基于Kinect的人体三维质心动态测量及准确性分析 段增武;肖金壮;王洪瑞
【摘 要】人体三维质心(COM)对于评价人体平衡能力有很重要的意义,然而昂贵的测量仪器不适于广泛应用于普通诊所或社区医院.微软公司的Kinect设备与编程结合可作为便捷廉价的测量工具,为了分析此系统是否能用于动态测量人体三维COM及数据的准确性,本研究通过将人体合理划分成15部分,使用Kinect和动作捕捉系统同时采集4种测试动作下人体各部分端点坐标,并基于人体模型分别合成整体COM并对数据比较.测试动作包括裸足静止站立、踩泡沫板静止站立、裸足站立倾斜、踩泡沫板站立倾斜.比较10名被试者的COM轨迹数据,结果显示Kinect与动作捕捉系统相比均方根误差均值小于7.3 mm,误差均值最小-2.7 mm最大0.8 mm,动作幅值越大时,相对误差量越小,表明通过编程可将Kinect用于测量人体三维COM,应用于平衡能力评价. 【期刊名称】《中国生物医学工程学报》
【年(卷),期】2015(034)006
【总页数】5页(P752-756)
【关键词】Kinect;人体质心;运动捕捉;平衡能力 【作 者】段增武;肖金壮;王洪瑞
【作者单位】河北大学电子信息工程学院,河北保定071000;河北大学电子信息工程学院,河北保定071000;河北大学电子信息工程学院,河北保定071000
【正文语种】中 文
【中图分类】佳木斯工学院R318.04;R319
引言
查尔斯 泰勒
在人们正常生产生活中，平衡作为一项必须的运动机能是其他运动能力的基础。然而老年人或运动能力受损者由于人体调节机能的下降导致平衡能力下降，容易发生跌倒。因此，平衡能力的便捷检测与评定就十分必要。
研究者发现在控制人体时，人体质心(center of mass, COM)可以表现身体晃动程度[1]，此系数与跌倒发生的风险相关，能够反映平衡能力[2]。在以往需要准确测量人体COM时，通常使用复杂的运动捕捉设备，此过程需要被试者穿上特制的衣服并在衣服贴上标记点，这一步骤比较繁琐，对于老人或患者更加不便[3]；此种设备通常昂贵，不是每个一般诊疗机构都能负担；并且获得的数据需要离线分析，计算人体COM复杂。唐师曾的书
微软公司的体感设备Kinect价格低廉，包含RGB彩摄像头、红外线发射器和红外线CMOS摄像头[4]。在医学领域中，此设备已应用于医疗康复、医学影像学研究[5-8]。不需要被试者穿戴额外服饰装置，通过编程可实时记录显示人体三维COM。已有研究者比较了动作捕捉系统、Kinect和力平台测量人体静态COM的精度，认为结合软件程序将Kinect用于人体平衡研究存在很大潜力[9]，但是此研究只比较了静止站立下人体二维COM，然而三维COM能更完整描述人在空间的平衡能力，对人体平衡研究更有意义。
针对以上问题，本研究将人体合理划分为15部分，基于人体模型分别计算各部分的COM并合成整体COM。被试者依次做出4 个典型平衡相关测试动作，分别为裸足静止站立、踩泡沫板静止站立、裸足站立倾斜、踩泡沫板站立倾斜。通过编程实现Kinect对于人体三维COM的采集，并与运动捕捉设备数据比较，验证此系统的实时性、可用性与准确性。
1.1 被试者
10名河大学生志愿者参加了本次实验年龄(24.9±1.6)岁，身高(167.5±7.3)cm，男生和女生各5名)，被试者均无平衡及相关的肌肉神经疾病。所有被试者对实验内容均知情同意。每个被试者身上贴有34 个标记点，用于动作捕捉设备记录人体模型各部分坐标。
1.2 实验方法
被试者按照规定，在相应身体部位贴装标记点，站立于所有动作捕捉摄像头的焦点区域，并将Kinect正对放置在距被试者2 m距地面1.5 m的桌子上，Kinect头部上倾15 度使被试者处于Kinect的识别范围内。开始实验后，被试者依次做4 种平衡测试相关动作，分别为裸足静止站立、踩泡沫板静止站立、裸足站立倾斜、踩泡沫板站立倾斜。实验用聚苯乙烯泡沫板长宽高为45 cm×45 cm×0.5 cm，此项条件旨在消除人体本体感觉设立，增加被试者保持平衡难度。为了比较Kinect用于不同幅值动作下测量COM的准确性，设立倾斜运动和静止站立实验。在倾斜实验中被试者在保持站立的姿势下，最大幅值向四周作自由倾斜运动，要求保持全身挺直且双脚不能挪动。在所有实验中，被试者被要求双手自然下垂于身体两侧，双脚与肩同宽、不能挪动且不能扭头，双眼目视前方，每种动作持续50 s，动作
之间休息1 min。
1.2.1 数据采集
采集系统构成如图1所示。本次实验采用美国NaturePoint公司生产的16 个V100R2摄像头和Motive软件组成的动作捕捉系统，摄像头分辨率640×480，快门速度20 μs～1 ms，采集频率120 Hz，精度为亚毫米级，高速USB 2.0连接，保存的坐标数据为FBX格式，作为测量标准使用[9]。Kinect 1.0为微软公司生产，并使用微软公司Visual Studio 2010及1.8版本开发包编程，采集频率为30 Hz。此设备可从图像信息直接主动识别2个人每个人20 个骨骼点坐标[10]，不需要穿戴额外设备和贴标记点。通过编程用“骨骼跟踪”的20 个关节点信息去评估人体实际所处位置[11-12]，实时计算显示人体三维COM。
多粘菌素e1.2.2 计算方法
