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研究生: 陳平維
Chen, Ping-Wei
論文名稱: iBMPS之系統架構及其應用
A study on the system architecture of iBMPS and its applications
指導教授: 蔡明俊
Tsai, Ming-June
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 機械工程學系
Department of Mechanical Engineering
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 64
中文關鍵詞: 運動追蹤系統攝影機校正運動重定向
外文關鍵詞: Motion Capture, Camera Calibration, Motion Retargeting
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  • 本研究的目的為整合前人研究,使其資料結構統一,增進系統的執行效能。首先對本研究團隊開發的iBMPS系統之系統架構與硬體設備進行介紹。接著修改前人開發的攝影機一維校正流程,使得多系統之攝影機校正得以實行,並擬定在多系統架構下的攝影機校正策略。而對於人體運動教導所需要之資料結構、教導流程與參數檔案格式亦有進行說明。
    本文亦開發了一運動重定向之流程,將人體運動追蹤資訊轉化為機器人使用的運動檔案。之後有機器人控制策略將運動傳遞給人型機器人Sunny,使得人體運動資料不單只能在電腦上重現,而是由實體的機器人呈現。

    This study summarizes the system architecture of iBMPS(intelligent Body Motion Processing System) developed by Robotic and Automatic Lab and explains the definition of input files. And, an improved camera calibration process was developed according to the data I/O of the Distributed 3D Optical Real-time Motion Capture System “iBMPS Capture”.
    In addition, a motion retargeting process was also developed. The purpose of motion retargeting is to transform the motion data of one model to another one with different structure. This study focuses on transforming the motion data of human model to the robot “Sunny”. After getting the motion data of robot, a simple strategy for sending the control signal to the control board is implemented.

    中文摘要 I A study on the system architecture of iBMPS and its applications II 致謝 VI 目錄 VII 圖目錄 X 表目錄 XIII 第1章 緒論 1 1.1 研究動機與目的 1 1.2 文獻回顧 2 1.3 論文綱要 3 第2章 iBMPS系統架構 4 2.1 系統軟體架構 4 2.1.1 iBMPS Capture 5 2.1.2 iBMPS POST 6 2.2 系統硬體設備 9 2.2.1 運動追蹤 9 2.2.2 人形機器人Sunny 12 2.3 系統設置 13 第3章 攝影機校正 17 3.1 攝影機校正資料流 17 3.2 攝影機校正流程 21 3.3 多攝影機之一維校正策略 22 3.3.1 攝影機群組校正 22 3.3.2 攝影機對校正 27 3.4 攝影機校正結果與討論 29 3.4.1 群組校正之校正結果 29 3.4.2 攝影機對校正之校正結果 32 3.4.3 校正結果討論 34 第4章 iBMPS輸入檔案格式定義 36 4.1 通用人型幾何模型與運動模型 36 4.1.1 人體幾何模型 36 4.1.2 人體運動學模型 39 4.2 參數檔定義 40 4.2.1 幾何參數檔 40 4.2.2 結構參數檔 41 4.2.3 動力學參數檔 44 4.3 iBMPS POST 資料結構 45 4.4 運動教導流程 46 第5章 運動重定向 48 5.1 運動重定向 48 5.1.1 足部觸地判斷 49 5.1.2 關節角映射 50 5.1.3 幾何尺寸調整 51 5.1.4 運動重定向結果 53 5.2 機器人控制策略 54 5.2.1 極值點偵測 55 5.2.2 直線模擬曲線的方法 58 5.2.3 機器人控制流程 60 第6章 結論與建議 61 6.1 研究結果 61 6.2 討論與建議 62 參考文獻 63

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    下載圖示 校內:2020-08-31公開
    校外:2020-08-31公開
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