基于Moven的篮球技术三维仿真动画的实现*

冯 卿，赵鹏飞，冯 梅（.浙江理工大学体育教研部，浙江 杭州008；.浙江财经大学东方学院外国语分院，浙江 海宁008；.台州初级中学体育组，浙江临海7000）



基于Moven的篮球技术三维仿真动画的实现*

冯 卿1，赵鹏飞2，冯 梅3
（1.浙江理工大学体育教研部，浙江 杭州310018；2.浙江财经大学东方学院外国语分院，浙江 海宁310018；3.台州初级中学体育组，浙江临海317000）

通过XsensMoven惯性运动捕捉系统获取全面真实的篮球运动三维数据，并结合计算机虚拟仿真技术生成篮球技术三维仿真动画，以应用于篮球运动辅助教学与训练。首先通过动作捕捉技术采集篮球运动员的动作信息，然后利用三维建模技术进行篮球人物、场景和服饰建模，最后将捕捉的关键动作数据点与人物模型相绑定，合并场景，生成篮球运动技术三维动画。运用三维仿真动画形式演示篮球运动技术，可以全方位地表达教学意图，优化自主学习的过程，提升教学质量。

运动捕捉；篮球运动技术；三维动画；虚拟仿真

一、引言

篮球运动技术是一项以模仿训练为主的操作性技能，学员需要获得大量的观察、模仿、反馈、修正等本体感觉外的感知信号，特别是视听感觉，在目前教学模式下，学生总是通过观察教师的亲身示范与讲解来领会运动技术。但由于教师专业水准的局限，其示范的准确性及示范面的单一性在一定程度上影响学习的效果，加之缺乏及时沟通与纠正，则会导致学生形成错误的动作定型，亦会容易造成运动损伤。若在教学过程中运用三维仿真动画全方位演示的优势展现教学技术内容，恰恰能弥补传统学习方式的不足。

当前，通过运动捕捉技术创作三维运动动画，已经成为计算机动画研究的主流。它能够节约动画制作周期，提升画面质感的逼真度，在影视和游戏动画制作、人体工程学研究、模拟训练等许多方面得到开发与重视，但是极少应用于体育教育教学的前沿。因此，本文研究基于XsensMoven运动捕捉技术，采集篮球运动的三维数据，并结合计算机虚拟仿真技术，以驱动篮球运动技术三维人物动画的实现，为探索体育仿真信息化资源的开发渠道提供参考建议。

二、Moven运动捕捉技术

运动捕捉 （motion capture）在国内也称动作捕捉，其定义是：通过在时域上跟踪一些关键点的运动来记录生物运动，然后将其转换成可用的数学表达并合成一个单独的3D运动的过程。动作捕捉系统主要分为五类：惯性动态捕捉系统、光学式动态捕捉系统、机械式动态捕捉系统、声学式动态捕捉系统和电磁式动态捕捉系统。

XsensMoven便携式惯性动态捕捉系统是人体运动惯性测量系统的代表，由位于荷兰恩斯赫德的Xsens Technologies公司研发出品。它可以实时跟踪和采集人体运动，免除以照相机为基础的测量系统以及发射器所带来的局限。而区别于其他捕捉系统的绝对优势在于：无论室内或室外、有光无光均可以使用，行动较之灵活，这点尤其适合户外体育运动项目。

Moven惯性动作捕捉系统综合了微型惯性测量传感器（加速度计、陀螺仪）以及辅助技术（GPS/GNSS视觉磁场传感器）的优势，它共有16个惯性传感器（图1），躯干安置11个传感器，可内嵌在动作捕捉服上，头部安置1个，手部安置2个，脚部安置2个。

在采集运动数据前，需要选择一个地磁场不受干扰的工作环境，进行计算机设备安装调试。这时，工作人员协助运动员模特穿戴专用服装，并完成惯性传感器之间的电缆连接。同时，须要检查所有惯性传感器安装的正确位置，合理固定传感器与身体相应位置；另外确保模特身体表面、场地附近不能带有金属物品，否则会造成电磁场畸变，影响精度。然后，引导表演者做一些常规的动作，比如站立、走、跑、跳，进行动作捕捉工作之前动作校准，使得动捕数据更加准确。在校准工作结束后，即打开系统自带的MVN studio采集及分析软件进行录制，模特在无线通信范围内展示各种技术动作，此时，接收传感器将接收到的信号通过电缆传送给处理单元，根据这些信号可以解算出每个传感器的空间位置和方向，从而对每个关节动作进行精准的数据捕捉和传输。录制后的动作数据可以即时导出，其支持的输出格式有BVH（Biovision分级数据）、FBX、C3D（三维坐标）等。

图1　全身典型配置图（16个惯性传感器节点组成）

三、系统实现

1.实现流程

本文采用惯性捕捉系统技术获取篮球运动员动作的关键骨骼点，然后将这些描述运动轨迹的关键点绑定在虚拟篮球人物模型上，使用这些关键点驱动虚拟的三维篮球运动员的动作过程，这样可以有效的记录下篮球运动员的肢体动作和全方位的技术特征。该实现系统的主要流程如图2所示。

