人体运动建模的实时逆运动学算法

人体运动的虚拟仿真及建模是当今计算机图形学研究的一个热点,而逆向运动学方法则是求解人体运动的一项关键技术.为了实现人体运动建模,提出一种新颖的基于人体关节约束的实时逆向运动学算法.首先基于骨骼长度改进了传统的循环坐标下降(CCD)算法,使其生成的运动效果更加流畅自然;然后引入生物分子运动模拟中的SHAKE算法,使短距离运动建模效果更加高效、鲁棒.在此基础上,提出了模拟多个节点同时运动的解析算法,以获得在多个关节点共同作用下的人体运动仿真效果.同运动捕捉的实测数据相比,采用文中算法所得的结果与在视觉效果上非常接近,并通过实验证实了其应用价值.

人体目标雷达回波建模

人体行走的微动研究始于90年代末,而后发展迅速,雷达对人体的探测有着其他传感器不具备的优势,现阶段主要集中在对于实测数据的分析上,而缺乏系统的理论和模型分析。首先针对人体目标雷达回波信号的作用机理,对现有的人体运动学模型进行了改进,在人体微运动结构方面主要考虑了人摆腿和摆臂的前后向运动。同时将人体结构简化为简单几何形状的均匀刚体,将人体四肢简化为均匀散射的线模型,在理论上给出了人体目标微运动产生的雷达回波模型,最后进行仿真,证明了本模型的正确性和有效性。

基于微多普勒特征的人体目标雷达回波信号分析

基于雷达的人体微动研究是近年发展起来的新技术,雷达对人体的探测有着其他传感器不具备的优势。雷达不受天气和光线的影响,可实施全天候的探测,雷达可穿透障碍物,对隐藏在障碍物后的人员实施搜索。通过信号处理手段可获取人体走动时手和腿的摆动激励的多普勒频移,用于人体生命特征的探测与识别。本文首先通过人体运动模型,对人体的雷达回波进行了建模,给出了人体各部分回波的详细表达式,分析了各部分的多普勒频移,指出了其多普勒频率调制特性与人体结构和运动参数之间的关系,最后通过魏格纳分布和W-V分布峰值检测法提取微多普勒特性,最后通过仿真实验和国外实测数据的对比,证明本文对于人体雷达回波分析方法的合理性。