根据所述起始三角面片的拉伸向量U1，计算所述起始三角面片的变形拉伸的线长比例最大的两个边的交点P1和交点P2；根据所述交点P1和所述交点P2，得到所述起始三角面片的布线方向和所述起始三角面片的拉伸线长P1P2；并根据所述交点P2和相邻三角面片的拉伸向量U2,计算所述相邻三角面片的变形拉伸的线长比例最大的两个边的交点 P2和交点P3，得到所述相邻三角面片的布线方向和所述相邻三角面片的拉伸线长P2P3；以此类推，直至三角面片的拉伸线长的总和小于预设阈值；所述拉伸线长即为所述柔性传感器的线长。
[0037]优选的，还进一步根据所述柔性传感器的线长与人体骨骼关节的旋转角度，构建线长与旋转角度关系映射图；所述关系映射图中，x轴表示人体骨骼关节在x轴方向的旋转角度值，y轴表示人体骨骼关节在y轴方向的旋转角度值，z轴表示所述柔性传感器的线长。
[0038]其次，本专利技术提供一种柔性传感器，其采用上述任一项所述的布局方法。
[0039]另外，本专利技术还提供一种服装，其包括所述的柔性传感器，所述柔性传感器设置于所述服装的肩部关节的外侧、肘部关节的外侧、膝部关节的外侧中的一个以上位置。
[0040]本专利技术的有益效果是：
[0041]本专利技术通过构建不同旋转角度的变形后的三维人体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人体运动显著性的柔性传感器的布局方法，其特征在于，包括以下步骤：构建三维人体模型，并在所述三维人体模型中设置人体体型参数；旋转人体骨骼关节，并导出不同旋转角度的变形后的三维人体模型；以三角面片为单位对变形前后的三维人体模型进行形变分析，根据所述形变分析结果建立三维人体模型的人体表面形变张量场；设置布线长度，并根据所述人体表面形变张量场计算所述柔性传感器的布线起点和布线方向；根据所述布线起点、布线方向、布线长度布设所述柔性传感器。2.根据权利要求1所述的布局方法，其特征在于：所述三维人体模型是通过扫描真实人体模型，计算得到所述真实人体模型的人体体型参数，从而根据所述人体体型参数构建蒙皮多人线性模型；所述对变形前后的三维人体模型进行形变分析，是通过分析人体运动导致的三维网格刚性变换，获得人体运动时的拉伸信息；根据所述拉伸信息建立人体表面形变张量场。3.根据权利要求1所述的布局方法，其特征在于：所述变形后的三维人体模型，是通过在在unity里设置人体体型参数，在x轴方向和/或y轴方向旋转人体右肘骨骼关节，导出不同骨骼旋转角度的的obj格式的三维人体模型；所述三维人体模型由封闭的三维网格构成。4.根据权利要求1所述的布局方法，其特征在于：所述形变分析进一步包括以下步骤：(1)计算变形前的三角面片的向量矩阵W
j
：W
j
＝[v
2-v1,v
3-v1]，其中，v1、v2、v3分别为所述变形前的三角面片的三个顶点坐标；(2)计算变形后的三角面片的向量矩阵(2)计算变形后的三角面片的向量矩阵其中，分别为所述变形后的三角面片的三个顶点坐标；(3)根据变形前向量矩阵W
j
和变形后向量矩阵计算形变矩阵J
j
：W
j
＝Q
jα
*R
j
，其中，形变矩阵J
j
是通过向量矩阵W
j
的QR分解求出，Q
jα
是所述向量矩阵W
j
的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭诗辉，李思含，林俊聪，高星，廖明宏，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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