三维运动学参数测量方法在线视频

同学们好

这一节我们主要讲一下

三维运动学参数的测量方法

通过摄影或摄像记录运动动作

并通过所记录的影像画面

获取运动学参数

在运动生物力学中

我们称之为影像解析

对于跑步跳远等项目

人体可以看成在一个平面内运动

应用平面解析的方法

就可以获得

较为准确的运动学的参数了

应用平面解析的方法获取运动学参数

只需要一台摄像机垂直于运动平面

进行拍摄就行了

但对于象链球 铁饼等项目

人体在运动中有旋转的动作

应用平面解析的方法

就不能获得准确的运动学参数

此时我们通过

两台以上的摄像机对运动动作

进行拍摄

从而获取人体在三维空间的

运动学参数

这种方法我们称之为三维影像解析

三维影像解析为什么能够

获取人体运动学参数的呢

下面我们来简单介绍一下

三维影像解析的原理

空间中的一个点XYZ

通过拍摄

转成拍摄图像中的一个点UV

空间中一个点

在通过摄像机拍摄成像点

会在画面的什么位置

是由摄像机的参数决定的

这些参数包括摄像机的焦距

成像中心点位置等

这些我们称为摄像机的内参

同时也与摄像机在空间中的位置

拍摄的角度有关

这些我们称为摄像机的外参

获取摄像机的参数的过程

我们称之为摄像机标定

通过标定好的摄像机

我们就能知道空间任意一点

在摄像机画面上的成像位置

但由成像原理我们知道

通过镜头中心的这条线上

所有点都会成像在这个点上

也就是说画面上的一个点

对应现实中是无数个点

通过一台摄像机是不能

求出画面点在空间的三维位置的

此时我们就可以通过

一定角度来摆放两台摄像机

去同时拍摄这个点

同样的假设点XYZ

在左边成像位置是U1V1

在右边成像位置是U2V2

成像在U1V1点处的图像

在现实世界中是一条直线

成像在在U2V2点处的图像

在现实生活中也是一条直线

而在空中两条直线的交点只有一个

也就是点XYZ

也就是说两台机器中U1V1

和U2V2这样的一对点

可以唯一确定空中的一个点的坐标

从原理上看我们知道

要唯一确定空间一个点的位置

我们至少需要两台摄像机

当然通过多台摄像机也行

由多台摄像机图像坐标

去计算点的空间位置

我们称之为三维重构

通过刚才的原理讲解

我们大概就可以想象

如何进行三维影像解析的测量工作了

应该有这么几个步骤

根据要拍摄的动作摆好摄像机

进行摄像机标定

对运动动作进行拍摄

拍摄之后进行三维数据的获取

下面我们具体的来看一下

每一步都是如何进行的

第一步摄像机的摆放

两个摄像机的主光轴夹角

大概在60-120度之间

过大或者过小都会影响

后期的三维重构的精度

一般在条件允许的情况之下

我们都让机器的夹角在90度左右

例如在拍摄铅球或铁饼项目中

我们一台摄像机摆放在

投掷方向的正侧面

一台机器摆放在正后方

第二步摄像机的标定

目前用得最多的方法

是应用一个辐射式标定框架

通过DLT

也就是直接线性变换方法

得到摄像机的参数

辐射式标定框架由8个杆

加上一个安装基座组成

每个杆上一般有3到4的白色的小球

这些小球我们称之为控制点

将杆安装在基座上

小球在空间均匀分布

小球的位置在框架出厂之前

经过精密的标定

每个小球的位置的坐标XYZ

都是已知的

小球位置精度可以控制在1mm以内

由DLT算法计算摄像机参数时

需要计算十一个参数

每个控制点可以给出两个方程

那么解算这11个参数

至少在标定时需要6个点

一般来说控制点越多

控制点在空间分布越均匀

标定的效果就越好

辐射式框架的结构保证了

点在空间的均匀分布

已有研究表明

