人体运动分析

许多不同的学科使用运动分析系统来捕捉人体的运动和姿势。基础科学家寻求更好地理解用于将关节的肌肉收缩转化为功能完成（例如行走）的机制。研究人员越来越多地致力于更好地理解人类运动控制系统和步态动力学之间的关系。

运动分析

在临床步态分析领域，医疗专业人员应用不断发展的知识库来解释受损步行者的行走模式，以规划治疗方案，例如矫形处方和手术干预，并允许临床医生确定个人的步行模式步态模式受到已诊断疾病的影响。在体育运动方面，运动员及其教练使用运动分析技术不断寻求提高表现，同时避免受伤。运动捕捉在计算机角色动画或虚拟现实 (VR) 应用中的使用相对较新。捕获的信息可以像身体在空间中的位置一样一般，也可以像面部和肌肉块的变形一样复杂。映射可以是直接的，例如控制角色手臂运动的人手臂运动，也可以是间接的，例如控制角色肤色或情绪状态的人手和手指图案。当然，为动画角色复制人类动作的想法并不新鲜。

为了让《白雪公主》中的人类角色有令人信服的动作，迪士尼工作室根据真人演员表演场景的电影镜头追踪动画。这种方法称为动态描画，已成功用于人物角色。在 70 年代末，当通过计算机制作角色动画开始变得可行时，动画师采用了传统技术，包括动态描画。

运动分析数据采集

一般来说，已经开发了运动分析数据收集协议、测量精度和数据缩减模型来满足其特定设置的要求。例如，运动评估通常需要更高的数据采集速率，因为与正常步行相比，速度增加。在 VR 应用中，实时跟踪对于用户的真实体验至关重要，因此应将时间延迟保持在最低限度。多年的技术发展已经产生了许多系统，可以分为

机械、光学、磁力、声学和惯性跟踪器。人体通常被认为是一个由关节连接的刚性连接系统。人体部位实际上并不是刚性结构，但在人体运动研究中通常将其视为刚性结构。

光学动作捕捉如何工作？

1.光学传感

光学传感包含大量不同的技术。基于图像的系统通过使用多个摄像头跟踪受试者身体部位上的预定点（标记）来确定位置，这些点与特定的骨性标志对齐。通过使用工作体积的多个 2D 图像来估计位置。立体测量技术将每个图像中被跟踪对象上的公共跟踪点关联起来，并使用该信息以及有关每个图像和相机参数之间关系的知识来计算位置。标记可以是无源（反射）或有源（发光）。反射系统使用安装在相机镜头周围的红外 (IR) LED 以及放置在相机镜头上方的红外滤光片，并测量从标记反射的光。

2.光学系统

基于脉冲 LED 的光学系统可测量放置在身体部位的 LED 发出的红外光。此外，无需标记的帮助即可通过相机跟踪自然物体，但通常不太准确。它主要基于用于模式识别的计算机视觉技术，并且通常需要大量计算资源。结构光系统使用激光或光束来创建扫过图像的光平面。它们比人体运动的动态跟踪更适合地图应用。当所需的光路被阻挡时，光学系统就会遭受遮挡（视线）问题。来自其他光源或反射的干扰也可能是导致所谓的重影标记的问题。

惯性动作捕捉如何工作？

1.不断运动

惯性传感器利用物体的特性来保持恒定的平移和旋转速度，除非分别受到力或扭矩的干扰。前庭系统位于内耳，是一个生物 3D 惯性传感器。它可以感测头部的角运动和线性加速度。前庭系统对于维持眼睛相对于环境的平衡和稳定非常重要。小型化和微机械传感器技术的进步，特别是硅加速度计和速率传感器的进步，使得实用的惯性跟踪成为可能。速率陀螺仪测量角速度，如果随时间积分，则提供相对于初始已知角度的角度变化。

2.加速度计

加速度计测量加速度，包括重力加速度 g。如果传感器相对于垂直方向的角度已知，则可以去除重力分量，并且通过数值积分可以确定速度和位置。如果不应用补偿，与小型且廉价的传感器相关的噪声和偏置误差使得长时间跟踪方向和位置变得不切实际。通过将来自惯性传感器的信号与辅助/互补传感器相结合，并利用有关其信号特征的知识，可以最大限度地减少漂移和其他误差。

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