Resumen

El propósito de este estudio es resolver los problemas de múltiples objetivos, baja precisión e incapacidad para obtener información de desplazamiento en la captura de movimiento. Basándose en la tecnología de posicionamiento de objetivos de fusión y sensores de actitud inercial, se emplea Unity3D para crear escenas 3D y modelos de cuerpo humano en 3D para leer datos brutos en tiempo real de los sensores inerciales. Además, se utiliza un algoritmo de fusión de gestos para procesar los datos brutos en tiempo real y generar un cuaternión, y se diseña un sistema de captura de movimiento humano basado en sensores inerciales para el registro completo de información de movimiento del objetivo de captura. Los resultados demuestran que el sistema desarrollado puede capturar con precisión múltiples objetivos móviles y proporcionar una tasa de reconocimiento más alta, alcanzando el 75%-100%. El error máximo del sistema que adopta el algoritmo de posicionamiento de objetivos de fusión es de 10 cm, una reducción del 71,24% en comparación con el

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Propósito de estudio; Captura de movimiento; Tecnología de fusión; Algoritmo de gestos; Tasa de reconocimiento; Sensores inerciales
• Keywords:Study purpose; Motion capture; Fusion technology; Gesture algorithm; Recognition rate; Inertial sensors