虚拟动点运用虚拟现实与红外光学动捕技术,开启医学新领域

虚拟动点运用虚拟现实与红外光学动捕技术，开启医学新领域说到运动捕捉技术，最为人知的大概就是3D动画等影视娱乐作品了。然而在许多大众视野外的领域，运动捕捉技术也在默默的发光发热。遇到障碍物能自动转弯的扫地机器人，小创面手术，运动员科学训练，都是基于运动捕捉系统实现的现代科技成果。下面就让我们深潜其中，看看动捕技术是如何推动这些“科学奇迹”的诞生吧。

机器人辅助训练

在现代生活中，机器人的实际运用越发普及，而随着技术的发展，各行业及终端消费者对机器人的智能性要求也越来越高。机器人目前已被广泛应用到工业生产、物流运输、汽车制造、家用电器等领域，而智能避障功能则成为机器人作业中不可或缺的能力之一。

在机器人避障训练中，实验人员可通过光流场计算法研究机器人的自主避障系统(光流场是指机器人于真实三维世界中的运动轨迹在二维平面上的投影)，而在设计与分析测试环节，为了验证避障系统的有效性，科研人员就要用到OptiTrack运动捕捉系统。

该系统可由6个或以上红外摄像头组成，在机器人向障碍物移动时，通过捕捉分析机器人身上可反射红外光线的Marker，在自有软件Motive Body的坐标系中计算机器人的坐标与障碍物之间的距离、自身旋转角度等。以OptiTrack Prime系列红外摄像头为例，运动跟踪精度误差可达亚毫米，能精准定位追踪标记点位置和运动轨迹，并在避障系统中计算出碰撞时间，帮助机器人判断左右侧光流场矢量信息(包含大小和方向数据)，从而做出转弯避让的决策。

另一个前端行业较热的机器人平衡训练研究也是基于OptiTrack生物(人体)动捕技术。OptiTrack摄像头通过红外光学原理捕捉并记录人类走路、跑步的姿态信息，甚至在崎岖路面仍能保持平衡的动作数据，并将该数据映射到机器人身上的各个关节，来有效驱动机器人移动。

需要注意的是，在将人类动作映射到机器人身上后，由于机器人与人类身体构造的不完全相同，科学家在基于动捕数据的情况下，仍需开发相关控制器来编程控制机器人的平衡，经过亿万次的训练后，最终使机器人学习并掌握复杂路况下保持平衡的技巧。

医疗及康复训练

自疫情以来，国家各大医院都采取了线上会诊模式，远程或线上形式的医疗会诊与交流学习成为主流，而虚拟现实与红外光学动捕技术的开发和应用则使线上医疗会诊、高精度手术甚至远程手术成为可能。

医生可将具有光学感应作用的Marker固定在患者腿部，并通过计算机断层扫描(CT扫描)来测量标记点相对于腿部对应内部点的位置，最终通过红外光学技术捕捉Marker，确定跟踪标记点的位置，并结合局部测量值，计算出患者腿部的姿势，从而帮助机器人(手术机械臂)更精确地辅助医疗活动。

此原理可以帮助医生在操作屏幕上实时透视骨骼内部的情况，无需再实行大创面手术，有效减少手术时的医源性损害，大大减轻患者痛苦。这种手术方式还为远程手术提供了可能，医生即使不在手术室，也可通过远程监视器观察手术患部，并实时控制手术机械臂进行手术操作。

传统的医疗复健过程中，医生只能根据普遍患者的情况给出患者大概的康复时间建议，而使用该技术后，患者则可以随时复诊并得知自己患处的实时恢复情况，并根据相应情况调整复健计划。

运动员动作分析

以往训练时，运动员所需掌握的动作要领常通过有经验的教练所得，而红外动作捕捉技术则为传统的经验型训练提供了有力的数据支持，让训练过程更加高效。通过捕捉和分析世

界顶尖运动员的动作数据，训练者能更精确地对比和判断训练动作差距，并指导其加以改正和优化。此外，教练还能比较受训者前后动作的差异，选取最优运动轨迹方案。

值得一提的是，以OptiTrack产品为核心的高尔夫运动解决方案Gears Golf，得到了全球高尔夫爱好者喜爱。运动员穿上附着了Marker的运动捕捉服，手持附着了七至八个Marker、不同大小、不同型号的高尔夫球杆，进行挥杆练习。该运动捕捉服由上衣、裤子和特制鸭舌帽组成，Marker依次被附着在动捕服的关键骨骼位置点上。同时，不同型号、不同大小的高尔夫球杆内也嵌有一定数量的Marker。

在挥杆过程中，OptiTrack红外摄像头能够精准捕捉到运动员的身体运动轨迹、姿态、球杆运动轨迹、挥杆角度及球杆自转角度等，同时OptiTrack P17W高速相机通过高频率拍摄能够精准捕捉球杆触球瞬间呈现出的角度和位置，有效帮助受训者达成最规范的训练姿

态和最优训练成果。

OptiTrack运动捕捉系统结合测力平台，借助运动数据解算和大数据分析系统，运动员还能比较其脚跟或脚尖突然改变方向时对膝盖的影响，预防不必要的骨骼损伤。

“动”是常态，也是图形生成、理解与呈现的核心研究对象。

生命在于运动，捕捉还原精彩。