光學(xué)與IMU、無標(biāo)記與混合動捕系統(tǒng)對比

探索核心運動捕捉技術(shù)

作為機器人、電影和生物力學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)人士，用戶應(yīng)該依賴哪種運動跟蹤系統(tǒng)？光學(xué)相機、IMU和無標(biāo)記解決方案都致力于提高動作捕捉精度，但每種解決方案都要在照明、漂移或遮擋方面做出權(quán)衡。

本文將深入探討這些方法的優(yōu)勢和局限性，并解釋了EMF傳感器手套如何幫助彌合這些差距。

光學(xué)跟蹤(基于標(biāo)記)

在光學(xué)跟蹤領(lǐng)域，常見的解決方案包括OptiTrack、Qualisys、Motion Analysis和Vicon等動作捕捉系統(tǒng)。

被動捕捉

紅外攝像機可跟蹤16-50個反射標(biāo)記點，以極高的精度捕捉運動，這使得該方法在電影和動畫中非常受歡迎。但是，如果標(biāo)記被手勢(例如，拳頭)遮擋，跟蹤將失敗。為避免這些問題的發(fā)生就需要額外的攝像頭，并推高成本。

主動捕捉

主動光學(xué)系統(tǒng)的工作原理類似于被動系統(tǒng)，使用攝像機和標(biāo)記，但每個標(biāo)記都包含自己可供電的LED。這使得檢測更容易，但是增加了重量、成本和設(shè)置復(fù)雜性。

慣性測量單元(IMU)跟蹤

可穿戴IMU無需依賴攝像頭即可捕捉運動和旋轉(zhuǎn)，適合在任何環(huán)境中使用。它們通常應(yīng)用于實地調(diào)查和體育分析；然而，較小的測量誤差隨著時間的推移而積累(最終產(chǎn)生漂移)，這降低了長時間捕捉的準(zhǔn)確性。該領(lǐng)域技術(shù)成熟的供應(yīng)商包括Xsens、Perception Neuron和Rokoko，它們的系統(tǒng)被廣泛用于電影制作、研究和VR等應(yīng)用。

無標(biāo)記跟蹤：RGB、激光雷達(dá)和人工智能軟件

這些系統(tǒng)使用相機和人工智能來讀取身體和手指的運動，而無需標(biāo)記。

RGB相機跟蹤

該方案內(nèi)置于Meta Quest或微軟HoloLens等頭戴式顯示器中，可以很好地識別簡單的手勢(例如，指向、舉起和揮手)。然而，照明條件和遮擋會降低精度，并限制了跟蹤精細(xì)靈巧運動的能力，因此機器人控制、外科手術(shù)或工業(yè)培訓(xùn)等專業(yè)應(yīng)用通常需要更精確的動作捕捉工具。

基于激光雷達(dá)的跟蹤

激光雷達(dá)發(fā)射激光脈沖來生成深度圖，在弱光條件下或視野被部分遮擋時，它的性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)相機。一些基于相機的系統(tǒng)，如Apple Vision Pro，將激光雷達(dá)與其他傳感器結(jié)合起來進行空間計算。MOVIN TRACIN使用單個激光雷達(dá)驅(qū)動的設(shè)備捕捉全身運動，可用于專業(yè)動畫和虛擬制作。它的主要限制是在較長距離時精度降低，尤其是在跟蹤手指等細(xì)節(jié)時。

純軟件人工智能

與專注于硬件的公司不同，MoveAI等工具采用人工智能驅(qū)動的軟件，用標(biāo)準(zhǔn)相機捕捉全身運動。如果主體和背景之間有強烈的對比，它可以在iPhone上工作。多個攝像頭提高了穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，但增加了成本和復(fù)雜性。

為什么選擇EMF傳感器手套進行專業(yè)手部追蹤？

在VR培訓(xùn)、機器人和生物力學(xué)等專業(yè)場景中，單個系統(tǒng)的個體局限性通常會給數(shù)據(jù)保真度帶來風(fēng)險，尤其是手和手指跟蹤。

MANUS帶有EMF傳感器的Metagloves是一種混合解決方案，旨在通過結(jié)合多種傳感器類型來補充和穩(wěn)定這些系統(tǒng)，同時消除核心限制：

不受遮擋：即使手被遮擋也能可靠的提供高精度數(shù)據(jù)。

無漂移：電動勢跟蹤提供絕對位置和方向，并不斷糾正錯誤。
?

獨立照明：可在明亮的工作室或完全黑暗的環(huán)境中工作。
?

高分辨率手指數(shù)據(jù)：EMF傳感器可捕捉詳細(xì)的實時手指運動。
?

混合解決方案：MANUS Metagloves +全身Mocap

這種混合方法不會取代現(xiàn)有技術(shù)；而是增強了整體運動捕捉管道。對于看重數(shù)據(jù)完整性和性能的專業(yè)應(yīng)用而言，MANUS EMF傳感器 Metagloves等混合解決方案可提供滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)所需的高精度、抗遮擋性和無漂移等操作。