作者：hacker发布时间：2022-07-08分类：网络黑客浏览：140评论：1
实时三维空间数据的采集测量分析，在光学动捕系统设备中，采用得比较多的是Nokov的动作捕捉系统，通过光学镜头捕捉待测物体表面的反光标记点，实时获取物体运动数据，并进行进一步运动控制，Nokov光学动作捕捉系统广泛运用于虚拟仿真、运动分析、步态康复、模拟训练、机械仿生、机器人、无人机、人机交互、军事军工、外科整形、虚拟现实、电影动画、游戏制作等领域，对目标实行精度高的三维定位，而且生动流畅，所以在三维动作捕捉上精准度高，稳定性强。我们公司使用比较后感觉其技术水平已经达到国际水平，性价比相当的好。
我们公司一直在做这方面的开发，运动捕捉设备实现仿人机器人的运动控制主要是获取人体动作数据，采集目标人体的运动信息，光学的动作捕捉系统是目前精度最高的设备了。在这个领域技术上，国内比较先进的就是Nokov，这款产品可以采集6DoF（采集六自由度）、关节角度等运动学数据，为机器人的位姿控制、运动规划提供连贯、流畅的动作数据基础。
动作捕捉技术现阶段常用光学式和惯性式两种：
光学式动作捕捉，顾名思义，是通过光学原理来完场物体的捕捉和定位的。是通过光学镜头捕捉固定在人体或是物体上面的marker的位置信息来完成动作姿态捕捉。光学式动作捕捉依靠一整套精密而复杂的光学摄像头来实现，它通过计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不同角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。光学动作捕捉可分为被动式和主动式两种。这个分类是从marker来区别的。主动式是指marker是主动发光甚至可以自带ID编码的，这样镜头在视野中可以通过marker自身发光来观测它，并记录捕捉到其的运动轨迹。而被动式光学动作捕捉是通过镜头本身自带的灯板发出特定波长的红外光，照射到marker上，marker是通过特殊反光处理，可以反射镜头灯板发出的红外光，这样镜头就能在视野里捕捉记录该marker的运动轨迹。
目前主流的动作捕捉技术是惯性动作捕捉与光学动作捕捉。光学动作捕捉中，由于主动式marker需要供电，在固定marker时需要的配件和线路会影响使用，所以现在主流使用的光学动作捕捉几乎为被动式光学动捕。在自动化控制、运动分析、步态分析、虚拟现实、人机工效、影视动画等领域，被动式光学动作捕捉往往更具优势。
你好，很高兴为你解答。
VR定位动捕技术难点在哪？4大因素要考虑
最近有文章解析了因为追星仪和陀螺仪的出错，加上科学家写反喷气代码导致了造成了价值19亿的一台名为“瞳”的X射线太空望远镜被玩坏了。实际上，追星仪和陀螺仪实现的类似于VR中的光学定位及姿态捕捉。一直以来，大家都在说VR定位动捕技术难，那到底难在哪里呢?作者系VR行业从业者，本文将会探讨下这个问题。
我相信，“瞳”真实的毁灭原因一定比文章中描述的要复杂很多，我写这篇文章也不是为了跟大家探讨“瞳”，而是想跟大家聊一下由此事件引发的一些思考。
| “瞳”和VR中的光学定位及姿态捕捉
瞳的追星仪，在文章中是这样描述的“追星仪是卫星上一个判断自己方位的仪器......总的来说就是一个小相机，通过跟踪拍摄背景里一些亮的星星的位置... 用来判断自己所指向的方位......”。
为什么总说VR定位动捕技术难，它究竟难在哪里？
追星仪的定位技术大概是目标物体(即瞳本身)拍摄背景中的星星，根据得到的图像及所识别出的星星的位置来获取自身的方位信息。而瞳的陀螺仪则用来侦测瞳自身的空间姿态。所以，追星仪和陀螺仪实际上实现的类似于VR中的光学定位及姿态捕捉。
(1) 光学定位技术
VR中的光学定位技术是利用摄像机拍摄目标物体，根据得到的目标图像及摄像机自身的位置信息推算出目标物体的位置及姿态等信息。根据标记点发光技术不同，光学定位技术还分为主动式和被动式两种。
具体实现流程：定位物体上布满标记点，标记点可以自主发射光信号或者反射定位系统发射来的点信号，使得摄像头拍摄的图像中标记点与周围环境可以明显区分。摄像机捕捉到目标物上标记点后，将多台摄像机从不同角度采集到的图像传输到计算机中，再通过视觉算法过滤掉无用的信息，从而获得标记点的位置。该定位法需要多个 CCD 对目标进行跟踪定位，需要至少两幅以上的具有相同标记点的图像进行亚像素提取、匹配操作计算出目标物的空间位置。实现流程图如下：
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光学定位技术实现流程
目前，光学定位技术在国际上最受认可的是Optitrack。OptiTrack定位方案适用于游戏与动画制作，运动跟踪，力学分析，以及投影映射等多种应用方向，在VR行业有着非常大的影响力。
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(2)惯性动作捕捉
陀螺仪的工作原理是通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与固定方向之间的夹角，并计算角速度，通过夹角和角速度来判别物体在三维空间的运动状态。
它的强项在于测量设备自身的旋转运动。陀螺仪用于姿态捕捉，集成了加速度计和磁力计后，共同应用在惯性动作捕捉系统。
惯性动作捕捉系统需要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。
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| VR定位动捕技术到底难在哪里?
