基于双Kinect传感器的三维人体姿态跟踪方法

三维人体姿态估计与跟踪是机器视觉中的热点问题。为了提高人体姿态跟踪的稳定性,以人体关节点自由度向量的方法表示人体运动姿态,使用无迹卡尔曼滤波方法对人体姿态进行跟踪,并搭建了一套基于双Kinect传感器的人体姿态跟踪系统。对比于传统的人体运动捕捉系统,该系统可实现在简单动作下准确稳定的三维人体姿态跟踪,在复杂动作下反映运动过程的特殊性质,并用于运动生物力学的性能评估。     

人体运动的形象化建模与仿真

人体运动的仿真在分布虚拟战场环境仿真，灾难救援训练，交互式防暴演习等领域有重要的应用。人体是由200多个关节组成的复杂形体，本文采用层次化，关节化的建模方式对人体进行建模，从实用角度，通过运动学方法得到各关节旋转角，根据研究对象的特点，采用基于多摄象机跟踪固定在人体上的标记点的光学测量方法，在此基础上实现人体空间测量数据到关节运动角度的转换，驱动三维高逼真度人体仿真模型，并应用于战场环境士兵仿真以及救援操作作业人员的仿真应用，取得良好的仿真效果。     

基于关键姿态映射的运动重定向

提出一种基于关键姿态映射的运动重定向方法,实现不同角色之间运动序列的快速映射。首先,对源运动数据降维,在低维空间中做聚类分析,提取关键姿态;其次,参数化运动序列,计算运动权值;最后,自动求解目标角色的关键姿态,结合运动权值重构目标角色的运动。实验结果表明,该方法较为完整的保留了源运动序列的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。     

基于雷达极化理论的弹丸飞行姿态电磁散射特征

针对用线极化天线测速雷达测量弹丸飞行姿态问题,利用电磁理论推导并分析了底部刻槽弹丸的姿态特征参数。首先由雷达电轴与刻槽弹丸对称轴之间的关系,建立弹体散射矩阵,得到散射场的粗略表示,说明刻槽测量姿态的原理;其次,利用理想导体上无限长窄槽的表面等效磁流的近似表达式,详细推导了凹槽散射的远场表达式;再次,比较了刻槽后平行极化与垂直极化的远区散射场,用解析法和数值法仿真了不同飞行姿态下刻槽对弹丸散射回波的调制作用并与实测数据进行了比较,数值仿真了姿态特征参数的单调性;最后,对姿态特征参数的增强方法进行了简要的讨论和展望。仿真结果表明,在一定章动角范围内,该姿态特征参数能够表征弹丸的飞行姿态,具有相对稳健性和单调性。     

舰船运动姿态的多维自回归建模

由于受到诸多随机因素的影响，海上航行舰船的姿态运动呈现复杂的动力系统的特征。可从时域的角度，采用时间序列中多维自回归模型实现对舰船运动姿态的辨识。文章同时给出拟合的真实例子以及它的预报。     

虚拟人体运动系统建模方法研究

利用模型研究人体的运动原理和规律,是人体运动研究的一个重要手段和有效工具。本文主要介绍了几种常用的建模方法,其中包括弹簧-阻尼-质量力学模型、多刚体模型、神经-肌肉-骨骼系统模型、基于数字人体图像的模型和基于人工神经网络的模型等方法。并分析了各种方法的特点和适用范围以及建模中存在的难点和关键问题。     

考虑舒适度的人体运动仿真算法

在分析了人体自身的运动反馈控制机理的基础上,引入舒适度作为虚拟人体运动控制的性能指标函数,提出了一种基于舒适度优化的虚拟人体运动控制算法,该算法综合考虑了反向运动学、反向动力学以及人体工效学等因素,避免了单纯从动力学方面求解所带来的虚拟人体动画所隐含的力量冲突,提高了仿真结果的真实性和合理性。利用该算法对人体上肢的运动进行了研究,计算结果和实验结果吻合良好。     

三维地形中人体运动生成方法

给出了一种适应于三维地形的虚拟人体运动控制方法。首先提出了一种新的足迹生成方法，然后以足迹作为约束，基于简化的三段运动模型，分别用不同的方法生成各部分运动：用曲线拟合身体质心运动轨迹；采用增加约束条件的逆运动学方法生成下肢运动；采用正向运动学插值方法生成上肢运动。综合人体的质心运动、下肢运动和上肢运动，合成了和谐的人体运动。最后，介绍了部分实现与实验结果。实验表明，该方法实时性好，逼真性高，适用于实现复杂三维地形环境中实时三维人体运动的生成与控制。     

移动体姿态率检测的一种方法

介绍了一种利用全球卫星定位系统(GPS)的载波相对多普勒频移来实现近地和地面移动体的姿态变化率检测的方法。此系统包括两个GPS接收天线、一个信号处理电路和算法程序。系统的重量、功耗和成本都较低。     

基于特征回归的单目深度图无标记人体姿态估计

单目深度图无标记人体姿态估计问题,由于动作的多样性,人体自遮挡,运动无规律等因素的影响,导致系统准确率低,鲁棒性不强和运行效率低。为此提出一种基于单目深度图点云的特征提取方法和回归方法,利用特征回归和关节点分类,可以在不使用时间信息的情况下,从单目深度图出估计出人体的关节点坐标。实验结果表明,与其他基于单目深度数据的姿态估计方法,以及相同情况下的多目方法比较,该方法的都能保持很好的精度。     

