ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕХНОЛОГИИ ЗАХВАТА ДВИЖЕНИЯ 5
1.1 Системы оптического захвата движения 6
1.1.1 Система захвата с помощью маркеров 7
1.1.2 Безмаркерные системы захвата движения 10
1.2 Системы неоптического захвата 10
1.2.1 Инерционные датчики движения 10
1.2.2 Механические датчики движения 12
1.2.3 Магнитные датчики 13
1.3 Анализ наиболее распространенных систем захвата движения 15
1.3.1 Perception Neuron 15
1.3.2 IKinema Orion 16
1.3.3 VicoVR 17
2. РЕАЛИЗАЦИЯ 19
2.1 Обоснование технологий для реализации задачи 20
2.2 Принцип работы Vicon и запись анимаций для проекта 20
2.3 Создание Blueprint Character 23
2.4 Создание коллизий 24
2.5 Blueprint Визуальное кодирование 27
2.5.1 Создание материала для StaticMesh 33
2.5.2. Настройка CharacterBP 34
2.5.3 Оценка движения. 35
5.6 Проигрывание захвата движения в игровом движке в реальном времени 36
3. ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ
Motion Capture - это процесс перевода человеческого движения в другие среды, такие как видеоигры и фильмы. Он имеет множество применений; от спортивного анализа до робототехники и военного использования. В настоящее время чаще всего мы встречаем motion capture в блокбастерах, таких как «Рассвет планет обезьян» или «Властелин колец», в которых настоящие актеры не меняют множество костюмов, чтобы записывать тонкие выражения и реалистичные движения, для этого нужна лишь одна специальная комната и система mocap.
Спортивное обучение имеет огромное значение в жизни каждого человека. С таким огромным темпом развития информационных систем мировой спорт тоже нуждается в прогрессирующих технологиях, которые бы позволили спортсменам обучаться быстрее, иметь возможность заниматься без наблюдения тренера, видеть свои ошибки, и вовремя их исправлять.
Одним из ключевых факторов эффективности спортивных тренировок, является точная постановка основных исходных положений тела. Правильное положение тела перед и во время выполнения упражнений - это залог качественной тренировки. Таким образом, чтобы добиться прогресса, спортсмену требуется идентифицировать пространственно-временные ошибки движений, и исправлять их. Эта оценка движения требует обеспечения определенных, безошибочных примеров, сделанных профессиональными тренерами.
В некоторых видах спорта конкретные движения, таких как в ката и каратэ, могут быть изучены и повторены без постоянного наличия тренера, например, дома. Однако, для этого требуется автоматическая система оценки, которая, идентифицирует полученные позы и выявит ошибки ученика, чтобы помочь ему добиться прогресса.
Существуют некоторые тренировочные системы, такие как: Система обучения гольфу (Explanar Ltd, Манчестер, Великобритания) или Система обучения PlaneSWING (Portugolfe Ltd, Бедфордшир, Великобритания), но они предназначены для обучения конкретных движений и только с ограниченным набором (например, скорость в 2И-плоскости).
Цель выпускной квалификационной работы - обеспечение эффективного и автоматического морфологически-независимого метода для оценки движения игрока, которые будут сравниваться с базой, содержащей те же движения, но выполненные преподавателями, что позволит спортсменам проводить тренировки без надзора тренера и иметь возможность оценивать свои ошибки при выполнении спортивных движений. В процессе выполнения работы необходимо выполнить следующие задачи:
1. Исследовать существующие виды систем захвата движения;
2. Выбрать менее ресурсозатратные системы;
3. Проанализировать существующие платформы, на базе которых возможна реализация системы автоматической оценки;
4. Реализовать программу.
В процессе выполнения выпускной квалификационной работы была исследована предметная область и выполнены поставленные задачи.
Результатом работы является реализация новой системы спортивного обучения, разработанной на игровом движке Unreal Engine 4.
Система автоматической оценки спортивного обучения имеет следующие возможности:
- Вычисление пространственных и временных отклонений движения;
- Имеет возможность захвата движения, сравнивая выполненные действия с записанными анимациями тренера в реальном времени;
- Выводит отчет об ошибках движения в реальном времени, которое является простым для понимания, так как дает визуальный ответ;
Данная система не имеет аналогов и реализована без использования платных плагинов.
