[发明专利]运动物体姿态跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种运动物体姿态跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

在建立运动物体的通用简化模型后，获取所述通用简化模型的初始化模型数据；

在根据实时测量的深度图选取目标深度图之后，根据所述目标深度图计算3D点云数据；

根据所述3D点云数据与所述初始化模型数据之间的对应关系，构造与所述对应关系相应的目标函数；

采用非线性优化算法将所述目标函数进行迭代优化，获取所述运动物体的姿态参数；

所述根据所述3D点云数据与所述初始化模型数据之间的对应关系，构造与所述对应关系相应的目标函数，包括：

对所述3D点云数据进行采样后，计算采样后的所述3D点云数据到所述通用简化模型的最小距离；

计算所述通用简化模型的关键点的深度到深度图的投影深度差；

将所述通用简化模型的不同可活动部分的球体或圆柱体进行碰撞检测，得到自碰撞互斥检测结果；

通过前三帧模型参数计算运动的速度及加速度；

根据所述最小距离、所述投影深度差、所述自碰撞互斥检测结果、所述速度及所述加速度构造目标函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通用简化模型采用球体堆叠而成，或者，所述通用简化模型采用圆柱体和球体穿插构成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数如下：

E＝ω₁E_P-M+ω₂E_M-D+ω₃E_collision+ω₄E_Δv+ω₅E_Δa，其中，E_P-M为点云与模型配准的能量函数，ω₁表示其权重，E_M-D为模型投影与深度图之间能量函数，ω₂表示其权重，E_collision是模型碰撞互斥能量函数，ω₃表示其权重，E_Δv为模型速度变化能量函数，ω₄表示其权重，E_Δa为模型加速度变化能量函数，ω₅表示其权重。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标函数采用非线性优化算法进行迭代优化，获取运动物体的姿态参数，包括：

在生成两个粒子种群后，为所述粒子种群中的粒子设置初速度；

根据以下公式迭代更新所述粒子种群中的粒子：

其中，k为迭代次数，w为惯性因子，c₁和c₂分别为自我搜索和全局搜索的学习因子，r₁和r₂分别为自我搜索和全局搜索的随机学习率，pbest_id为个体历史最优，gbest_id为种群历史最优，x_id为个体当前参数值，V_id为该个体下一步步长；

在每次更新所述粒子种群中的粒子后，将所述粒子种群中的粒子与3D点云进行相关并计算目标函数；

满足第一条件时，停止迭代更新所述粒子种群中的粒子；

所述第一条件为：迭代次数达到设定的第一阈值，目标函数小于设定的第二阈值，且种群参数方差小于设定的第三阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据以下公式迭代更新所述粒子种群中的粒子，包括：

将粒子种群划分为两个并独立更新；

粒子更新时加入高斯白噪声；

替换或误差过大的粒子的参数或增加其步长权重；

迭代次数过半时将两个粒子种群合并后进行全局优化。