前文提到，“瞳”最终没有避免毁灭的命运，当然我们得说这次毁灭有一些人为的可避免的错误造成，但无法否认的事实是它耗费了人类价值19亿的资源。这也从侧面证实了定位及动捕技术难度之高。
当然，应用于VR行业中时，对于精度等的要求不会有“瞳”那么高，但为了能给使用者带来超强沉浸感体验，定位及动捕的精度、延迟、刷新率等也一定要达到非常高的水平。很多人知道2016年被称为VR的元年，但是又有多少人知道VR自1963年被提出至今耗费了多少科学家、工程师的心血?
读者可能会有疑问，大家一直在说VR定位动捕技术难，那到底难在哪里呢?接下来笔者就来谈谈VR定位动捕技术的难点。
(1)人体运动复杂性
由于在现实世界里面，“场景”是相对静止的，我们之所以看到眼前的东西在动，是因为我们头部、眼部、身体等在移动，使得眼前的“场景”形成了一个动画。而虚拟现实就是要模拟出现实世界的这种“动画”，也就是说在虚拟现实的设备中，画面要根据人的这些动作做出相应的调整才可以，而这些动作看似使用定位、陀螺仪等设备就可以解决，但其实则不然。人体的动作可以看作是复杂且有一定规律的一系列动作组合而成，为了完成一个动作，每一个完整的动都可以分解为各个肢体的动作，各个肢体之间的动作既相互独立又相互限制。人体的各种动作是有多个自由度组成，其复杂性使得计算机追踪时存在着很多的困难和挑战。
这里给大家举个例子：
在一些大家很喜欢的搏斗或者射击游戏中，我们经常需要作出身体快速移动，头部快速转动，以及高速的转身、下蹲等动作，一方面这些动作会带来我们实现的变化，眼前所看到的画面也会跟随变化，且虚实情况也有区别;
另一方面，这些动作也必须会带来虚拟世界中的一些反馈，例如瞄准僵尸打出一颗子弹，则虚拟世界中的僵尸将受伤或者倒下。想要让使用者有真实的体验，那么追踪技术就必须可以已非常高的精度实现定位及动捕，否则就不能算是真正的虚拟现实了。
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(2)精度问题
定位及动作捕捉精度，对于VR设备非常的重要。如果定位及动作捕捉精度不够高，会严重影响VR体验效果，也失去了虚拟现实的本质。影响精度问题的因素包括遮挡、干扰以及算法自身的限制等。
遮挡是各种定位及动捕系统最常见的工作失效原因之一。
例如光学定位系统中：当扫描光线被用户或物体遮挡时，空间点三维重构由于缺少必要的二维图像中的特征点间对应信息，容易导致定位跟踪失败。遮挡问题可以通过多视角光学系统来减轻，但这又造成了该系统又一大缺陷——价格过于昂贵。以Optitrack为例，Optitrack是国际上非常受认可的光学定位技术，如果有足够的摄像机，Optitrack定位及动捕技术可以很好地解决遮挡问题，具有非常高的精度。但是Optitrack摄像机的价格却让多添加几个摄像机变得不那么容易。
干扰包括外界电磁波干扰和自身设备间相互干扰。不管是光学定位还是激光定位，对外界的电磁波干扰都非常敏感，特别是当设备使用无线的方式通信时，如果存在同波段的电磁干扰，就会造成卡顿、失灵等现象，严重影响体验效果。
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还有一个因素是算法本身的限制，例如惯性式动作捕捉技术。
惯性式动作捕捉系统采用MEMS三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计组成的惯性测量单元(IMU， Inertial Measurement Unit)来测量传感器的运动参数。而由IMU所测得的传感器运动参数有严重噪声干扰，MEMS 器件又存在明显的零偏和漂移， 使得惯性式动作捕捉系统无法长时间地对人体姿态进行精确的跟踪。
目前对于这个问题，G-Wearables的解决方案或许可以参考，其利用激光定位、反向动力学、惯性式动作捕捉相融合的算法来解决，从CES Asia展会上发布的STEPVR大盒子的体验来看，融合算法确实较好地解决了惯性式动捕的零偏和漂移问题，实现了1:1精准的动作还原。当然，这款产品的其他方面还需要消费者们自行去体验，与本文主题无关就不再赘述。
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(3)快速运动时的定位及动捕问题
快速运动时的定位及动捕一直是VR行业一大难题，甚至现在很多公司都放弃了快速运动时的定位及动捕，通过VR内容控制用户不要有快速的动作来避免这一问题，但这终究无法从根源上解决问题。
那为什么说，快速运动时的定位及动捕难呢?
