АНИМАЦИЯ 3D-МОДЕЛИ ЧЕЛОВЕКА ПО ТЕХНОЛОГИИ ИНЕРЦИАЛЬНОГО ЗАХВАТА ДВИЖЕНИЯ

ANIMATION OF A 3D HUMAN MODEL BY INERTIAL MOTION CAPTURE TECHNOLOGY

Kirill Reshetov

graduate student, Department of Information and Control Systems, Amur State University,

Russia, Blagoveshchensk

АННОТАЦИЯ

Целью данной работы является практическое применение технологии инерциального захвата движения (motion capture) для компьютерной анимации 3D-модели человека. В данной работе описывается технология создания инерциального костюма захвата движения, построенного на программно-аппаратной платформе Arduino, датчиках абсолютной ориентации BNO055 и I2C-мультиплексор TCA9548A с передачей структурированной информации в 3D редактор Blender для анимации трехмерной модели человека.

ABSTRACT

The purpose of this work is the practical application of inertial motion capture technology for computer animation of a 3D human model. This paper describes the technology for creating an inertial motion capture suit built on the Arduino software and hardware platform, BNO055 absolute orientation sensors and TCA9548A I2C multiplexer with the transfer of structured information to the Blender 3D editor for animation of a three-dimensional human model.

Ключевые слова: захват движения, технология инерциального захвата движения, анимация 3D-модели человека.

Keywords: motion capture; inertial motion capture technology, animation of a 3D human model.

Технология захвата движения (захват движения) активно используется во многих областях науки, искусства и развлечений, но большинство систем, доступных на рынке, имеют высокую стоимость. Задачей проводимого исследования является создание инерциальной системы захвата движения, собранной из общедоступных компонентов и обладающей относительно низкой стоимостью.

Техническая составляющая реализации задачи: костюм инерциальной системы захвата движения, состоящего из сети (рис. 1а) из 15 датчиков абсолютной ориентации BNO055 (разработки фирмы Bosch), подключенных через два I2C-мультиплексора TCA9548A к аппаратной платформе Arduino Mega, где датчики абсолютной ориентации прикреплены к каждому сегменту, положение которого должно быть отслежено (рис. 1б).

Рисунок 1. Схема из 15 датчиков (а), расположение датчиков на теле человека [4, с. 91.] (б)

Датчики закреплены на эластичном костюме и подключены с помощью 2-парной витой пары UTP-2, коммуникация определяется протоколом связи. Отображение ориентации на определенные сегменты скелета позволяет фиксировать движение объекта. Зная все изменения сегментов во времени, можно проследить общую позу человека [3, с. 139].

Программное обеспечение состоит из трех модулей: микрокод на языке C++ для аппаратной платформы Arduino Mega, к которой подключены датчики абсолютной ориентации BNO055 через I2C-мультиплексор TCA9548A; модуль на языке Python для обработки потока данных, получаемых с датчиков, для 3D-редактора Blender; модель для игрового движка Blender Game Engine, к которой получаемые структурированные данные будут применяться для анимации 3D-модели человека в режиме реального времени [2, c. 39].

Микроконтроллер считывает ориентацию каждого датчика в кватернионах и отправляет их в управляющий компьютер. Каждый кватернион соответствует изменению положения определенного узла на скелетной модели в 3D редакторе Blender (рис. 2).

Рисунок 2. Работа модуля в Blender Game Engine

Для отработки схемы был собран рабочий макет из восьми датчиков для верхней части тела и осуществлено устойчивое получение телеметрии.  В дальнейшем планируется создание костюма с закрепленными на нем 15 датчиками абсолютной ориентации.

Список литературы:

1. Решетов К.Ю. Технология инерциального захвата движения для анимации 3D моделей исторических персонажей // Молодежь XXI века: шаг в будущее: мат. XXI регион. науч.-практ. конф. – Благовещенск: ДальГАУ, 2020. – Т.4. – С. 134-135.
2. Решетов К.Ю. Программное обеспечение костюма инерциального захвата движения // День науки: мат. XXIX науч. конф. Амурского гос. ун-та – Благовещенск: АмГУ, 2020. – С. 39-40.
3. Agnieszka Szczęsnaa, Przemysław Pruszowskia, Przemysław Skurowskia, Ewa Lacha, Janusz Słupikb, Damian Pęszora, Marcin Paszkutaa, Andrzej Polańskia, Konrad Wojciechowskic, Mateusz Janiakc, Kamil Lebekc. Inertial Motion Capture Costume // Procedia Technology. – 2017. – №27. – С. 139-140.
4. Fei Han, Brian Reily, William Hoff, Hao Zhang. Space-time representation of people based on 3D skeletal data: A review // Computer Vision and Image Understanding. – 2017. – №158. – С. 85-105.