人體運動整合系統，18618101725（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
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●一套交鑰匙3D動作與運動捕捉、分析系統，平臺旨在分析各種動作與運動的所有方面
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●集各家之長為我所用：支持并提供廣泛市面上幾乎所有動作、運動硬件
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●能夠將您的研究轉化為您自己的臨床、教學、人體工程學或運動應用
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●全套、完整的多多尺度的生物力學研究和康復軟件
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●根據需求一站式靈活選配，滿足各種運動與動作捕捉、監(jiān)測、分析
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●提供更加化、系統化的運動動作捕獲分析數據（包括骨骼、肌肉、血管、神經以及外部刺激等）
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●完整的一站式交鑰匙3D動作捕捉分析系統：集成所有市面主流動作、運動硬件之長，系統化的數據深挖、分析、整合。
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●支持從廣泛的硬件（所有市面主流動作、運動硬件）進行實時采集。
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●使用測力臺、手傳感器、EMG、眼動追蹤、視頻、EEG、虛擬現實、觸覺和模擬數據同步采集運動數據，簡化采集和分析。
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●通過原始或處理數據的圖形顯示提供即時回放。
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●無需編程工作——從設置到數據收集再到分析，操作可以通過單選按鈕和下拉菜單完成。
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●提供跨各種硬件系統的通用軟件平臺，可取各家之長、更高性價比。
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●廣泛的功能和能力的多樣性，支持各種應用程序。
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●市場上的數據采集、分析和可視化系統可測量人體運動、動作的所有方面。
基礎硬件：motionmonitor可集成各種捕捉硬件的系統裝置及完全同步采集分析多源數據的軟件
據您的需求量身定制的方案幫助您確定合適的motionmonitor系統配置(臺式機或各種便攜式筆記本配置中選擇)
支持各種捕捉技術：確保技術性價比
支持各種外圍設備：實現人體動作捕捉分析所有方面
一站交鑰匙式服務：避免處理多個供應商的麻煩，MotionMmonitor支持團隊一鍵式呼叫將解決硬件和軟件相關問題：
典型應用簡介：
MotionMonitor在涉及人體運動研究的廣泛應用中提供實時解決方案。旨在分析人體運動的所有方面，從可能影響人體運動的外部刺激開始；響應該模擬的大腦活動的測量和可視化；然后測量和分析影響運動所需的肌肉募集；報告標準運動 學和由此產生的聯合力。刺激以各種格式進行監(jiān)控，從一維目標到在WorldViz和Unity中創(chuàng)建的3D沉浸式虛擬。視覺刺激呈現在簡單的平面屏幕、頭戴式顯示器、立體投影屏幕和的Bertec沉浸式穹頂上。大腦活動從 3 個不同的 EEG 系 統同步捕獲，提供輕松識別事件和關聯運動的能力。所有的 EMG 系統都對肌肉募集進行了物理測量。此外，可以使用具有用戶定義的優(yōu)化程序的集成肌肉模型對單個肌肉活動進行建模。反向動力學來自 10 個不同的動作捕捉系統和所有的測力臺生產商收集的數據。 軟件在用于捕獲數據的技術的廣度和它所包含的分析深度方面。
1、生物力學與生命科學
我們的方案裝置支持從骨科到運動機能學、運動科學、運動訓練、力量與調節(jié)和運動醫(yī)學的生命科學研究。功能包括：
多種可視化方法，以有效的方式顯示您需要的數據，包括文本；條形圖或時間序列圖；動畫；或 3D 可視化。
無需編程即可從下拉菜單中獲取原始和處理過的數據，例如運動學和動力學。用戶定義的公式和腳本允許對步態(tài)分析、平衡、伸手和抓握等進行特定于應用程序的分析。
