光学和惯性体感数据融合的变电仿真人体运动捕捉方法

摘要

本发明涉及变电站仿真培训技术，具体是一种光学和惯性体感数据融合的变电仿真人体运动捕捉方法。本发明解决了现有运动捕捉系统数据处理算法复杂、计算量大、当标记点混淆或被遮挡时无法工作、无法进行人体定位和累计误差控制的问题。光学和惯性体感数据融合的变电仿真人体运动捕捉方法，该方法包括如下步骤：1)通过Kinect体感设备和惯性传感器各获取一组人体运动数据；2)利用卡尔曼滤波算法对两组人体运动数据进行数据融合，由此得到高质量的人体骨架模型；3)提取人体运动特征识别动作，然后驱动变电仿真虚拟环境中的虚拟人完成相应的动作。本发明适用于变电站仿真培训。