VR智能眼鏡竟然能實(shí)現(xiàn)動(dòng)作捕捉？再不了解就OUT了！

     今年，VR虛擬現(xiàn)實(shí)投資、VR產(chǎn)業(yè)、VR內(nèi)容都正在進(jìn)行著預(yù)熱和發(fā)酵?？萍夹袠I(yè)正在面臨著新技術(shù)的革命，人們的交互開(kāi)始進(jìn)行著空間的改變，從現(xiàn)實(shí)3維到虛擬現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景轉(zhuǎn)換。這種VR虛擬現(xiàn)實(shí)的沉浸感帶給人們又一種交互體驗(yàn)。不過(guò)VR虛擬現(xiàn)實(shí)要解決眩暈感，還需要進(jìn)行多種技術(shù)的更新，包括VR動(dòng)作捕捉技術(shù)，接下來(lái)我們?cè)敿?xì)講解下關(guān)于VR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的動(dòng)作捕捉技術(shù)。

      目前動(dòng)作捕捉系統(tǒng)有慣性式和光學(xué)式兩大主流技術(shù)路線(xiàn)，而光學(xué)式又分為標(biāo)定和非標(biāo)定兩種。那么我們可以將動(dòng)作捕捉系統(tǒng)分為以下三大主類(lèi)：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)（光學(xué)式非標(biāo)定）、基于馬克點(diǎn)的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)（光學(xué)式標(biāo)定）和基于慣性傳感器的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)（慣性式）。接下來(lái)我們對(duì)這三種形式的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的解析。

      該類(lèi)動(dòng)捕系統(tǒng)比較有代表性的產(chǎn)品分別有捕捉身體動(dòng)作的Kinect，捕捉手勢(shì)的Leap Motion和識(shí)別表情及手勢(shì)的RealSense實(shí)感。

     該類(lèi)動(dòng)捕系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理，由多個(gè)高速相機(jī)從不同角度對(duì)目標(biāo)特征點(diǎn)的監(jiān)視和跟蹤來(lái)進(jìn)行動(dòng)作捕捉的技術(shù)。理論上對(duì)于空間中的任意一個(gè)點(diǎn)，只要它能同時(shí)為兩部相機(jī)所見(jiàn)，就可以確定這一時(shí)刻該點(diǎn)在空間中的位置。當(dāng)相機(jī)以足夠高的速率連續(xù)拍攝時(shí)，從圖像序列中就可以得到該點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡。這類(lèi)系統(tǒng)采集傳感器通常都是光學(xué)相機(jī)，基于二維圖像特征或三維形狀特征提取的關(guān)節(jié)信息作為探測(cè)目標(biāo)。

     基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行人體動(dòng)作捕捉和識(shí)別，可以利用少量的攝像機(jī)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的多目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，精度較高；同時(shí)，被監(jiān)測(cè)對(duì)象不需要穿戴任何設(shè)備，約束性小。

     然而，采用視覺(jué)進(jìn)行人體姿態(tài)捕捉會(huì)受到外界環(huán)境很大的影響，比如光照條件、背景、遮擋物和攝像機(jī)質(zhì)量等，在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)、礦井內(nèi)等非可視環(huán)境中該方法則完全失效。另外，由于視覺(jué)域的限制，使用者的運(yùn)動(dòng)空間被限制在攝像機(jī)的視覺(jué)范圍內(nèi)，降低了實(shí)用性。

具有代表性的是美國(guó)的Motion Analysis。

     該類(lèi)系統(tǒng)的原理是在運(yùn)動(dòng)物體關(guān)鍵部位（如人體的關(guān)節(jié)處等）粘貼Marker點(diǎn)，多個(gè)動(dòng)作捕捉相機(jī)從不同角度實(shí)時(shí)探測(cè)Marker點(diǎn)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至數(shù)據(jù)處理工作站，根據(jù)三角測(cè)量原理精確額計(jì)算Marker點(diǎn)的空間坐標(biāo)，再?gòu)纳镞\(yùn)動(dòng)學(xué)原理出發(fā)解算出骨骼的6自由度運(yùn)動(dòng)。根據(jù)標(biāo)記點(diǎn)發(fā)光技術(shù)不同還分為主動(dòng)式和被動(dòng)式光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)。

     基于馬克點(diǎn)的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)采集的信號(hào)量大，空間解算算法復(fù)雜，其實(shí)時(shí)性與數(shù)據(jù)處理單元的運(yùn)算速度和解算算法的復(fù)雜度有關(guān)。且該系統(tǒng)在捕捉對(duì)象運(yùn)動(dòng)時(shí)，肢體會(huì)遮擋標(biāo)記點(diǎn)，另外對(duì)光學(xué)裝置的標(biāo)定工作程序復(fù)雜，這些因素都導(dǎo)致精度變低，價(jià)格也相對(duì)昂貴。

      基于馬克點(diǎn)的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)捕捉多目標(biāo)。但在捕捉多目標(biāo)時(shí)，目標(biāo)間若產(chǎn)生遮擋，將影響捕捉系統(tǒng)精度甚至?xí)G失捕捉目標(biāo)。

代表性的產(chǎn)品有諾亦騰開(kāi)發(fā)的Perception Neuron。

      基于慣性傳感器的動(dòng)捕系統(tǒng)需要在身體的重要節(jié)點(diǎn)佩戴集成加速度計(jì)，陀螺儀和磁力計(jì)等慣性傳感器設(shè)備，然后通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)動(dòng)作的捕捉。該系統(tǒng)由慣性器件和數(shù)據(jù)處理單元組成，數(shù)據(jù)處理單元利用慣性器件采集到的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息，通過(guò)慣性導(dǎo)航原理即可完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的姿態(tài)角度測(cè)量。

     基于慣性傳感器的動(dòng)捕系統(tǒng)采集到的信號(hào)量少，便于實(shí)時(shí)完成姿態(tài)跟蹤任務(wù)，解算得到的姿態(tài)信息范圍大、靈敏度高、動(dòng)態(tài)性能好，且慣性傳感器體積小、便于佩戴、價(jià)格低廉。相比于上面提到的兩種動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，基于慣性傳感器的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)不會(huì)受到光照、背景等外界環(huán)境的干擾，又克服了攝像機(jī)監(jiān)測(cè)區(qū)域受限的缺點(diǎn)，并可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)捕捉。

     但是由于測(cè)量噪聲和游走誤差等因素的影響，慣性傳感器無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間地對(duì)人體姿態(tài)進(jìn)行精確的跟蹤。

最后，我們可以通過(guò)下面的表格對(duì)這幾種動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比：

除了慣性式和光學(xué)式這兩條主線(xiàn)外，還有機(jī)械電動(dòng)式、聲學(xué)式、電磁式等形式的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)。