三种动作捕捉系统解决方案的对比分析
动作捕捉技术研究报告总结
动作捕捉技术研究报告总结
动作捕捉技术是一种通过采集人体运动数据的技术，以精准地捕捉和还原人体运动为目标。
本研究报告总结了动作捕捉技术的研究现状和应用领域，并重点讨论了其在影视制作、虚拟现实、体育训练等领域的应用。
首先，报告概述了动作捕捉技术的发展历程和原理。
从早期的传感器和电脑视觉系统发展到现今的惯性传感器和光学系统，动作捕捉技术在数据采集的精确性和便捷性上都取得了巨大的进展。
同时，报告强调了动作捕捉技术在机器学习和人工智能领域的应用前景，可以通过大量的数据训练模型，实现更智能、自动化的人体动作识别和分析。
其次，报告详细介绍了动作捕捉技术在影视制作领域的应用。
通过将演员的动作捕捉数据应用到虚拟人物的制作中，可以实现逼真的动作表现和角色互动，大大提升了特效制作的效果和效率。
此外，动作捕捉技术还可以用于运动员的动作评估和训练，通过对动作数据的分析，提供针对性的训练指导，提高运动员的技术水平和表现。
最后，报告探讨了动作捕捉技术在虚拟现实领域的应用潜力。
通过捕捉用户的动作数据，可以实现更真实的虚拟现实体验，提高沉浸感和交互性。
此外，动作捕捉技术还可以用于智能家居、游戏控制等领域，实现更自然、直观的操作方式。
总的来说，动作捕捉技术在影视制作、虚拟现实、体育训练等领域都有广泛的应用前景。
然而，仍然存在一些挑战和问题需
要解决，例如动作识别精度和实时性的提高，设备成本和便携性等方面的改进。
通过持续的研究和创新，相信动作捕捉技术会在未来发展出更加先进和广泛的应用。
VR惯性式动作捕捉系统解析及典型方案
VR惯性式动作捕捉系统解析及典型方案
虚拟现实成为了目前最受关注的智能设备，为了带来良好的体验，VR设备对硬件提出了更高的要求，传感器就是其中关键的一部分。
虚拟现实中的传感设备主要包括两部分：一部分用于人机交互而穿戴于操作者身上的立体头盔显示器、数据手套、数据衣等，另一部分是用于正确感知而设置在现实环境中的各种视觉、听觉、触觉、力觉等。
用户想要真正进入虚拟世界，动作捕捉系统是必须的，本文将带来惯性式动作捕捉系统的解析以及国内外的解决方案。
目前动作捕捉系统有惯性式和光学式两大主流技术路线，惯性式在光学式之后出现，但成本低廉、处理流程简便成熟、完全实时的数据计算和回传机制，让惯性式动作捕捉系统成为了炙手可热的技术。
组成：
动作捕捉系统的一般性结构主要分为三个部分：
数据采集设备
数据传输设备
数据处理单元
惯性式动作捕捉系统即是将惯性传感器应用到数据采集端，数据处理单元通过惯性导航原理对采集到的数据进行处理，从而完成运动目标的姿态角度测量。
实现流程：
在运动物体的重要节点佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，传感器设备捕捉目标物体的运动数据，包括身体部位的姿态、方位等信息，再将这些数据通过数据传输设备传输到数据处理设备中，经过数据修正、处理后，最终建立起三维模型，并使得三维模型随着运动物体真正、自然地运动起来。
经过处理后的动捕数据，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。
传感器如何工作？
加速计：用来检测传感器受到的加速度的大小和方向的，它通过测量组件在某个轴向的受。
VR设备中常见的五大动作捕捉及空间定位技术对比
VR设备中常见的五大动作捕捉及空间定位技术对比在目前的消费级VR设备中，除了三大（HTC vive、Oculus rift、PS VR）头显外，大部分的VR头显都不具备配套的体感交互（需要第三方设备），而正因为缺少了体感交互，使得这些设备未能构成完善的虚拟现实体验。
