为什么选择该系统？
-集各家之长为我所用，系统化的数据及分析、整合

• ●一套交钥匙3D动作与运动捕捉、分析系统，平台旨在分析各种动作与运动的所有方面
• ●集各家之长为我所用：支持并提供广泛市面上几乎所有动作、运动硬件
• ●能够将您的研究转化为您自己的临床、教学、人体工程学或运动应用
• ●全套、完整的多多尺度的生物力学研究和康复软件
• ●根据需求一站式灵活选配，满足各种运动与动作捕捉、监测、分析
• ●提供更加化、系统化的运动动作捕获分析数据（包括骨骼、肌肉、血管、神经以及外部刺激等）
• ●完整的一站式交钥匙3D动作捕捉分析系统：集成所有市面主流动作、运动硬件之长，系统化的数据深挖、分析、整合。
• ●支持从广泛的硬件（所有市面主流动作、运动硬件）进行实时采集。
• ●使用测力台、手传感器、EMG、眼动追踪、视频、EEG、虚拟现实、触觉和模拟数据同步采集运动数据，简化采集和分析。
• ●通过原始或处理数据的图形显示提供即时回放。
• ●无需编程工作——从设置到数据收集再到分析，操作可以通过单选按钮和下拉菜单完成。
• ●提供跨各种硬件系统的通用软件平台，可取各家之长、更高性价比。
• ●广泛的功能和能力的多样性，支持各种应用程序。
• ●市场上的数据采集、分析和可视化系统可测量人体运动、动作的所有方面。

基础硬件：motionmonitor可集成各种捕捉硬件的系统装置及完全同步采集分析多源数据的软件

支持各种捕捉技术：确保技术性价比

支持各种外围设备：实现人体动作捕捉分析所有方面

一站交钥匙式服务：避免处理多个供应商的麻烦，MotionMmonitor支持团队一键式呼叫将解决硬件和软件相关问题：

典型应用简介：

1、生物力学与生命科学

二、神经科学与运动控制

三、康复与人体工程学：

动作捕捉技术

目前主流的步态分析技术主要有以下几种：基于计算机视觉的人体步态捕捉与分析、基于惯性传感器的人体步态捕捉与分析、基于无线信号的人体步态捕捉与分析。基于计算机视觉的人体步态捕捉又分为基于红外摄像头、基于2D摄像头、基于3D深度摄像头等多种。上个世纪的技术路线还有基于机械式的步态捕捉。其他的技术路线还有基于电磁式的步态捕捉。

红外光学动作捕捉技术经历数十年的持续发展，目前常用的红外光学动作捕捉技术都是基于计算机视觉原理[4]。红外摄像头的光学步态捕捉主要分为被动式和主动式。被动式是在人体关键部位粘贴反光标记点，主动式是在人体主要部位佩戴上可发射红外线的主动式摄像头。本节主要说明被动形式的光学步态捕捉。在人体的主要骨骼部位以及关节处粘贴反光标记点，利用架设好的红外摄像头追踪反光标记点（Markers），从而计算出反光标记点在空间中的位置。反光标记点和红外摄像头分别如图1-1和图1-2所示。

基于红外摄像头的光学步态动作捕捉系统优点是技术成熟度高，采样频率高，加之目前的高性能计算机数据处理速度*快所以延迟很低，且精度很高，使用范围广，应用领域众多。主要缺点是对光照特别敏感，不能在光变化较大的环境下使用，周围不能有和光学标记点相近的物体或光斑，所以光学步态捕捉一般只在室内使用。由于摄像头的视场角有局限性，且人在运动时有的标记点很容易受到其他物体及自身的遮挡，这就造成被遮挡部位数据的丢失。后期数据处理工作量很大，由于数据量大且需要处理丢失、跳帧等问题，需要较长的后期处理时间。缺点还在于需要架设相机，相机一般架设到钢架结构上，这就造成使用场景一般比较固定，不能轻易的挪动。一般的场景至少需要6个摄像头，如果需要追踪更大的场景，需要的摄像头数量高��几十个，且单个摄像头价格十分价贵，比如Vicon公司生产的单个摄像头价格高达十万元，这就造成红外光学式步态捕捉还是应用到科学研究方面，无法走进大众。