2.篮球虚拟场馆的建模

基于Maya软件构建虚拟篮球场馆，要注意根据建筑设计图的比例进行还原，同时，尽可能减少模型的面数，删除立体模型不可视面。比如，栏杆座椅要尽量以透视纹理实现（见图3），达到减少场馆模型的文件尺寸。

图2　系统实现流程

图3　

3.篮球运动员人物模型构建

首先，三维仿真动画演示的成败是取决于角色模型的准确与恰当程度，所以建模是动画制作过程的重头戏。由于Maya拥有强大的建模和动画渲染功能，因此，利用其软件环境来创建篮球运动员的人物骨架与蒙皮。在骨架构建中，人体模型与骨骼的连接会受到相关骨骼与模型权重的影响，而它直接关系到骨骼运动中模型表面的变形效果，在此可以通过设置蒙皮权重来完善上述问题（见图4）。同时，采取UV纹理贴图、合并组织模型和简化模型面数，达到优化模型，能保证减少文件尺寸和虚拟交互环境运动的流畅性的效果（见图5）。

图4　

图5　

4.篮球人物模型的骨骼绑定

动作捕捉系统采集的运动轨迹是人体关节的数据点，要使得这些数据能够驱动人物模型按照运动轨迹运动，需要进行骨骼绑定。骨骼绑定时必须注意模型关节各个数据点权重的影响，以保证模型运动的自然协调。绑定具体步骤如下：首先，将Moven动作捕捉系统采集的原始数据导入Motionbuilder（MB）中，并把动画模型的关键帧局设置为0，使得人体形状调整成初始动作TPOSE（基本骨骼）姿态，用Character节点将数据23个身体环节点进行Biped（两足动物）基本骨骼的角色化。然后，同时导入不带动画的Bone skeleton（BS）人体骨骼模型，用移动和缩放工具将原始采集数据与后者进行尺寸、比例和角度上的空间匹配，以保持两者初始动作一致；再将Bs骨骼与原始数据的关键节点进行映射，从而使得Bs人体骨架模型被动捕数据驱动得以运动，并保存为*fbx文件格式。最后，完成运动骨骼绑定和调试结束后，便可将新建人物数据模型导入Maya软件中，利用角色控制工具Character Contorols，将数据模型的运动绑定在角色人物的根节点上，从而驱动角色模型，实现了动作捕捉技术的篮球运动员三维数据的运动展现。

5.运动捕捉篮球技术三维数据的动画生成

篮球运动员模特穿戴好动捕服装，在合适的场地内，通过动作捕捉技术真实地记录篮球运动员的技术动作，对动作数据进行三维模型的映射处理，利用Maya软件进行人物、场景渲染及后期音效，实现运动动作的三维动画重现。

图6实际投篮技术动作与生成的动画效果对比

图6展示了篮球运动员的实际投篮动作与数据生成的动画两者之间的对比效果，以检验动作捕捉技术是否对于篮球技术动作进行全方位的正确记录。其中，图6（a）是根据本文介绍的篮球技术仿真动画生成的方法，利用Moven系统设备实时采集篮球运动员的某帧动作。以此可以获得和该帧动作相对应的三维数据。图6（b）是根据本文介绍的动画生成方法，利用图6（a）获得三维动捕数据驱动角色模型生成的相应动画帧效果，该动画效果与图6（a）实际技术动作一致。

四、结束语

篮球技术动作呈三维动画展示具有逼真自然、动感无限的特点，可以全视角、任意距离观察技术动作的细节和关键点，帮助学员建立全面、直观的运动表象，且人机交互作用能激发学员模仿训练的兴趣，提升学员自主学习的能力，提高教学与训练的效果。

运用Moven运动捕捉系统收集较系统的篮球运动技术三维数据，便于教师随时整合和运用教学资源，制作成符合教学需求的动画数据库；亦可利用运动捕捉采集的技术动作运动参数展开运动技术的科研分析，从而统计出运动规律，使得教学过程更加直观化和智能化。当然，在掌控并高效利用数据的过程中，势必对体育教师的信息技术素养提出了更高的要求。

随着“十三五”教育信息化的发展趋势，运动捕捉等虚拟信息技术必将在体育领域具备更加广阔的应用前景，也将在拓展高校体育教育数字化资源建设中发挥一席之地。

［1］黄波士，陈福民.人体运动捕捉及运动控制的研究［J］.计算机工程与应用，2005，41（7）：60-63.

［2］赵杰.动态捕捉五大技术种类及光学式运动捕捉的实用技巧（上）［J］．电视字幕.特技与动画，2009（2）：30-32.

［3］张林.基于VR的篮球运动仿真辅助教材的研发［J］.计算机科学，2007，34（12）：73-77.

［4］MENACHE A．Understanding motion capture for computer animationand video games［M］.San Francisco，CA：Morgan Kaufmann Pub-lishersInc，1999．

（编辑：鲁利瑞）

G80-05

A

1673-8454（2016）10-0074-03

浙江省高等教育课堂教学改革项目“双主”教学模式在普通高校篮球课堂教学中的应用研究”（kg2013122）；全国教育信息技术研究“十二五”规划2013年度立项专项课题“大学篮球课程仿真系统开发应用”（136231381）。