基于VR的健美操仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)

張偉

（長(zhǎng)安大學(xué)體育部 陜西 西安 710064）

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)作為當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的技術(shù)，集合圖形圖像、計(jì)算機(jī)編程等各方面的技術(shù)。通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，可以使得用戶能夠沉浸在虛擬的環(huán)境中，大大提高用戶在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等方面的感知。當(dāng)前針對(duì)體育健美操的訓(xùn)練在很大的程度上還集中在二維的虛擬場(chǎng)景，缺乏對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的體驗(yàn)，從而使得運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練的積極性和訓(xùn)練的效果方面都大大降低。對(duì)此，本文提出采用三維立體軟件開(kāi)發(fā)的健美操虛擬仿真系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討。

1 三維人體建模

三維立體人體模型的構(gòu)建中，人體建模作為最為基礎(chǔ)的部分，也是最為關(guān)鍵的部分。當(dāng)前針對(duì)三維人體建模軟件中，Poser 5.0作為最為頂級(jí)的人體模型設(shè)計(jì)，成為廣大藝術(shù)家和動(dòng)畫(huà)片制作者使用的工具。對(duì)此本文選擇Poser 5.0對(duì)人體幾何模型進(jìn)行構(gòu)建，針對(duì)皮膚的變形采用剛體變形算法，從而實(shí)現(xiàn)健美操運(yùn)動(dòng)員基礎(chǔ)幾何模型的構(gòu)建。

1.1 H-Anim標(biāo)準(zhǔn)

H-Anim作為國(guó)際上虛擬人模型構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)，其主要是為在線的虛擬場(chǎng)景所偶制定。該標(biāo)準(zhǔn)將人體分為 1個(gè)人體重心、77個(gè)關(guān)節(jié)和 47個(gè)骨骼段，這些元素共同組成完整的虛擬人模型。虛擬人的骨骼段之間由關(guān)節(jié)相聯(lián)，人體重心、每個(gè)骨骼段以及關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)會(huì)影響到與它相聯(lián)的其他節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。

1.2 人體骨架的提取

通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)對(duì)人體骨架的分解，人體骨架則主要是由關(guān)節(jié)點(diǎn)和末端點(diǎn)按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)共同連線而成的。其中任何關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)都可能導(dǎo)致全身的運(yùn)動(dòng)。因此，把握好關(guān)節(jié)點(diǎn)則顯得至關(guān)重要。對(duì)此，本文在對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員關(guān)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算采用了中心法，也就是選取父關(guān)節(jié)的附屬段和當(dāng)前關(guān)節(jié)的附屬段邊界相交部分的中心作為當(dāng)前關(guān)節(jié)軸的中心，如圖1所示。

圖1 右肘關(guān)節(jié)中心計(jì)算和右上肢骨架示意圖Fig.1 Central figure to calculate the right elbow and right upper limb skeleton schematic

1.3 人體運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型

通過(guò)對(duì)人體幾何模型的構(gòu)建，還需要對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行構(gòu)建，從而使得健美操運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)符合相關(guān)的力學(xué)要求。對(duì)肢體運(yùn)動(dòng)變化的描述方法很多，如矢量法、四元素法等。本文采取齊次變換矩陣的方式來(lái)對(duì)人體肢體的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行描述。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于可統(tǒng)一位置和姿態(tài)進(jìn)行描述，從而靈活地將肢體在不同坐標(biāo)系當(dāng)中的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行變換和映射。其具體步驟為：

第一步，構(gòu)建肢體B圍繞關(guān)節(jié)A在空間坐標(biāo)系（x，y，z）中的坐標(biāo)為（xB，yB，zB）。如果該關(guān)節(jié)圍繞中心點(diǎn) A在空間坐標(biāo)當(dāng)中的旋轉(zhuǎn)角度分別為α，β，γ。由此通過(guò)旋轉(zhuǎn)矩陣的變化得到肢體B在坐標(biāo)系A(chǔ)當(dāng)中變換的齊次方陣。

由此通過(guò)對(duì)公式（1）的重復(fù)使用，可以的到關(guān)節(jié)B在世界坐標(biāo)系當(dāng)中的齊次變換矩陣為：

因此，通過(guò)公式（1）、（2），并結(jié)合雅可比矩陣可得到關(guān)節(jié)在世界坐標(biāo)系當(dāng)中的角速度和線速度，并得出肢體的運(yùn)動(dòng)軌跡和方向。

