论文分享 | 北京理工大学基于运动捕捉的机翼形变测量方法
研究团队:北京理工大学计算学院
关键词:机翼形变测量;运动捕捉;拉普拉斯坐标
在工业中,飞机整机及部件的研发是至关重要的环节,而机翼形变测量不仅可以有效地加快相关产品的研发过程,还可以大大降低相关产品的研发成本,为机翼形变理论研究及实际生产提供有效数据支撑。因此,机翼形变测量具有重要的意义。
当前,机翼形变测量已取得一定的研究进展,但在实际应用中,现有方案大都存在着一定的不足,如成本高昂、流程烦琐、环境要求高、实时性差等。
针对这一痛点,北京理工大学计算学院提出一种基于运动捕捉技术的机翼形变测量方法,可实现实时动态条件下的机翼形变测量,精确反馈形变数据,误差不超过1mm。
方案设计
研究团队采用高精度运动捕捉技术,通过多台高精度红外相机对机翼表面物理标记点的绝对坐标进行实时捕捉。基于拉普拉斯坐标的网格形变插值算法(Laplacian mesh deformation, LMD),将机翼数字模型与物理标记点坐标进行绑定,获得机翼网格顶点的实时坐标,并通过比较这些坐标与初始坐标的差异,得到机翼的实时形变数据。(流程图如下)
方案流程图
实验验证
为验证该方案有效性,研究团队在具体实验中使用了等比例缩小的飞机模型进行测试,通过高精度运动捕捉摄像机及配套软件实时捕捉物理标记点,计算并处理数据,最终实现机翼形变的可视化测量。
具体步骤如下:
采用高精度运动捕捉摄像机及其配套的运动捕捉软件实时地对实物飞机模型表面物理标记点进行捕捉定位,计算出物理标记点坐标
将处理好的数据输人LMD算法,得到机翼数字模型所有网格顶点的实时坐标
计算机翼形变测量数据,并进行机翼形变测量结果可视化
系统实现(左)飞机模型(右)
实验对比
通过对运动捕捉数据进行录制及处理,选取其中比较具有代表性的2组数据,分别使用 LMD 算法和反距离权重插值(inverse distance weighting,IDW)算法进行准确性验证。
实验1:使用一段长 86 帧、包含40个物理标记点的运动捕捉数据,按位置选取8个物理标记点作为验证集。
实验1测试点选取
实验2:使用的数据与实验1数据的物理标记点标定位置不同,是一段长 86 帧、包含20个物理标记点的运动捕捉数据,按位置选取4个物理标记点作为验证集。
实验2测试点选取
分别使用 LMD 和 IDW 算法对2段运动捕捉数据进行插值,计算验证集中各点插值结果与真实测量结果相比误差的平均值。
2个实验机翼形变测量结果可视化
粗体表示最优值
实验结果表明,基于运动捕捉技术的方法能够实时、精确地测量机翼形变。通过LMD和IDW算法的比较,LMD算法在误差和运行速度方面均表现优秀,系统测试环境的设置和实验结果的可视化展示进一步验证了该方案的有效性和实用性。
通过引入高精度运动捕捉技术和先进算法,不仅提高了测量的精度和效率,还降低了成本和复杂度,具有广泛的应用前景。这一创新方法为工业中的机翼形变测量提供了新思路。
关于「」
是凌云光设立的全资子公司,主要面向元宇宙虚拟现实、Web3.0时代数字人、沉浸媒体、全息通信、计算光学成像等应用,已形成光场建模、运动捕捉、全景成像、XR 拍摄等在内的产品布局。
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论文信息:
吴阳历,王立志.基于运动捕捉的机翼形变测量方法[J/OL].计算机辅助设计与图形学学报.https://link.cnki.net/urlid/11.2925.TP.20230815.1719.034
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