支持体感交互的VR设备能有效降低晕动症的发生，并大大提高沉浸感，其中最关键就是可以让你的身体跟虚拟世界中的各种场景互动。
在体感交互技术中又可以细分出各种类别及产品，比如：体感座椅、跑步机、体感衣服、空间定位技术、动作捕捉技术等。
下面主要来聊聊关于VR目前市面上常见的动作捕捉及空间定位技术。
1.激光定位技术基本原理就是在空间内安装数个可发射激光的装置，对空间发射横竖两个方向扫射的激光，被定位的物体上放置了多个激光感应接收器，通过计算两束光线到达定位物体的角度差，从而得到物体的三维坐标，物体在移动时三维坐标也会跟着变化，便得到了动作信息，完成动作的捕捉。
代表：HTC Vive - Lighthouse定位技术HTC Vive的Lighthouse定位技术就是靠激光和光敏传感器来确定运动物体的位置，通过在空间对角线上安装两个高大概2米的灯塔，灯塔每秒能发出6次激光束，内有两个扫描模块，分别在水平和垂直方向轮流对空间发射激光扫描定位空间。
HTC Vive的头显和两个手柄上安装有多达70个的光敏传感器，其通过计算接收激光的时间来得到传感器位置相对于激光发射器的准确位置，利用头显和手柄上不同位置的多个光敏传感器从而得出头显/手柄的位置及方向。
优缺点激光定位技术的优势在于相对其他定位技术来说成本较低，定位精度高，不会因为遮挡而无法定位，宽容度高，也避免了复杂的程序运算，所以反应速度极快，几乎无延迟，同时可支持多个目标定位，可移动范围广。
不足的是，其利用机械方式来控制激光扫描，稳定性和耐用性较差，比如在使用HTC Vive 时，如果灯塔抖动严重，可能会导致无法定位，随着使用时间的加长，机械结构磨损，也会导致定位失灵等故障。
动作捕捉系统
动作捕捉系统不同的动作捕捉系统依照的原理不同，系统组成也不尽相同。
总体来讲，动作捕捉系统通常由硬件和软件两大部分构成。
硬件一般包含信号发射与接收传感器、信号传输设备以及数据处理设备等；软件一般包含系统设置、空间定位定标、运动捕捉以及数据处理等功能模块。
信号发射传感器通常位于运动物体的关键部位，例如人体的关节处，持续发出的信号由定位传感器接收后，通过传输设备进入数据处理工作站，在软件中进行运动解算得到连贯的三维运动数据，包括运动目标的三维空间坐标、人体关节的6自由度运动参数等，并生成三维骨骼动作数据，可用于驱动骨骼动画，这就是动作捕捉系统普遍的工作流程。
系统分类及简介/动作捕捉系统编辑动作捕捉系统种类较多，一般地按照技术原理可分为：机械式、声学式、电磁式、惯性传感器式、光学式等五大类[1] ，其中光学式根据目标特征类型不同又可分为标记点式光学和无标记点式光学两类。
近期市场上出现所谓的热能式动作捕捉系统，本质上属于无标记点式光学动作捕捉范畴，只是光学成像传感器主要工作在近红外或红外波段。
机械式动作捕捉系统机械式动作捕捉系统图册依靠机械装置来跟踪和测量运动轨迹。
典型的系统由多个关节和刚性连杆组成，在可转动的关节中装有角度传感器，可以测得关节转动角度的变化情况。
装置运动时，根据角度传感器所测得的角度变化和连杆的长度，可以得出杆件末端点在空间中的位置和运动轨迹。
X-1st是这类产品的代表，其优点是成本低，精度高，采样频率高，但最大的缺点是动作表演不方便，连杆式结构和传感器线缆对表演者动作约束和限制很大，特别是连贯的运动受到阻碍，难以实现真实的动态还原。
声学式系统图册声学式动作捕捉系统一般由发送装置、接收系统和处理系统组成。
发送装置一般是指超声波发生器，接收系统一般由三个以上的超声探头阵列组成。
通过测量声波从一个发送装置到传感器的时间或者相位差，确定到接受传感器的距离，由三个呈三角排列的接收传感器得到的距离信息解算出超声发生器到接收器的位置和方向。
