人身动作运动抓捕分析系统，18618101725（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
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●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
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●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
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●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
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●全套、完整的多多尺度的生物力学研究和康复软件
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●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
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●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）
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●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。
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●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。
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●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。
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●通过原始或处理数据的图形显示提供即时回放。
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●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。
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●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。
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●广泛的功能和能力的多样性，支持各种应用程序。
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●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：
我们的方案装置可以协助师、运动训练师和人体工程学专家进行评估、筛查和再培训：
实时信息提供了评估绩效并向工作人员或患者提供即时反馈的能力。
同步的外围数据，例如 EMG 和测力台，允许对可能导致运动的其他因素进行运动学之外的研究。
用户定义的、图标驱动的界面为您独特的协议提供定制，以确保可靠和简单的数据收集和分析。
实时生物反馈和虚拟现实，使用多种方式显示数据，将评估扩展到训练和行为改变。
原始的、处理过的或用户定义的数据允许评估康复技术或工作场所环境的有效性。可以立即生成自定义报告以与临床医生、风险管理人员和其他人共享此数据。
在数据收集过程中，可以跟踪、动画和分析真实的物体，例如工具或茶杯，以监控工人或患者与周围环境的互动。
定制的交钥匙解决方案，包括便携式系统，使用各种动作捕捉技术，允许在任何环境下收集数据。
四、运动生物力学
我们的方案装置通过许多独特的功能提供监控运动员和提高表现的能力，包括：
使用佳的运动跟踪技术来跟踪、动画和分析运动员的运动和运动对象，如高尔夫、击球、投球、网球、保龄球、骑自行车等。
执行运动特定分析以进行评估、筛选和重返赛场。
以各种方法访问和可视化数据，包括报告摘要、条形图和时间序列图、自定义动画和跟踪。
使用音频反馈为培训和性能增强提供实时反馈。使用虚拟现实扩展实时反馈，为运动员创造身临其境的体验。
使用我们的运动监视器特殊用途应用程序对特定运动或与运动相关的运动进行简化的数据收集和分析，例如：
运动监视器跳跃版： PT、AT 和教练的理想工具，可使用反向运动、深蹲或俯冲快速评估生物力学和神经肌肉性能。
棒球运动监视器：研究质量的动作捕捉解决方案，具有用于跟踪和分析球员投球和击球动作的简化流程。
更多详细配置方案，请咨询产品顾问：李经理，18618101725 
1.2.1步态分析的技术分类
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。
反光标记点既不会接收无线信号也不会向外发射任何无线信号，它的表面涂抹了一种特殊荧光材料，可以很好地让红外摄像头识别到并反射回高质量的图像信号。
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达几十个，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。
1.2.1.2基于3D深度摄像头的动作捕捉
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。
基本原理是首先找到图像中移动的物体，然后会对移动的物体进行深度评估，识别出人体的部位，然后将其从背景环境中分割出来。分割之后要做的工作就是模式匹配，将其匹配到骨骼系统上。算法流程如图1-7所示。
1.2.1.3基于2D摄像头的动作捕捉
惯性动作捕捉系统主要是将惯性传感器绑定在人身体主要骨骼上，如足、小腿、大腿，实时测量出每段骨骼的旋转，利用正向运动学（Forward kinematics，FK）和反向运动学（Inverse kinematics，IK）实时推导计算出整个人身体的运动参数。惯性动作捕捉系统的优势在于他是一种无源的动作捕捉系统，不需要借助任何外部信息，即不受外界环境的干扰。缺点则是由于惯性传感器普遍存在累计漂移会使惯性系统无法测量出运动的位移。其全身穿戴效果如图1-10所示。
惯性传感器主要包括加速度计、陀螺仪、磁力计。其中加速度计、陀螺仪、磁力计多采用MEMS形式，所以称之为MEMS惯性传感器。三轴加速度计可以测量载体的三个轴向上的加速度，是一矢量，通过加速度我们也可以计算出载体静止时的倾角。三轴陀螺仪可以测量出载体的三个轴向上角速度，通过对角速度积分我们可以得到角度， 。三轴磁力计可以测量出周围的磁场强度及与地球磁场的夹角。通过融合加速度、角速度、磁力值的数据我们可以精准的得到载体的旋转。融合后的数据一般用四元数或欧拉角来表示。其中四元数形式如 ，欧拉角包含俯仰角（Pitch）、横滚角（Roll）、偏航角（Yaw）。得到载体的旋转后再拟合各个骨骼的运动，从而计算出穿戴部位的运动姿态。通过对加速度、角速度的积分可以测量出穿戴者的步速、步距、步长等参数。上的MEMS惯性动作捕捉系统研发生产公司国外有荷兰Xsens、国内的北京孚心科技公司等。综述其原理如图1-11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。
其他的技术路线还有基于声学式的动作捕捉，基于电磁式的动作捕捉等。