Kinect人体运动捕捉误差及其空间分布

目的 针对微软发布的体感捕捉设备Kinect开展精度测试实验,检测系统定位的位置误差及其空间分布,为基于Kinect体感交互的生物医学工程应用提供参考.方法 本实验利用Kinect和高精度运动捕捉设备NDI Optotrak同时进行人体运动捕捉,并采用Kinect和NDI进行测量,结果取相对位移值进行比较.以NDI的测量数据作为真实数据的有效近似,评估Kinect的测量精度.结果 本实验最终测得Kinect识别精度误差为（0.0 283±0.0 186）m,均方根误差为0.0 303 m,水平角度识别范围为51.49＆#176;.结论 Kinect的精度和稳定性在cm级,可应用于康复训练、手术室设备控制等生物医学工程领域,但对于精度要求更高的领域,如智能手术机器人的控制等,其精度和稳定性还有待提高.     

基于光电容积脉搏波波形分析的运动负荷评价

目的能量消耗是衡量运动负荷最直接的指标。本文的研究目的是利用脉搏波波形来衡量运动负荷,从而为基于可穿戴设备的运动负荷评价技术提供基础。方法招募32名年龄为18~60岁的正常人作为受试者,采用指夹式光电容积脉搏波传感器对受试者的脉搏波进行采集,使用K4b2心肺功能测试仪获取的能量消耗作为金标准进行功率自行车实验,从而获得脉搏波波形特征与能量消耗之间的关系。结果在静息状态下,脉搏波周期、主波峰值、脉搏波面积的数值较为稳定;而在功率车运动状态下,脉搏波波形周期平均值、主波峰值、脉搏波面积的平均值变小,三者标准差则增大。实验结果表明,脉搏波波形幅值对时间的积分J与能量消耗E在静止、功率车运动状态下皆呈线性关系,两者拟合直线的斜率之比为常数。结论使用光电容积脉搏波波形对运动负荷进行评估是可行的。利用脉搏波波形特征,可以较为准确地拟合出运动中的能量消耗,从而评价运动负荷。