探索核心运动捕捉技术

作为机器人、电影和生物力学领域的专业人士，用户应该依赖哪种运动跟踪系统？光学相机、IMU和无标记解决方案都致力于提高动作捕捉精度，但每种解决方案都要在照明、漂移或遮挡方面做出权衡。

本文将深入探讨这些方法的优势和局限性，并解释了EMF传感器手套如何帮助弥合这些差距。

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光学跟踪(基于标记)

在光学跟踪领域，常见的解决方案包括OptiTrack、Qualisys、Motion Analysis和Vicon等动作捕捉系统。

被动捕捉

红外摄像机可跟踪16-50个反射标记点，以极高的精度捕捉运动，这使得该方法在电影和动画中非常受欢迎。但是，如果标记被手势(例如，拳头)遮挡，跟踪将失败。为避免这些问题的发生就需要额外的摄像头，并推高成本。

主动捕捉

主动光学系统的工作原理类似于被动系统，使用摄像机和标记，但每个标记都包含自己可供电的LED。这使得检测更容易，但是增加了重量、成本和设置复杂性。

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惯性测量单元(IMU)跟踪

可穿戴IMU无需依赖摄像头即可捕捉运动和旋转，适合在任何环境中使用。它们通常应用于实地调查和体育分析；然而，较小的测量误差随着时间的推移而积累(最终产生漂移)，这降低了长时间捕捉的准确性。该领域技术成熟的供应商包括Xsens、Perception Neuron和Rokoko，它们的系统被广泛用于电影制作、研究和VR等应用。

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无标记跟踪：RGB、激光雷达和人工智能软件

这些系统使用相机和人工智能来读取身体和手指的运动，而无需标记。

RGB相机跟踪

该方案内置于Meta Quest或微软HoloLens等头戴式显示器中，可以很好地识别简单的手势(例如，指向、举起和挥手)。然而，照明条件和遮挡会降低精度，并限制了跟踪精细灵巧运动的能力，因此机器人控制、外科手术或工业培训等专业应用通常需要更精确的动作捕捉工具。

基于激光雷达的跟踪

激光雷达发射激光脉冲来生成深度图，在弱光条件下或视野被部分遮挡时，它的性能优于标准相机。一些基于相机的系统，如Apple Vision Pro，将激光雷达与其他传感器结合起来进行空间计算。MOVIN TRACIN使用单个激光雷达驱动的设备捕捉全身运动，可用于专业动画和虚拟制作。它的主要限制是在较长距离时精度降低，尤其是在跟踪手指等细节时。

纯软件人工智能

与专注于硬件的公司不同，MoveAI等工具采用人工智能驱动的软件，用标准相机捕捉全身运动。如果主体和背景之间有强烈的对比，它可以在iPhone上工作。多个摄像头提高了稳定性和准确性，但增加了成本和复杂性。

为什么选择EMF传感器手套进行专业手部追踪？

在VR培训、机器人和生物力学等专业场景中，单个系统的个体局限性通常会给数据保真度带来风险，尤其是手和手指跟踪。

MANUS带有EMF传感器的Metagloves是一种混合解决方案，旨在通过结合多种传感器类型来补充和稳定这些系统，同时消除核心限制：

不受遮挡：即使手被遮挡也能可靠的提供高精度数据。

无漂移：电动势跟踪提供绝对位置和方向，并不断纠正错误。

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独立照明：可在明亮的工作室或完全黑暗的环境中工作。

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高分辨率手指数据：EMF传感器可捕捉详细的实时手指运动。

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混合解决方案：MANUS Metagloves +全身Mocap

这种混合方法不会取代现有技术；而是增强了整体运动捕捉管道。对于看重数据完整性和性能的专业应用而言，MANUS EMF传感器 Metagloves等混合解决方案可提供满足行业标准所需的高精度、抗遮挡性和无漂移等操作。