各種生物力學建模功能，包括自定義關節(jié)中心定義和局部坐標系的能力。支持標準方法，例如國際生物力學協會 (ISB) 的建議和用戶定義的模型?？梢愿?、分析和可視化手、足和脊柱的各個骨骼。
CT-MRI 配準，用于創(chuàng)建具有特定主題骨骼幾何形狀的 3D 渲染。解剖標志可以從掃描中自動提取并用于定義生物力學模型。
集成肌肉建模，使用用戶定義或導入的 OpenSim 模型，直接從運動捕捉數據中可視化和分析肌肉力和力矩。
支持多種運動捕捉技術，包括相機、慣性和電磁傳感器。多種運動學技術可以組合成一個實時混合運動捕捉系統，以同時利用每種技術的優(yōu)勢。
二、神經科學與運動控制
三、康復與人體工程學：
1.2.1.1基于紅外攝像頭的光學步態(tài)捕捉
紅外光學動作捕捉技術經歷數十年的持續(xù)發(fā)展，目前常用的紅外光學動作捕捉技術都是基于計算機視覺原理[4]。紅外攝像頭的光學步態(tài)捕捉主要分為被動式和主動式。被動式是在人體關鍵部位粘貼反光標記點，主動式是在人體主要部位佩戴上可發(fā)射紅外線的主動式攝像頭。本節(jié)主要說明被動形式的光學步態(tài)捕捉。在人體的主要骨骼部位以及關節(jié)處粘貼反光標記點，利用架設好的紅外攝像頭追蹤反光標記點（Markers），從而計算出反光標記點在空間中的位置。反光標記點和紅外攝像頭分別如圖1-1和圖1-2所示。
紅外攝像頭一般采用RJ45接口，通過網線連接匯聚到交換機，再由交換機統一將數據轉發(fā)到計算機。
利用結構光方案的產品有微軟公司推出的Kinect，其廣泛的應用在體感交互、人體骨架識別、步態(tài)分析等領域。
基本原理是首先找到圖像中移動的物體，然后會對移動的物體進行深度評估，識別出人體的部位，然后將其從背景環(huán)境中分割出來。分割之后要做的工作就是模式匹配，將其匹配到骨骼系統上。算法流程如圖1-7所示。
利用2D攝像頭實現3D運動軌跡的捕捉是目前的技術研究。2D攝像頭即平面攝像頭，沒有深度信息。目前基于2D攝像頭的動作捕捉主要采用卷積神經網路（CNN）將稀疏的2D人體姿態(tài)凸顯檢測的原理。但是此種捕捉方案需要長時間的運算，并不適合實時的運動分析，且輸出精度低。基于2D攝像頭的動作捕捉目前可以捕捉人體局部的運動姿態(tài)，且捕捉之間需要采集大量的數據樣本作為訓練數據集。2D攝像頭在深度信息的預測上存在著偏差，任何一點錯誤的數據都會導致很大的偏差，穩(wěn)定性*差。的挑戰(zhàn)在于攝像頭的遮擋以及快速的運動都是2D攝像頭很難追蹤到的。其優(yōu)點在于不需要任何的穿戴，且所需要的2D攝像頭觸手可得，成本*低，這對大眾化的應用是一個不錯的選擇。利用2D平面攝像頭的姿態(tài)捕捉應用如圖1-9所示。
慣性動作捕捉系統主要是將慣性傳感器綁定在人身體主要骨骼上，如足、小腿、大腿，實時測量出每段骨骼的旋轉，利用正向運動學（Forward kinematics，FK）和反向運動學（Inverse kinematics，IK）實時推導計算出整個人身體的運動參數。慣性動作捕捉系統的優(yōu)勢在于他是一種無源的動作捕捉系統，不需要借助任何外部信息，即不受外界環(huán)境的干擾。缺點則是由于慣性傳感器普遍存在累計漂移會使慣性系統無法測量出運動的位移。其全身穿戴效果如圖1-10所示。
基于MEMS慣性傳感器的動作捕捉系統的步態(tài)分析有很大的優(yōu)勢，主要體現在由于慣性動作捕捉系統采用的是MEMS芯片，成本較低，每個芯片只需要十元左右，整套系統的價格在幾萬元級別。由于慣性動作捕捉系統是一種無源的系統，整套系統的重量在幾千克的范圍內，所以便于攜帶，且不需要架設繁雜的相機。慣性傳感器只需要開機后就可以使用，沒有繁雜的校準、標定等操作步驟，所以使用十分便捷。慣性動作捕捉系統不受使用環(huán)境的影響，不管在室內、還是室外都可以正常使用。 但是MEMS傳感器的精度相比于光學動作捕捉系統來講，精度較低，但對于大眾人群已經完全滿足其需求。由于MEMS式陀螺儀存在零偏且在動態(tài)情況下積分累計誤差會隨著時間的推移而產生較大的漂移。MEMS加速度計在不同的狀態(tài)下也存在誤差，特別是在高動態(tài)下。磁力計很容易受到強磁環(huán)境的干擾。但是這一系列的誤差問題都可以通過算法來補償。MEMS式慣性傳感器補償后的靜態(tài)精度一般可達到：俯仰角/橫滾角≤0.2°,偏航角≤1°；動態(tài)精度：俯仰角/橫滾角≤0.5°, 偏航角≤2°，步態(tài)位移誤差可達5%。已滿足步態(tài)參數計算的精度要求。
1.2.1.5其他技術路線
機械式動作捕捉依靠穿戴在人身體的機械裝置來測量關節(jié)角度以及位移。人體運動帶動機械裝置的運動，從機械裝置上的角度傳感器可以知道運動角度，根據角度和機械部位的長度從而計算出移動位移。這一技術早出現在20世紀，由于機械結構的笨重，在步態(tài)分析方面機械動作捕捉早已退出發(fā)展的主流。但利用機械外骨骼的搬運發(fā)展成了主流。其形狀如圖1-12所示。
其他的技術路線還有基于聲學式的動作捕捉，基于電磁式的動作捕捉等。