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。
我公司另外同一站式细胞组织材料生物力学和生物打印等生物医学工程科研服务-10年经验支持,
常用的运动捕捉技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式、主动光学式和被动光学式。不同原理的设备各有其优缺点,一般可从以下几个方面进行评价:定位精度;实时性;使用方便程度;可捕捉运动范围大小;抗干扰性;多目标捕捉能力;以及与相应领域分析软件连接程度。此外,还有惯性导航运动捕捉。
这种方式对动作的捕捉精度高,但环境要求也高,并且造价昂贵,属于好莱坞大片的拍摄利器。
▲身上的小白点就是
2、惯性动作捕捉系统
这类系统主要是基于IMU(惯性测量单元)来完成对人体动作的捕捉。把集成了加速度计,陀螺仪和磁力计的IMU绑在人体的特定骨骼节点上,通过算法对测量数值进行计算,从而完成动作捕捉。这种惯性动作捕捉的系统相对价格比较低廉,适合预算不太高的团队完成动作捕捉。
▲绑在演员身上的小红块就是IMU
3、基于计算机视觉的动作捕捉
基于计算机视觉的动作捕捉是近些年才兴起的。这种捕捉方式主要是通过采集及计算深度信息来完成对动作的捕捉。对于艺术创作和表演来说,这种方式因其简单、易用、低价,目前使用的频率可以说是的。