69、人体重心感知与人际触摸交互研究

人体重心感知与人际触摸交互研究

在科技不断发展的今天，人体重心感知技术以及人机触摸交互设计都有着重要的研究价值。下面将分别介绍基于Kinect的人体重心感知方法以及人际触摸交互在不同关系和情境下的特点。

基于Kinect的人体重心感知方法

• 深度相机成像原理 ：在人体重心（CoM）感知系统中，主要传感器采用了Azure Kinect，它集成了深度相机和RGB相机。深度相机采用主动红外技术来感应目标物体与相机之间的距离，能有效排除外部干扰，提高系统的鲁棒性。工作时，在垂直和水平方向上，相机前方可形成120°视角的大视野。通常，相机放置在距离人体1.5米、高度1.5米的位置，以获得准确的测量结果和较大的视野范围。
• Kinect人体跟踪 ：Azure Kinect的人体跟踪SDK利用人体姿态估计技术实现实时人体跟踪。训练好的卷积神经网络（CNN）从红外图像中提取关节的二维位置，再根据深度相机测量的深度信息将二维位置映射到三维空间。使用Azure Kinect，能够以每秒30帧的速度测量关节中心的三维位置。
• 重心计算
  • 人体模型简化 ：人体可简化为由头部、颈部、胸部、上臂、前臂、手、大腿、小腿和脚等部分组成的刚体系统。
  • 各部分质量计算 ：第i个部分的质量$M_i$可通过公式$M_i = r_i * BM$计算，其中$r_i$是该部分质量与整体人体质量（BM）的比值，具体比值见下表。
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