实时运动捕捉系统的动作分析和评估
实时运动捕捉系统的动作分析和评估第一章：引言现在的壁球、网球、排球等球类运动已经逐渐成为人们日常生活中重要的一部分。
如何准确地评估运动员的动作，并为他们提供一种高度可视化的反馈机制，已经成为评估和提高竞技水平的重要手段。
实时运动捕捉系统可以准确地评估运动员的动作，对运动员进行指导和提高非常有帮助。
本文将介绍实时运动捕捉系统的动作分析和评估。
第二章：实时运动捕捉系统的基本原理实时运动捕捉系统由若干个摄像机配合使用，可以采集人体运动时的所有运动数据，并将它们转换成数字信号，用于动作分析和评估。
在运动捕捉系统中，摄像机分布于整个场地，而特殊的标记物被固定在运动员的身体上，从而可以准确捕捉运动员的身体各部分运动情况。
第三章：实时运动捕捉系统的使用运动捕捉系统通常包括以下几个步骤：1.摄像机校准在运动捕捉系统中，摄像机必须被校准以确保它们的精度和准确性。
这个过程需要通过放置特殊标记物的人体模型来进行，使其在空间中移动以识别和确定摄像机位置和方向的准确性。
2.标记物放置运动捕捉系统的最重要之处是将标记物放置在运动员身上。
这些标记物可以是小的圆形贴纸、腕带或关节带，以标记身体的各个部分。
放置标记物的位置非常重要，因为它们确保了运动数据的正确解释。
3.数据捕获一旦校准和标记工作完成，运动员可以开始运动并进行数据捕获。
摄像机将捕获并记录运动员的各种运动，包括速度、反应、力和方向。
4.数据导出和分析数据捕获完成后，将把数据导出到电脑上进行进一步的分析和处理。
这通常包括转化和准确定位，以使分析师可以更加深入的了解每个标记的移动情况。
分析结果可以在屏幕上展示，以供教练和运动员查看和分析。
第四章：动作分析和评估1.动作分析动作分析的最终目的是确定每个运动员的弱点并提供技术建议，以提高运动员的技能水平。
通过实时运动捕捉系统，可以对运动员运动过程进行以秒为单位的非常详细的分析，以识别他们是否达到了目标状态。
分析包括对每个标记物的速度、位置和动态移动的监测，以识别任何潜在的问题或不足之处。
实验六 动作捕捉系统实验
实验六动作捕捉系统实验一、实验目的通过动作捕捉实验，熟练运用运动作捕捉系统获取作业过程中的人体参数并进行分析处理，学会对作业者在作业过程中的工作姿态的评价和分析。
二、实验说明不良的作业姿势与不当的受力/施力状态已成为工人疲劳、肌肉骨骼职业疾病的重要原因。
传统的观察、测量、评价方法只能从外界获取工人所处的作业状态，在获取肌肉、骨骼、关节等组织的负荷、角度、速度参数时尚有不足。
本实验中介绍的动作捕捉系统可以实时获取作业过程中的身体姿势、解剖学角度、角速度、扭矩、足底压力等人体参数，对作业姿势的改进、作业方式的再设计提供了有效帮助。
目前动作捕捉系统已经广泛应用于动画制作、步态分析、生物力学、人因工程等领域。
三、实验仪器及原理无线传感运动动作捕捉及力学评估系统（Functional Assessment of Biomechanics, FAB）FAB是基于无线惯性传感技术的生物力学及动作评价系统。
系统由13个（标准配置）小巧轻便的传感器组成（根据需要可以扩充到17个）和一套数据分析、显示的软件。
传感器分别装配在头、上臂、下臂、胸、盆骨、大腿、小腿、足底。
通过弹性绷带可以将传感器固定在各个部位。
系统可以输出的人体参数有：扭矩、角速度、角加速度、空间角度、解剖学角度、足底压力、足底重量、力量、功率等。
