动作捕捉生物力学评价分析系统产品价格
动作捕捉生物力学评价分析系统，18618101725（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
该系统是动作运动捕捉分析业界集成能力强的平台，包含但不于如下品牌：
- 美国Ascension的 trakSTAR位置跟踪器
- Polhemus 的 Fastrak位置跟踪器
- Polhemus 的Polhemus 的Patriot位置跟踪器
- Polhemus 的Liberty 位置跟踪器
- Polhemus 的G4位置跟踪器
- Motion Analysis Corp的Haw动作捕捉相机
- Motion Analysis Corp的Eagle动作捕捉相机
- Motion Analysis Corp的Osprey 动作捕捉相机
- Motion Analysis Corp的Kestrel 动作捕捉相机
- Qualisys 的 Oqus动作捕捉相机
- Qualisys 的 Miqus相机
- VICON 的 Vero相机
- VICON 的 Bonita相机
- VICON 的 Vantage相机
- VICON 的 T 系列相机
- VICON 的 MX 相机
- Natural Point 的 Optitrak Flex 动作捕捉相机
- Natural Point 的 OPrime 动作捕捉相机
- PhaseSpace 的 Impulse 和 Impulse2动作捕捉手套、相机和捕捉系统
- Phoenix Technologies Incorporated 的 Visualeyez 3D动作捕捉系统
- Northern Digital 的 Optotrak 3020 和 Certus
- Metria Innovation 的 MPT 莫尔相位跟踪系统
- Xsens惯性测量单元
- Delsys惯性测量单元
- APDM惯性测量单元
- InterSense惯性测量单元
- Bertec测力台
- AMTI 测力台
- Kistler 测力台
- Bertec仪表式楼梯
- AMTI 仪表式楼梯
-bertec仪表式跑步机(提供跑步机的实时动态控制)
-ATI微型称重传感器
-AMTI微型称重传感器
-Bertec 微型称重传感器
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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：
二、神经科学与运动控制
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。
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
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。
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。
以上三种方案的3D深度摄像头方案大部分用在娱乐级别方面，比如脸部识别解锁、人机互动，且由于其探测距离较近，很难用在大空间上。目前基于3D深度摄像头的芯片在不断地研究改进中。其硬件芯片仍是目前的难点，再其次是算法的复杂度，大量的图像计算对硬件的主控芯片的计算能力有较高的要求，在功耗上很难做到低功耗的工作，受制于目前的电池技术，单个传感器的工作时间比较短。其优势在于不需要用户穿戴任何传感器和粘贴标记点。利用Kinect进行人体下肢骨架识别如图1-8所示。
1.2.1.3基于2D摄像头的动作捕捉
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。
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。
1.2.1.5其他技术路线
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。
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。