Resumen

La tecnología de captura de postura en movimiento puede resolver efectivamente el problema de la dificultad en definir el movimiento de personajes en el proceso de producción de animaciones 3D y reducir considerablemente la carga de trabajo en el control del movimiento de personajes, mejorando así la eficiencia del desarrollo de animaciones y la fidelidad del movimiento de los personajes. La tecnología de captura de gestos en movimiento se utiliza ampliamente en sistemas de realidad virtual, campos de entrenamiento virtual y seguimiento en tiempo real de las trayectorias de movimiento de objetos generales. Este documento propone un algoritmo de estimación de actitud adaptado para ser integrado. El filtro de Kalman centralizado anterior se divide en filtrado de Kalman de dos pasos. Según las diferentes características de los sensores, se procesan por separado para aislar la influencia cruzada entre sensores. Se propone un método de ajuste adaptativo basado en lógica difusa. La aceleración, la velocidad angular y la fuerza del campo geomagnético del entorno se utilizan como entrada de la lógica difusa para juzgar el

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Tecnología de captura de poses en movimiento; Producción de animación 3D; Tecnología de captura de gestos en movimiento; Algoritmo de estimación de actitud; Método de ajuste adaptativo; Reconocimiento de movimiento humano
• Keywords:Motion pose capture technology; 3d animation production; Motion gesture capture technology; Attitude estimation algorithm; Adaptive adjustment method; Human motion recognition