当控制点的个数大于12个时

标定精度提高程度就不大了

一般辐射式框架

至少都有24个控制点

辐射框架标定范围

一半都在2m*2m*2m的空间

此时他的标定精度

都能控制在5mm以内

由标定框架解算出来空间的位置

都是用框架本身坐标系来表示的

而在具体的运动分析中

我们希望坐标值用大地坐标来表示

以投掷项目为例

我们要求水平面就是地面

垂直方向就是高度方向

X方向是投掷的前后方向

Y方向是投掷的左右方向

这个时候

我们会在地面放置一个L型

或T型的框架

框架上一般有

3到5个位置已知的控制点

通过这个框架我们就可以对

获取的基于辐射框架的坐标

向大地坐标做一个转换

这个L型或T型框架我们称之为地标

请大家注意

摄像机标定只有在框架范围内的标定

才是精确的

如果超出框架范围

由标定参数计算出的

数据的误差就会变大

并随着离开框架的距离误差

是急剧的变大

有的研究

比如说是跳高

只是在过杆的位置摆放一个标定框架

然后就利用这个标定的数据

去计算倒三步的数据

显然数据的精度是不可靠的

所得到的数据不可用

只有进行大范围的标定

才能进行大范围的测量

大范围标定

也是当前影像测量的一个难点

第三步就是拍摄了

由于是通过多台摄像机拍摄画面

获取运动物体在空间的位置

在三维重构时

我们要求多台摄像机画面拍摄的

是同一个瞬间

也就是我们常说的同步拍摄

使画面同步的方法有两类

一类是硬件同步

也就是说

利用有同步拍摄的摄像机进行拍摄

一般只有专业摄像机才有同步功能

同时价格也比较昂贵

我们在拍摄时更多用的是普通摄像机

这个时候就要用软同步的方式了

软同步方式一般有两种

一是在拍摄的现场放一个时钟

让两台摄像机同时能拍到时钟

我们可以通过时钟

获取两台摄像机之间的时间差

通过软件的差值处理

使三维重构的数据同步

另外一种方法在实践中应用最多

就是通过特征画面来同步两台摄像机

例如同时找出器械出手的瞬间

人体离开地面瞬间

人体着地瞬间等特征画面

来同步两台摄像机

但是这种同步方式的误差最大

可达到拍摄间隔的一半

比如我们用50HZ拍摄时

最大误差可以达到0.01秒

提高拍摄频率是提高同步精度的

一个有效的手段

最后一步就是在每一个拍摄画面上

获取我们感兴趣点的位置

一般也就是关节点的位置

通过不同画面关节点位置

可以计算出关节点在空间的位置

这个过程我们称为图像的数字化

通俗的也称为点点打点

或者是描点

图像数字化是一个艰苦的过程

为了从画面中

提取关节点的位置信息

就需要在数字化仪上对着影片

或是在显示屏幕上对着录像

进行逐帧逐点的分析

这是一项十分繁重的手工劳动

并且不可能及时获得测试的结果

另外

这些方法都需要肉眼

来确定每幅画面上的关节点位置

由于人体在运动时关节点会发生位移

对同一个关节点

每幅画面的位置不同

但又要求每幅画面重复点

到同一关节点上

这样必然会产生较大的人为误差

通过上面的讲解

我们对三维影像解析

有了一定的了解

我们可以知道

三维影像解析的优势和劣势

影像测量是一种

非接触的定量测量方法

在不影响训练和比赛的情况下

不给运动员增加任何负担

就可通过对运动技术图像的获取解析

获得人体运动的位移

速度 人体重心等各项特征参数

以及运动器械运动的各种运动学的

定量参数

从而能够比较真实的反映出

运动的情况

目前依然是在比赛现场

能获取运动学参数的唯一的方法

劣势就是拍摄动作范围小

获取数据工作量大

不能及时反馈数据

同时获取数据人为的误差较大

这一节就讲到这儿了 谢谢大家