特点：1、无线实时进行动作捕捉及数据分析；2、误差小准确性高使用范围广；3、体积小重量轻便携性好，安装方便使用简单；4、无线传输最远距离20米（开阔地带可达40米）；5、解剖学角度、空间角度、力量、扭矩、角速度、角加速度等数据同步分析；6、数据可以传输存储在记忆卡，可将分析数据以Excel表格的形式导出；7、足底压力及足底重量数据同步采集。
FAB软件主界面该设备摆脱了摄像机的限制，并实现了对数据无损耗的特性，大大优于传统的动作捕捉系统，其能够将测量数据实时反映在计算机软件中，并且系统本身自带存储设备，可以完全远离固定场所，拥有很高的灵活性。
实时动作捕捉技术研究
实时动作捕捉技术研究随着科技的不断发展，人们对于虚拟现实技术的需求也越来越高。
而实时动作捕捉技术正是虚拟现实技术的重要组成部分。
实时动作捕捉技术是指将人体的运动轨迹通过传感器的收集，然后通过算法分析和处理，最终以数字化的形式呈现在计算机上。
该技术被应用在游戏、影视、体育、医疗等众多领域。
一、技术原理实时动作捕捉技术的原理主要是通过传感器收集人体运动信息，传感器有很多种，最常用的有惯性传感器，机械式传感器和视觉传感器。
在使用传感器时，需要将传感器放置在人体的关键部位，如手腕、手指、肩膀等。
传感器通过测量人体运动过程中的加速度、角速度等参数，将人体的运动信息转化为数据，传入计算机系统。
二、技术优势与传统的运动数据捕捉技术相比，实时动作捕捉技术有以下的优势：1.高精度：实时动作捕捉技术可以高精度地捕捉人体运动轨迹，并将其数字化，可以实现对于数量级更小的运动变化的捕捉。
2.实时性强：与传统的捕捉技术相比，实时动作捕捉技术在计算处理时可以达到毫秒级别，可以实时反映人体动作运动状态，实时显示在计算机屏幕上。
3.适应性强：与传统的捕捉技术不同，实时动作捕捉技术可以适应环境的不同，如光线、距离等。
三、应用领域实时动作捕捉技术的应用已经不仅仅限于游戏、影视等娱乐领域。
它可以在体育、医疗、教育等众多领域发挥作用。
1.体育：实时动作捕捉技术可以用于运动员的训练、以及监测运动员的训练效果，可以定位运动员在运动过程中存在的问题以及潜在的风险因素。
2.医疗：实时动作捕捉技术可以用于康复医学上的治疗，例如通过该技术可以监测身体的运动以及康复效果等方面。
3.教育：实时动作捕捉技术可以用于老师和学生的教学，例如通过该技术监测学生的身体运动，以帮助学生更好地掌握体育等方面的知识。
四、技术挑战实时动作捕捉技术发展所面临的挑战包括技术、应用等方面的问题，主要有以下几个方面：1.算法问题：实时动作捕捉技术需要通过高效的算法来解决人体运动数据的处理问题，以达到实时性的目标。
动作捕捉技术概述
动作捕捉技术概述概述动作捕捉是在运动物体的关键部位设置跟踪器。
英⽂名称Motion capture,简称Mocap。
Mocap应⽤⽅⾯有电影⾏业、动画产业、运动分析、虚拟现实等。
主流产品和⼚家动作捕捉分为5类，声学式、光学式、惯性式、电磁式、机械式动作捕捉5类。
⽽现在主流的动作捕捉类型主要是惯性式和光学式。
动作捕捉解决⽅案⼀般都是硬件加软件的组成（光学式硬件是⾄少三个以上摄像机，软件主要⽤来计算和后期处理标记点的三维空间位置。
惯性式硬件⼤多都是绑带+若⼲个IMU）。
⼀⽅⾯，惯性式主要⽤的是IMU，IMU主要由陀螺仪、磁⼒计、加速度计等组成，将IMU放置在⼈体上，可以测量转向，运动加速度和位置变化。
惯性式价格便宜，对于精度要求不⾼的应⽤下很适⽤，所以线下体验店和专业⽤户⼤多都会选择惯性式。
但是惯性式使⽤时间⼀长就会发⽣位置漂移，这也是⼀⼤劣势。
另⼀⽅⾯，光学式主要有被动光学式和主动光学式两种，两者区别就是标记问题，主动标记和被动标记，主动标记⾃发光，被动标记反射光（涂逆反射材料）。
