基于三維加速度信息的上肢動作質量評價的研究

楊先軍,王昌喜,潘 磊,馬祖長,孫怡寧*

1.安徽省仿生感知與先進機器人技術重點實驗室,中國科學院合肥智能機械研究所,合肥 230031;2.中國科學技術大學自動化系,合肥 230031

基于加速度信息的人機交互游戲顛覆了傳統游戲的概念,是新型人機交互方式的一個重要研究方向。日本的“Wii Sports”和國內的樂樂健等就是屬于這種類型的游戲,但是它們因為無法實現對球旋轉、路線等信息的控制,導致游戲體驗感有一定的不足,但是在這些系統中球的控制信息無從得知,只能間接通過某種方式來驅動這些信息。本文通過對上肢動作進行質量評估來選擇球的路線的優劣或者球的旋轉強度,例如在乒乓球運動中,選擇一定的方法對玩家的動作質量進行評估,利用評估結果去驅動球的旋轉、路線或者球速。

1 上肢動作質量評價方法的選擇

在進行動作質量評價之前需要對這種動作進行識別,本文采用[1]介紹的基于三維加速度傳感器的上肢動作識別系統,具體地評價流程圖如圖 1所示。本文利用該套系統采集到的的加速度信息的物理特征來對動作質量進行評價做出相應的研究。這些物理特征是在實驗中總結的,它們一定程度上反映了上肢動作質量的優劣,但是這些指標并不是孤立存在的,指標之間有很強的相關性。主要采用主成分分析法[2-5]對它們進行分析、冗余處理,提取幾個可以替代所有物理特征的公共因子,簡化動作質量的評估過程。

圖1 動作質量評價流程圖

2 動作質量評價物理指標

在本文的分析研究中,信息的來源主要是固定在前臂和后臂的加速度傳感器,因此我們只能夠提取加速度信號的物理特征來對動作的質量進行分析評價,加速度傳感器的綁定位置在文獻[1]中描述。信號的物理特征包括能量特征、方差、均方根、最值、序列長度等。它們的具體計算公式如下：

提取兩個加速度的三軸的能量特征(ENE)、方差(VAR)、均方根(RMS)、加速度最大值、加速度最小值、加速度平均值,這樣就有了 36個物理指標,再加上最大前臂合加速度(MADF)、最大后臂合加速度(MABF)和序列長度(SQL)總計 39個物理指標。本文中的命名規則是前臂用 F表示,后臂用 B表示,三軸分別用 X、Y、Z表示,序列長度用 SQL表示,例如前臂 X軸的最小值用 NFX表示,后臂 Y方向的平均值用 ABY表示。

3 動作質量綜合指標的提取

3.1 標準化處理

本文所用的數據的指標變量數值有些不在一個數量級上,在進行比較時就喪失了公平性和可比性[6]。為了使數據具有可比性,將所有變量的數據進行數據標準化,本文采用采用的是 Z標準化,即均值為 0,方差為 1,這樣原始數據均轉換為無量綱化指標測評值。

3.2 變量共同度

變量共同度主要刻畫了因子全體對變量的解釋程度,是評價變量信息丟失程度的重要指標,如果大多數變量的共同度大于 0.8,則說明提取的公共因子能反映大部分變量的基本信息,分析的效果會較好,所以變量共同度是衡量主成份分析效果的重要指標[7]。表 1中所有的指標值都經過標準化處理,在表 1中可以看出,絕大多數原始變量方差能夠獲得 90%以上的解釋。

表1 本文中物理指標的變量共同度

3.3 確定主成份

在確定主成份之前,需要了解一下方差貢獻率和累計方差貢獻率的定義,方差貢獻率反映了新變量對所有原始變量的解釋能力,值越大,則說明該變量重要程度越高[8]。方差貢獻率以及累計方差貢獻率[9]的數學定義分別如下所示：

公共因子也就是新變量的重要程度在數學上的反映就是其方差貢獻率,表2列出前四個采取主成分分析法求得的方差貢獻率及特征值。一般情況下,主成份選取的原則是：①方差累計貢獻率達到 85%～95%的前的公共因子;②選取特征值大于 1的公共因子;③累計特征值乘積大于 1的公共因子;④根據特征值畫出特征值變化曲線,根據轉折點的位置選取轉折點之前的公共因子[10]。本文選取主成份的原則是選取公共累計方差率為85%、特征值大于1的公共因子,依照表 2只需選取前 2個變量為主成分。

表2 公共因子的特征值及方差貢獻率

3.4 主成份解釋

主成分就是所說的公共因子,與原變量有一定對應關系,如數學關系如下式描述[11]：

其中 F為主成份,X為原變量,若要知道主成份與原變量的數學關系,僅需要知道其系數矩陣

如表 3所示公共因子系數矩陣,其每個值除以對應的特征值平方根后的矩陣就是所需的系數矩陣[12],反映了公共因子與原變量的相關性,其值越大說明公共因子與原變量的相關性越強。

表3 公共因子系數矩陣

以 F1、F2分別代表上面所述的主成分,從表 3中可以看到第一主成分 F1主要反映了 MADF、MADB、MFX、MFY、MFZ、MBX、MBY、MBZ、NFX、NFY、NFZ、NBX、NBY、NBZ、 VARFX、 VARFY、VARFZ、VARBX、VARBY、VARBZ、ENEFX、ENEFY、ENEFZ、ENEBX、ENEBY、ENEBZ、RMSFX、RMSFY、RMSFZ、RMSBX、RMSBY、RMSBZ這些指標 ,從這些指標中可以看出出第一主成份主要反映了加速度的最值因素,而加速度的最值因素是和爆發力有關的,這樣第一主成份可以理解為反映動作的爆發力特征;第二主成份主要反映了 SQL、AFX、AFY、AFZ、ABX、ABY、ABZ這些指標,從這些指標中可以總結出第二主成份主要反映了加速度的均值因素,而加速度的均值因素是和持續力有關的,這樣第二主成份可以理解為反映動作的耐力、持續力特征。這兩個主成份雖然只反映了動作的力學特征,未能反映動作的技術特征,但是在本系統內基本上能夠反映動作的質量,應用于人機交互游戲是可以的。最后得出的綜合主成分：F=0.76578F1+0.11717F2。有了主成分和原變量之間的對應關系就可以通過回歸分析對動作質量進行評估。

3.5 結果分析

本文利用采集到的乒乓球的正抽動作 540組數據數據,利用視頻分析預評價其中 270組動作質量為優、良、差三類,分別標記為 1、0、-1,然后進行主成份分析,再利用提取到的 2個主成份對剩下的270組數據進行驗證,具體結果如表 4所示。

表4 基于主成份分析的動作質量評價結果

4 結論與未來工作

本文利用主成份分析法提取基于三維加速度信息的動作質量評價公共因子,經過對公共因子的分析,得到在文獻[1]中的系統內影響動作的兩個綜合主成份,即爆發力和耐力兩個特征。最后利用評價結果驅動人機交互游戲中的球的線路、旋轉或者球速。但是主成份分析結果不是很好,原因可能是動作質量的優、良之間界限比較模糊且數據樣本達不到回歸的數量要求,所以本文下一階段的主要工作是大量采集樣本數據來進行動作質量評價體系的研究,并將評價結果嵌入到人機交互游戲之中。

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