摘 要

随着人民生活水平的提高，高尔夫球运动作为一种新兴项目逐渐进入大众视野。但一般大众对其的学习仍存在一定的困难，为了让大众更好的学习高尔夫球运动。我们结合当下流行的运动捕捉系统，对人体打高尔夫球的动作进行采样和捕捉，对得到的数据进行处理，计算。最终开发出高尔夫球学习系统。其中使用DTW帧匹配算法进行对应帧匹配，将处理所得的数据用于建模和打分系统设计。得到直观的人体打高尔夫球动作的三维模型。并且使用者如果想进一步学习高尔夫球动作，还可以将自己的击球动作数据输入打分平台进行打分。最终本系统有助于大众更轻松的学习高尔夫球运动，也使得运动捕捉系统得到更好的应用。

关键词：高尔夫球；3D建模；运动捕捉；DTW帧匹配

Abstract

With the improvement of people's living standards, golf has gradually entered the public's field of vision as an emerging project. However, the general public still has some difficulties in their study, in order to let the public learn golf better. We combine the current popular motion capture system to sample and capture the human body's golfing action, and process and calculate the obtained data. Finally developed a golf learning system. The DTW frame matching algorithm is used to match the corresponding frames, and the processed data is used for modeling and scoring system design. Get an intuitive three-dimensional model of the human body playing golf. And if the user wants to further learn the golf action, he can also input his own stroke action data into the scoring platform for scoring. In the end, this system helps the public to learn golf more easily, and also makes the motion capture system better applied.

Key words: golf; 3D modeling; motion capture; DTW frame matching

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外研究现状及发展趋势 2

1.2.1运动捕捉相关技术研究现状 2

1.2.2对应帧匹配技术研究现状 3

1.3研究内容 3

第二章 相关技术与开发平台 4

2.1运动捕捉技术 4

2.1.1运动捕捉技术原理与分类 4

2.1.2运动捕捉技术在体育训练中的作用 6

2.2虚拟现实技术 6

2.2.1虚拟现实技术组成原理与分类 6

2.3系统开发平台 7

2.3.1 Qualisys开发平台 7

2.3.2 Unity3D三维建模平台 8

第三章 高尔夫球辅助训练系统设计 9

3.1系统的逻辑框架设计 9

（1） 动作采集模块 9

（2） 三维重建模块 9

（3） 测试评分模块 10

3.2标准数据库的的设计 10

3.3人体姿态特征提取 11

3.3.1人体关节点运动轨迹 11

3.4 DTW算法匹配对应帧 11

3.4.1 DTW算法原理 11

3.4.2 DTW匹配对应帧 13

3.5系统评分设计 14

第四章 高尔夫球辅助训练系统的实现 14

4.1开发环境 14

4.1.1 硬件和软件需求 14

4.1.2 配置Qualisys开发环境 15

4.2系统实现总框架 15

4.3采集动作数据 16

4.4评分动作展示 16

4.5建模展示 17

第五章 结论 19

参考文献 21

致谢 22

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

运动捕捉系统作为一种测量设备，可以较为精准的测量运动物体在空间中的运动情况，包括运动轨迹、速度状况以及运动时间，其工作原理涉及计算机学以及图形学，目前的运动捕捉系统主要通过空间摄像头记录并上传物体的空间坐标（X,Y,Z)。随着娱乐业的发展，运动捕捉技术逐渐在游戏业，服务业得到进一步的开发与提升，现在该运动捕捉框架已较为成熟，本文将通过运动捕捉技术追踪人们高尔夫发球的动作轨迹，并构建高尔夫球发球姿势学习系统。

“高尔夫”来自于英文单词GOLF，将GOLF分开来可以得到四个英文字母。它们分别是： Green, Oxygen, Light, Friendship。其含义为绿色，氧气，阳光和友谊，在进行高尔夫运动时，既可以享受大自然，又可以得到体育锻炼，同时放松身心。高尔夫球的主要玩法是通过高尔夫球棍将球击打入洞。这项拥有几百年运动进入中国的标志是上海高尔夫球俱乐部的成立。之后伴随着改革开放，高尔夫球运动逐渐在中国传播并流行。

在上海高尔夫球俱乐部建立后，北京高尔夫球俱乐部也相继成立。伴随着中国整体经济水平的提高，人们的视野越来越开阔，中国大众对高尔夫球的了解也越来越多。现如今，遍布中国大地，每天都有数十家球场陆续开放，而高尔夫球赛事也越来越多。高尔夫球运动的潮流已经掀起，并相继席卷华南、华东、华北等地。

但大众享受高尔夫球运动仍受较多限制，包括场地，教学等等。而高尔夫球的动作规范要求较多 ，所以本文旨在通过对高尔夫球挥杆动作的捕捉与3D建模，构建一套高尔夫球辅助训练系统，服务于越来越多的高尔夫球爱好者。

1.1.2研究意义

高尔夫球作为一种潮流运动，有益于身心健康，且越来越广为人知。同时，其也受限制于场地，教学，资金。正是因为种种限制，高尔夫球在中国的发展较为并未有足球篮球那样迅速。所以为了解决这些种种限制，我们将目光聚焦于运动捕捉与虚拟现实技术。试图通过光学摄像头来采集人在挥杆时的运动轨迹，再在电脑上重现这一动作，捕捉其运动时的完整动作流程，包括运动线性加速度，角加速度和骨骼模型^[1]。对采集得到的数据进行算法处理后进行比对，则可以得到不同动作之间的差异。将差异量化，以一种可视化的方法输出，最终在软件平台上进行打分。

Qualisys运动捕捉系统在国外已有较多运用于发展，但在国内的发展仍处于蓝海阶段^[2]。本次使用Qualisys进行运动捕捉，可以对Qualisys在运动研究方面有更深一步的探索。最终实行的打分机制将让大众忽视场地，教练，金钱等限制因素，更好的学习高尔夫球运动。从而促进高尔夫球运动在中国的发展。

1.2国内外研究现状及发展趋势

1.2.1运动捕捉相关技术研究现状

国内外较为成熟的研究运动捕捉技术是从十年前开始，此项技术可以在多个领域内运用，包括检测学，分析学以及控制学。我们溯源运动捕捉技术，最早由心理学家Johansson于20世纪70年代末，在一项名为MLD（Moving Light Display）的实验中提出^[3]。参与该项实验的受试者在各关节处绑有带着传感器的标记点。电脑通过传感器传输的数据得到各关节点的运动状况。20世纪80年代末，各学术机构开始研究运动捕捉技术，随着娱乐业的发展2007年美国Organic Motion公司推出运动捕捉装置Stage，使得人可以摆脱佩戴式传感器的束缚。