光学式精度⾼，⼀个标记点位通过2台以上摄像机拍摄就可以测量出标记点的三维空间位置，但惯性式是通过估计IMU的三维空间位置的，精度⾃然不如光学式，所以光学式应⽤的领域⼤多都是运动估计、电影、动画产业。
光学式精度虽⾼，价格也贵，好⼀点的系统⼤多都要百万级。
光学式解决⽅案⽐较出名的，国内：Nokov、uSens、青瞳视觉，国外：美国魔神（Motion Analysis）、英国Vicon，美国OptiTrack。
价格⼤概是魔神和Vicon差不多，都是最贵的，价格百万级，Nokov价格⽐魔神Vicon便宜点，但是顶级的硬件摄像机⽅⾯做的跟魔神和Vicon差不多，OptiTrack价格便宜点，精度不如上⾯三个。
这四⼤⼚家最好的摄像机配置就如下图，⼀般帧率越⾼，分辨率越⾼，延时越低，动作捕捉系统精度⽅⾯⾃然更强啊。
举个例⼦，⼀般传感器的分辨率越⾼，从标记中获得的细节就越多，跟踪就越精准。
人体动作捕捉与分析技术研究
人体动作捕捉与分析技术研究人类的行为动作是丰富多彩的，每个人的行为动作也不尽相同，这也为人们研究人体动作提供了难度。
近年来，随着科技的不断发展，人体动作捕捉与分析技术也有了很大的进步。
本文将对当前的人体动作捕捉与分析技术进行介绍。
一、人体动作捕捉技术人体动作捕捉是针对人体的关节运动进行的，它可以通过传感器等设备来记录人体的运动轨迹，以帮助人们更好地研究人体姿势、运动等方面的问题。
1. 光学式人体动作捕捉技术光学式人体动作捕捉技术是通过摄像机、电脑等设备对人体运动姿势进行记录，然后进行分析，得出人体的运动轨迹等信息。
这种技术相对比较简单，需要的设备也相对便宜，适用于对姿势鲜明的动作进行捕捉。
2. 传感器式人体动作捕捉技术传感器式人体动作捕捉技术是通过在身体关节上安装传感器，记录身体关节的运动状态，以获取更加精细的数据。
这种技术适用于对细节要求较高、姿势难以识别的动作进行捕捉。
3. 惯性式人体动作捕捉技术惯性式人体动作捕捉技术是通过在身体关节上安装惯性传感器，记录身体在运动时的惯性状态，以获取身体关节运动姿势的数据。
这种技术可适用于复杂动作的捕捉，但相对来说传感器的重量较重，可能会影响运动者的运动状态。
二、人体动作分析技术人体动作分析技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行处理，以分析运动者的姿势、运动路径等信息，进而对运动过程进行分析。
1. 人体姿态估计技术人体姿态估计技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行分析，以获取人体的姿态信息。
这种技术可用于分析人体运动姿态是否正确，从而提高运动训练的效果。
2. 运动路径分析技术运动路径分析技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行处理，以提取出运动者的运动路径，从而对运动者使用的技能、策略、反应模式等进行分析。
这种技术可以帮助运动员改善运动技能和加强训练效果。
3. 人体动作模型技术人体动作模型技术是建立人体动作模型，将不同的动作姿势加以区分，以便进行运动技术分析和训练。
VR手势动作捕捉方案比较
VR⼿势动作捕捉⽅案⽐较 VR⼿柄 vs 数据⼿套 vs 摄像头捕捉随着VR技术的不断⾰新，市⾯上的VR产品逐渐丰富。
VR产品的核⼼就是围绕真实世界模拟虚构虚拟的世界，让⼈们可以⾜不出户，就可以感受到前所未有的沉寂体验。
最重要的是在虚拟仿真领域：如虚拟机械装配，机械运⾏演⽰，军事仿真，医学⼿术仿真的领域有⽐较重要的价值，通过虚拟的三维模型仿真可以⼤⼤缩短培训、设计时间，极早发现潜在的风险。