目前市面上生产红外摄像头的光学步态捕捉的公司有英国的Vicon公司、美国NaturalPoint公司、美国MotionAnalysis公司、中国的青瞳视觉公司等。NaturalPoint公司生产的Optitrack系统如图1-5所示。

1.2.1.2基于3D深度摄像头的动作捕捉

随着3D深度相机技术的成熟，有许多研究者开始研究基于深度相机的动作捕捉系统[5][6]。3D深度摄像头与2D摄像头的区别在于，除了能够获取平面图像外还可以获得深度信息。3D深度技术目前广泛应用在人体步态识别、三维重建、SLAM等领域。目前主流的3D深度摄像头的技术路线有：（1）双目立体视觉；（2）飞行时间（Timeoffly，TOF）；（3）结构光技术等。

双目立体视觉即使用两个2D平面摄像头。两个平面摄像头获得两幅图像，通过两幅图像算出深度信息。飞行时间即由雷达芯片发射出红外激光散点，照射到物体后反射回雷达芯片的时间，由于光速已知，发射返回时间已知即可测量出摄像头距物体的距离， 。结构光是摄像头发出特定的图案，当被摄物体反射回这一图案时，深度摄像头再次接收这一图案，通过比较发射出的图案和接收的图案从而测量出摄像头距离被摄物体的深度信息。3D深度摄像头方案对比如表1-1所示。

表1-1 3D深度摄像头方案对比

利用结构光方案的产品有微软公司推出的Kinect，其广泛的应用在体感交互、人体骨架识别、步态分析等领域。

利用2D摄像头实现3D运动轨迹的捕捉是目前的技术研究。2D摄像头即平面摄像头，没有深度信息。目前基于2D摄像头的动作捕捉主要采用卷积神经网路（CNN）将稀疏的2D人体姿态凸显检测的原理。但是此种捕捉方案需要长时间的运算，并不适合实时的运动分析，且输出精度低。基于2D摄像头的动作捕捉目前可以捕捉人体局部的运动姿态，且捕捉之间需要采集大量的数据样本作为训练数据集。2D摄像头在深度信息的预测上存在着偏差，任何一点错误的数据都会导致很大的偏差，稳定性*差。的挑战在于摄像头的遮挡以及快速的运动都是2D摄像头很难追踪到的。其优点在于不需要任何的穿戴，且所需要的2D摄像头触手可得，成本*低，这对大众化的应用是一个不错的选择。利用2D平面摄像头的姿态捕捉应用如图1-9所示。

基于MEMS惯性传感器的动作捕捉系统的步态分析有很大的优势，主要体现在由于惯性动作捕捉系统采用的是MEMS芯片，成本较低，每个芯片只需要十元左右，整套系统的价格在几万元级别。由于惯性动作捕捉系统是一种无源的系统，整套系统的重量在几千克的范围内，所以便于携带，且不需要架设繁杂的相机。惯性传感器只需要开机后就可以使用，没有繁杂的校准、标定等操作步骤，所以使用十分便捷。惯性动作捕捉系统不受使用环境的影响，不管在室内、还是室外都可以正常使用。 但是MEMS传感器的精度相比于光学动作捕捉系统来讲，精度较低，但对于大众人群已经完全满足其需求。由于MEMS式陀螺仪存在零偏且在动态情况下积分累计误差会随着时间的推移而产生较大的漂移。MEMS加速度计在不同的状态下也存在误差，特别是在高动态下。磁力计很容易受到强磁环境的干扰。但是这一系列的误差问题都可以通过算法来补偿。MEMS式惯性传感器补偿后的静态精度一般可达到：俯仰角/横滚角≤0.2°,偏航角≤1°；动态精度：俯仰角/横滚角≤0.5°, 偏航角≤2°，步态位移误差可达5%。已满足步态参数计算的精度要求。

机械式动作捕捉依靠穿戴在人身体的机械装置来测量关节角度以及位移。人体运动带动机械装置的运动，从机械装置上的角度传感器可以知道运动角度，根据角度和机械部位的长度从而计算出移动位移。这一技术早出现在20世纪，由于机械结构的笨重，在步态分析方面机械动作捕捉早已退出发展的主流。但利用机械外骨骼的搬运发展成了主流。其形状如图1-12所示。

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