用于人机交互的交流式电磁跟踪系统的研究

虚拟现实系统和计算机仿真系统中广泛采用电磁跟踪系统测量用户的头部或手部的位置和姿态来实现人机交互。本文分析了目前已有的直流式电磁跟踪系统的不足，提出了一种采用交流信号作激励源的交流式电磁跟踪系统，研究了该系统的结构，推导了用于提取传感器接收信号的递推数字互相关算法，讨论了算法参数与算法性能的关系。仿真实验证明了算法的有效性及理论分析的正确性。本文的研究成果为实际的交流式电磁跟踪系统的设计提供了理论依据。     

一种基于网络化智能传感器的分布式测控方法

基于Web的分布式测量与控制潜力巨大,是目前网络应用领域的一个研究热点。采用IEEE 1451的设计思想,介绍了一种具有标准网络接口的高集成度智能六维力传感器的设计方法。然后以此为基础,提出了一个基于Web的分布式测控应用开发框架,并成功应用于机器人的力感知系统。该框架充分利用了网络化传感器的优势,采用全Java平台,可以实现多维力传感器数据与状态信息的在线访问、监测与分析,可复用可移植,为进行机器人Web遥操作等高层应用提供了可靠技术保障。     

TMS320系列芯片在电视跟踪器中的应用

本文介绍了以ＴＭＳ２０第二代产品为ＣＰＵ的电视图像专用处理机的设计方法，并给出了相应的硬件框图。文中最后还给出了专用处理机在实时数字电视跟踪系统中承担目标检测、识别、跟踪及控制等运算任务的实验结果。结果表明，该专用机具有速度高、成本低、开发便利等优点，它也可以应用于其他实时处理系统。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

Distributed localization for anchor-free sensor networks

Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances.     

Distributed event region fault-tolerance based on weighted distance for wireless sensor networks

Event region detection is the important application for wireless sensor networks (WSNs), where the existing faulty sensors would lead to drastic deterioration of network quality of service. Considering single-moment nodes fault-tolerance, a novel distributed fault-tolerant detection algorithm named distributed fault-tolerance based on weighted distance (DFWD) is proposed, which exploits the spatial correlation among sensor nodes and their redundant information. In sensor networks, neighborhood sensor nodes will be endowed with different relative weights respectively according to the distances between them and the central node. Having syncretized the weighted information of dual-neighborhood nodes appropriately, it is reasonable to decide the ultimate status of the central sensor node. Simultaneously, readings of faulty sensors would be corrected during this process. Simulation results demonstrate that the DFWD has a higher fault detection accuracy compared with other algorithms, and when the sensor fault probability is 10%, the DFWD can still correct more than 91% faulty sensor nodes, which significantly improves the performance of the whole sensor network.     

Distributed sampling measurement method of network traffic in high-speed IPv6 networks

With the advent of large-scale and high-speed IPv6 network technology, an effective multi-point traffic sampling is becoming a necessity. A distributed multi-point traffic sampling method that provides an accurate and efficient solution to measure IPv6 traffic is proposed. The proposed method is to sample IPv6 traffic based on the analysis of bit randomness of each byte in the packet header. It offers a way to consistently select the same subset of packets at each measurement point, which satisfies the requirement of the distributed multi-point measurement. Finally, using real IPv6 traffic traces, the conclusion that the sampled traffic data have a good uniformity that satisfies the requirement of sampling randomness and can correctly reect the packet size distribution of full packet trace is proved.     

基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模技术研究

针对目前复杂机电产品仿真通常只能集中建模的现状，提出一种新的分布式协同建模方法。首先分析了支持分布协同建模所必需的信息，然后利用分布式对象技术，将这些信息集成为分布式仿真模型对象。分布式仿真模型对象通过包含的丰富信息，支持能够被正确的组装和重用；通过自身的分布式特点使得建模人员能够透明访问它们。基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模方法能够强有力支持复杂机电产品的分布式协同建模。     

有色观测噪声条件下的分布式Kalman最优融合

传统分布式Kalman融合算法通常假定观测噪声是白噪声,在有色观测噪声条件下将导致系统性能的降低,而白化有色观测噪声会加剧传感器估计误差的相关性,对这种相关性的处理是分布式Kalman融合的难点.提出了一种基于有色观测噪声多传感器系统的分布式Kalmn最优融合算法,将系统状态分解为不相关的两部分,进行非扩维Kalman滤波以及分布式状态融合,证明了分布式状态融合等价于集中式Kalman最优融合,并进一步分析了具有反馈和非反馈两种结构的多传感器系统,给出了反馈结构下修正的分布式Kalman最优融合算法.同时分析了有色观测噪声对Kalman滤波器的影响.理论分析与蒙特卡罗仿真表明:所提算法具有全局最优性并且便于工程实时计算.     

基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模实现技术研究

在基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模技术研究基础上，提出由客户机层，应用服务器层和数据库层构成的基于CORBA的三层体系结构实现技术。以支持分布式协同建模，同时还给出了一个软件原型，并利用该软件原型实现了一个复杂产品的分布式协同建模。