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一种基于加速度传感器的运动控制与动画生成方法，其特征在于步骤如下：(1)计算运动关键关节点首先对需要识别、生成的骨骼运动数据进行基于关节点的分析，以分析出对所有运动数据而言影响最大的关节点位置，称为关键关节点；(2)基于物理含义的特征提取根据加速度传感器信号数据与骨骼运动数据所表征的不同物理意义，对运动过程中的“动能”这一物理特征进行计算，进而由关键关节点的动能组成表征整个运动序列的运动特征序列。所述“动能”这一物理特征的计算包括加速度传感器数据基于动能的特征提取和骨骼运动数据基于动能的特征提取两部分；(3)低维加速度传感器信号与高维骨骼运动数据之间的匹配根据加速度传感器信号数据的特征序列进行信号分割并建立运动识别分类器，以基于动能的特征作为中心特征匹配骨骼运动数据；(4)运动数据结果的动态时序属性调整根据传感器信号的特征，对所识别的运动信号结果的特征进行时序调整以拟合传感器信号时序；将对所识别运动信号结果特征的调整直接应用到骨骼运动数据上，以使得骨骼运动数据在不同时间段上的运动快慢符合用户运动的快慢，对骨骼运动数据进行时序调整；所述步骤(2)中加速度传感器信号数据基于动能的特征提取的步骤如下：(2.1)对每帧于关键关节点测到的加速度数据进行积分操作，得到在该帧时间范围内的平均速度v；(2.2)根据公式E＝m×v2/2计算每一帧时间内的动能值；m为一物理常量，表征运动物体质量；(2.3)根据各个关键关节点的动能值组成加速度传感器信号数据的特征向量；所述步骤(2)中骨骼运动数据基于动能的特征提取的步骤如下：(2.1)对每帧于关键关节点处的骨骼运动旋转角度数据进行微分操作，得到在该帧时间范围内的平均角速度w；(2.2)根据公式E＝I×w2/2计算每一帧时间内的动能值；I为一物理常量，表征运动物体惯量；(2.3)根据各个关键关节点的动能值组成骨骼运动数据的特征向量。 |