为方便数据分析，将被试者开始测试瞬间人体COM点作为原点，X、Y、Z轴分别为左右、前后和上下方向。基于人体模型将整体分为15 部分，模型划分方法和系数见表1[9]，依下式分别计算每部分的COM，有
式中：x、y、z分别代表上述坐标系下人体各部分COM的坐标值；人体每部分距离原点较远端称为远端，距离较近端的为近端。xd、yd、zd表示远端坐标，xp、yp、zp代表近端坐标，kd为远端系数，kp为近端系数。
再由下式将各部分COM合成整体COM，有
式中：xcom、ycom、zcom表示整体COM；i表示划分的部分；mi为人体划分15 部分中的第i部分质量；M为人体总体质量；li为身体部分质量系数，即mi/M。
为了得到有效的数据，只取50 s实验过程的中间30 s坐标信息。根据以上公式使用Excel把动作捕捉系统得到的标记点数据合成整体COM。由于两台设备的采样频率不同，再将所得的COM坐标使用Matlab R2009进行三次样条插值计算，之后两组数据采样频率均为100 Hz。有一名被试者在裸足站立任意倾斜实验中出现测量失误，在数据分析时不再使用此组数据。
图2所示为一位被试者在踩泡沫板站立倾斜动作下三维COM轨迹示例，图3为实验过程三维方向上的运动幅值最大值与最小值(裸足静止、裸足倾斜、泡沫静止、泡沫倾斜分别代表裸
足静止站立、踩泡沫板静止站立、裸足站立倾斜、踩泡沫板站立倾斜)，同一动作对应左侧为动作捕捉数据，右侧为Kinect所得数据。
将动作捕捉设备的数据作为标准，用Kinect测得数据与之比较，使用Excel计算Kinect与动作捕捉系统插值后数据间的误差。所有样本均方根误差均值结果如图4，误差绝对值均值如图5，可知在踩泡沫板和裸足的情况下，所有被试者三维COM均方根误差均值都小于7.5 mm。静止状态均方根误差均值和误差绝对值均值分别在(1～3.6)mm、(0.9～1.5)mm，倾斜状态分别为(3～7.5)mm、(2.5～5.5)mm。X、Y、Z轴方向COM绝对误差值均值分别为(0.5～5.5)mm、(2～5)mm、(1～4.5)mm。
对比同一动作下COM曲线图(图2)，通过程序实现Kinect追踪的轨迹与动作捕捉系统的趋势相同，能够反映COM运动位置，X、Y轴方向表现良好，Z轴方向波动较明显，原因为实验动作在Z轴方向运动幅值较小，Kinect捕捉微小运动变化的能力不足，容易产生较大相对误差。从图4和图5中可以看出，静止站立动作下比倾斜动作对应X、Y、Z轴均方根误差均值、绝对误差均值都小，静止状态下均方根误差均值和绝对误差均值分别小于3.6 mm、1.5 mm，倾斜状态分别小于7.5 mm、5.5 mm，可知运动幅值变大会使得Kinect测量COM
准确度下降，导致绝对误差变大。如图3所示在X轴方向，裸足站立倾斜动作相比于裸足静止站立最小运动幅值升高8.2 cm，最大运动幅值升高19 cm,均方根误差均值升高0.5 cm；踩泡沫板站立倾斜动作相比于踩泡沫板静止站立最小运动幅值升高8.5 cm,最大运动幅值升高21.8 cm,均方根误差升高0.6 cm。然而与静止站立动作相比，倾斜运动范围大，误差值增幅较小。Y、Z方向与X方向表现一致。当运动幅值变化很大时，Kinect测量COM绝对误差虽然增加，但误差增幅较小。
图3中对比同一动作下踩泡沫板与裸足运动幅值数据，前者的最大运动幅值大于后者，表明泡沫板消除了被试者的本体感觉，提高了保持人体平衡的难度，使得运动幅值变大，相应的均方根误差增加，但增幅较小。已有研究表明，在闭眼踩泡沫板静止站立的试验中，人体晃动范围较大， Kinect测得的二维COM准确性优于力平台，其他相对较小的运动幅值测量精度则一般[9]。本实验也说明，通过软件编程将Kinect捕捉的骨骼点坐标合成人体三维COM，可以较好反映静止站立时COM运动轨迹，且更适用于大幅值运动时COM轨迹的测量。相对于安装复杂成本高昂的动作捕捉系统，使用Kinect时不需要在人体贴标记点，降低了测试的复杂性，通过编程能够实时获取存储数据，适合社区医院和普通诊所用于平衡能力的便捷检测与评定。
数据表明在测量小动作幅值运动时的误差较大，这是由于Kinect本身的硬件限制[10-11]，芯片处理速度和软件识别处理速度不够，国外研究发现Kinect的空间判断精准度为4 mm左右[10-12]。微软在2014年发布的Kinect 2.0，精度为上一代的3 倍，每个人追踪的关节数量达到了25 个，将程序与Kinect 2.0结合，会得到更准确的人体COM数据，对于平衡评价有更大的帮助。
本研究通过编程实现Kinect对人体三维COM的测量，并与动作捕捉系统比较，发现此套系统在测量人体三维COM方面的应用有很大潜质，尤其在大幅值运动测量中，将Kinect的所得骨骼信息通过程序计算实时得到三维COM坐标数据，相对误差较小，可以应用于普通诊所或社区医院。Kinect设备廉价、精度较高，并且易于扩展，相比于动作捕捉系统不需要贴标记点，在平衡能力测量、平衡问题诊断方面将会有更广泛深入的应用。博登海默
时域均衡
本研究只针对站立动作下人体三维COM的测量和准确度对比，下一步拟将软件程序和Kinect应用于步态三维COM与疾病关系的研究。
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