美国MotionMonitor是套一站式交钥匙3D运动捕捉系与分析统，旨在集成各种硬件，包括但不限于运动跟踪器、EMG（肌电图）、测力台、仪器式跑步机、仪器式楼梯、手传感器、EEG脑电图、定量脑电图(quantitative EEG,qEEG)系统、数字视频、事件标记和其他模拟设备、虚拟现实和触觉设备，同时完全实时同步采集、分析多源数据。
我们进行现场安装和培训，旨在专注于您的特定应用，目标是收集有意义的数据。
MotionMonitor在涉及人体运动研究的广泛应用中提供实时解决方案。旨在分析人体运动的所有方面，从可能影响人体运动的外部刺激开始；响应该模拟的大脑活动的测量和可视化；然后测量和分析影响运动所需的肌肉募集；报告标准运动 学和由此产生的联合力。刺激以各种格式进行监控，从一维目标到在WorldViz和Unity中创建的3D沉浸式虚拟。视觉刺激呈现在简单的平面屏幕、头戴式显示器、立体投影屏幕和的Bertec沉浸式穹顶上。大脑活动从 3 个不同的 EEG 系 统同步捕获，提供轻松识别事件和关联运动的能力。所有的 EMG 系统都对肌肉募集进行了物理测量。此外，可以使用具有用户定义的优化程序的集成肌肉模型对单个肌肉活动进行建模。反向动力学来自 10 个不同的动作捕捉系统和所有的测力台生产商收集的数据。 软件在用于捕获数据的技术的广度和它所包含的分析深度方面。
人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。尽管了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制，但目前还没有对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用的相关实验理解。这是理解人类运动的主要挑战。 为了解决这个问题，MotionMonitor开发了综合多尺度建模平台，包括肌肉、骨骼和神经模型等等。我们使用**的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合，将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。我们开发了由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力qian所未有，因此将为了解神经肌肉/骨科ji病的病因、诊断和治liao开辟新的途径。
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3D动作捕捉的工作原理是什么？
动作捕捉可以将演员的动作转换到数字角色上。使用追踪摄影机的捕捉系统（无论有无追踪标记）都可以被称为是“光学捕捉”，而测量惯性或者机械动作的系统就叫做“非光学”。后者的一个例子是SethRogan在《保罗》中扮演外星人时使用的XSensMVN惯性捕捉套装。近也出现了一些其他的动作捕捉技术，例如LeapMotion的手指追踪深度摄影系统和MYO腕带，后者能够检测出手臂和手腕的肌肉活动。Google的ProjectTango主要用于测绘，但它也配有类似于Kinect的深度传感器，所以它也有进行动作捕捉的能力。
光学系统通过位置标记或者3D特征的追踪来工作，然后将收集到的数据组合成演员大概的动作。主动的系统会使用会发光或者闪烁的标记，而被动的系统会使用不会发光的物体，比如说白球或者绘制的点（后者通常用于脸部捕捉）。无标记的系统会使用动作匹配软件的算法来追踪独特的特征，例如演员的服装或者鼻子，无需追踪标记。动作在经过捕捉之后会使用AutodeskMotionBuilder这样的软件映射到一副虚拟的动画角色“骨骼”上面。这样做出来的动画角色就像是真实的演员一样。