2 健美操動(dòng)作捕捉與采集技術(shù)

對(duì)健美操動(dòng)作的捕捉方式有很多，但是當(dāng)前常用的采集方式為采用慣性傳感器的方式對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作進(jìn)行捕捉。其具體的布局如圖2所示。通過(guò)將慣性傳感器固定在人體的各個(gè)部位上，節(jié)點(diǎn)自動(dòng)將采集到的相關(guān)信息通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的方式直接傳輸?shù)絇C電腦端。數(shù)據(jù)傳到 PC以后會(huì)被保存，建立人體動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而進(jìn)行下一步處理，比如人體三維重構(gòu)和人體動(dòng)作識(shí)別等。

圖2 慣性傳感器動(dòng)作捕捉Fig.2 Inertial sensormotion capture

圖3 慣性傳感器組成部分Fig.3 Inertial sensor part

3 M ongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

通過(guò)上述對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的采集，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的保存。而慣性傳感器作為當(dāng)前的一個(gè)新興的領(lǐng)域，還沒(méi)有形成比較普遍的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的時(shí)候，為連續(xù)的對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作進(jìn)行捕捉，需要提高動(dòng)作捕捉設(shè)備自身的配置。由此，使得該動(dòng)作捕捉得到的運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)量比較大。對(duì)此，本文提出采用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，其不僅可以支持大量的海量數(shù)據(jù)，同時(shí)也可以非常方便的實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的共享，特別是針對(duì)大型的健美操運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練單位來(lái)講，該技術(shù)更有必要。

MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL當(dāng)中的一種。隨著當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域當(dāng)中的一個(gè)重點(diǎn)話題。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)應(yīng)的特性，并著重突出鍵值存儲(chǔ)和文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等優(yōu)點(diǎn)與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，NoSQL有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）易擴(kuò)展性。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中一個(gè)非常典型的特點(diǎn)就是摒棄關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的缺點(diǎn)。 在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，其中的各個(gè)數(shù)據(jù)之間不存在任何的關(guān)系，由此在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用當(dāng)中，提高了該數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的擴(kuò)展性，使得可以根據(jù)數(shù)據(jù)的需要，增加更多的關(guān)于體育健美操訓(xùn)練的數(shù)據(jù)表格。同時(shí)在實(shí)際架構(gòu)中也帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力，甚至有多種NoSQL之間的整合。

2）靈活的數(shù)據(jù)處理模型。NoSQL可以存儲(chǔ)靈活的數(shù)據(jù)格式，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，該數(shù)據(jù)庫(kù)可以在不需要進(jìn)行事先存儲(chǔ)的情況下對(duì)需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行字段建立，由此省去了很多增刪減字段的非常繁雜的問(wèn)題。

3）高性能。由于該數(shù)據(jù)庫(kù)采用的是無(wú)關(guān)系性，并且其結(jié)構(gòu)也比較簡(jiǎn)單，由此使得系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)的情況下，仍然可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大批量的讀寫(xiě)。

同時(shí)在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方面，文中采用BSON格式對(duì)數(shù)據(jù)文檔進(jìn)行傳輸以及存儲(chǔ)。BSON格式作為一種類似與JSON的二進(jìn)制的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，和JSON一樣，都支持內(nèi)嵌入文檔對(duì)象以及數(shù)據(jù)對(duì)象，在數(shù)據(jù)的形式方面與JSON沒(méi)有任何的區(qū)別，只是JSON支持的數(shù)據(jù)類型要稍微多一些。

4 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)

對(duì)本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)本文采用了多種軟件，在三維立體軟件的中采用了Poser 5.0、3DMax渲染軟件，同時(shí)結(jié)合OpenGL軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，以C語(yǔ)言作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)軟件功能的實(shí)現(xiàn)。

5 結(jié)束語(yǔ)

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用提高了虛擬場(chǎng)景的沉浸性，從而提高了用戶體驗(yàn)，因此，被廣泛的應(yīng)用在軍事訓(xùn)練、體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練等多個(gè)領(lǐng)域中。本文通過(guò)對(duì)采用人體幾何建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員的基本骨骼的構(gòu)建，同時(shí)采用運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的采集，加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)的分析，從而可更好的借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)化。最后通過(guò)采用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建，提高數(shù)據(jù)處理的能力。通過(guò)上述的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了對(duì)健美操運(yùn)動(dòng)員的仿真，并可被應(yīng)用在大型運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練中心。

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