对于光学定位来说，难点在于运动模糊。
如果目标物体移动过于快速，则会出现运动模糊，即由于摄像设备和目标在曝光瞬间存在相对运动而形成的一种现象。这种现象很常见，我们平时用手机拍摄人物时，如果人物快速移动(例如奔跑、迅速起身等)，则我们拍摄的图片即是模糊的，在VR的光学定位中是一样的。
光学定位系统利用多台摄像头拍摄目标物体，再利用所获得的图像信息及摄像头的位置信息来最终推算目标的空间位置，并基于这样的空间位置通过IK算法或者惯性传感器等来推算目标物体的动作。那么如果目标物体处于快速运动中，则摄像头拍摄的图像就存在模糊，信息不可用，也就无法实现精准的定位。因此基于光学定位的VR系统，在目标物体快速移动时会出现卡顿、跳点等现象。
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对于激光定位技术来说，难点在于两束激光扫描存在时间间隔。
激光定位技术需要水平、垂直两个方向上的激光扇面对整个定位空间进行扫描，目标物体绑定的传感器必须接收到水平、垂直两个方向上的激光后方可进行定位，缺一不可。然而，这两个方向上的激光扇面是先后扫描，也就是存在时间差，如果目标物体迅速移动，则会出现水平和垂直两个方向上激光扫描到传感器时传感器所在的位置不一样，也就无法定位准确，进而影响动作捕捉。
截止到今天，常见的动作捕捉技术从原理上说可分为以下五种：光学式，惯性式，机械式，声学式，电磁式。
1）光学式动作捕捉，顾名思义，是通过光学原理来完场物体的捕捉和定位的。是通过光学镜头捕捉固定在人体或是物体上面的marker的位置信息来完成动作姿态捕捉。光学式动作捕捉依靠一整套精密而复杂的光学摄像头来实现，它通过计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不同角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。光学动作捕捉可分为被动式和主动式两种。这个分类是从marker来区别的。主动式是指marker是主动发光甚至可以自带ID编码的，这样镜头在视野中可以通过marker自身发光来观测它，并记录捕捉到其的运动轨迹。而被动式光学动作捕捉是通过镜头本身自带的灯板发出特定波长的红外光，照射到marker上，marker是通过特殊反光处理，可以反射镜头灯板发出的红外光，这样镜头就能在视野里捕捉记录该marker的运动轨迹。
四足仿生机器人的步态优化
2）惯性动作捕捉则是采用惯性导航传感器AHRS(航姿参考系统)、IMU(惯性测量单元)测量被捕捉者或物体的运动加速度、方位、倾斜角等特性。惯性动作捕捉需要各类无线控件，电池组，传感器等一些配件。类似一个整装衣服穿在身上，通过各个部位的传感器来捕捉人体或物体的数据。
3）机械式动作捕捉系统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。
4）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。
5）电磁式动作捕捉系统一般由发射源、接收传感器和数据处理单元组成。发射源在空间产生按一定时空规律分布的电磁场；接收传感器安置在表演者身体的关键位置，随着表演者的动作在电磁场中运动,接收传感器将接收到的信号通过电缆或无线方式传送给处理单元，根据这些信号可以解算出每个传感器的空间位置和方向。
标签：运动定位动作捕捉方案
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访客 评论于 2022-07-09 00:25:36 回复
航传感器AHRS(航姿参考系统)、IMU(惯性测量单元)测量被捕捉者或物体的运动加速度、方位、倾斜角等特性。惯性动作捕捉需要各类无线控件，电池组，传感器等一些配件。类似一个整装衣服穿在身上，通过各个部位的传感器来捕捉人体或物体的数据。3）