其次在次世代游戏开发领域也有较为突出的发展前景，通过计算机技术渲染的三维虚拟场景，可以呈现科技感⼗⾜的效果，如太空舱、星际巡航、穿越效果、古装场景漫游等。
虽然虚拟现实有了长⾜的发展，⽬前由于价格昂贵、可供普通消费者消费的应⽤较少。
所以⽬前主流的VR产品都还只是处于开发阶段。
世界上⽐较有代表性的产品有Oculus的Ovulus Rift VR眼镜头盔，HTC的Vive眼镜头盔，索尼的Sony PlayStationVR头盔、HMZ T2、HMZ T3W，MicroSoft HoloLens。
这些装备主要是集中在三维图像领域。
虚拟现实的沉浸体验除了三维图像外，还有⼀个很重要的部分，那就是⼈与虚拟环境的互动，这⼜包括⼈体动作的融⼊，虚拟环境对⼈的动作产⽣的声⾳、光、⼒的反馈作⽤。
今天我们就主要来聊⼀聊关于⼈体⼿指关节以及⼿部动作传递给虚拟世界的三维模型的三种⽅案的⽐较。
⼀、⾸先我们来看以看VR⼿柄，这⾥我们以HTC VIVE的数据⼿柄为例来进⾏说明不管是HTC的VIVE VR⼿柄还是 Oculus的VR⼿柄，都是根据惯性传感器的加速度和磁场传感器测量⼿柄相对于重⼒加速度⽅向（可以简单的理解为重⼒加速度的⽅向是垂直于地⾯向下的⽅向）和地球磁场⽅向的⾓度，通过计算⼿柄在空间中的状态得到这两个⾓度，然后将将计算结果传递给虚拟场景中的⼈物⾓⾊模型，或者是游戏物，使虚拟的三维模型跟着⼈的动作⼀起运动。
像HTC的VIVE VR⼿柄还可以通过辅助的摄像头追踪⼿柄的位置，使得⽤户通过操纵VR⼿柄可以在虚拟场景中⾃由移动。
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三种动作捕捉系统解决方案的对比分析
2016年，全球范围内VR商业化、普及化的浪潮正在向我们走来。
VR是一场交互方式的新革命，人们正在实现由界面到空间的交互方式变迁，这样的交互极其强调沉浸感，而用户想要获得完全的沉浸感，真正“进入”虚拟世界，动作捕捉系统是必须的，可以说动作捕捉技术是VR产业隐形钥匙。
目前动作捕捉系统有惯性式和光学式两大主流技术路线，而光学式又分为标定和非标定两种。
那么我们可以将动作捕捉系统分为以下三大主类：基于计算机视觉的动作捕捉系统（光学式非标定）、基于马克点的光学动作捕捉系统（光学式标定）和基于惯性传感器的动作捕捉系统（惯性式）。
接下来我们对这三种形式的动作捕捉系统进行简单的解析。
1.基于计算机视觉的动作捕捉系统
该类动捕系统比较有代表性的产品分别有捕捉身体动作的Kinect，捕捉手势的Leap Motion 和识别表情及手势的RealSense实感。
该类动捕系统基于计算机视觉原理，由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和跟踪来进行动作捕捉的技术。
理论上对于空间中的任意一个点，只要它能同时为两部相机所见，就可以确定这一时刻该点在空间中的位置。
当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。
这类系统采集传感器通常都是光学相机，基于二维图像特征或三维形状特征提取的关节信息作为探测目标。
基于计算机视觉的动作捕捉系统进行人体动作捕捉和识别，可以利用少量的摄像机对监测区域的多目标进行监控，精度较高；同时，被监测对象不需要穿戴任何设备，约束性小。
然而，采用视觉进行人体姿态捕捉会受到外界环境很大的影响，比如光照条件、背景、遮挡物和摄像机质量等，在火灾现场、矿井内等非可视环境中该方法则完全失效。
另外，由于视觉域的限制，使用者的运动空间被限制在摄像机的视觉范围内，降低了实用性。
2.基于马克点的光学动作捕捉系统。