动作运动测量数据采集分析系统，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
我们帮助您选择并集成外围系统，确保实现您独特的目标。
各种捕捉相机、位置跟踪器、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等等。
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：
1、生物力学与生命科学
二、神经科学与运动控制
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。
三、康复与人体工程学：
动作捕捉技术
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。
红外摄像头一般采用RJ45接口，通过网线连接汇聚到交换机，再由交换机统一将数据转发到计算机。
计算机的上位机软件经过一系列的算法识别还原出人体的步态。
目前市面上生产红外摄像头的光学步态捕捉的公司有英国的Vicon公司、美国NaturalPoint公司、美国MotionAnalysis公司、中国的青瞳视觉公司等。NaturalPoint公司生产的Optitrack系统如图1-5所示。
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。
双目立体视觉即使用两个2D平面摄像头。两个平面摄像头获得两幅图像，通过两幅图像算出深度信息。飞行时间即由雷达芯片发射出红外激光散点，照射到物体后反射回雷达芯片的时间，由于光速已知，发射返回时间已知即可测量出摄像头距物体的距离， 。结构光是摄像头发出特定的图案，当被摄物体反射回这一图案时，深度摄像头再次接收这一图案，通过比较发射出的图案和接收的图案从而测量出摄像头距离被摄物体的深度信息。3D深度摄像头方案对比如表1-1所示。
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。
基于MEMS惯性传感器的动作捕捉系统在各个领域都有应用，包括虚拟现实[7]、运动训练[8]、生物医学工程[9]和康复[10][11]。因为它们体积小、重量轻、价格合理[12][13][14]。
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。
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。