全身體動作運動采集分析系統(tǒng)，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(tǒng)，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(tǒng)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(tǒng)：集成所有市面主流動作、運動硬件之長，系統(tǒng)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(xiàn)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)裝置及完全同步采集分析多源數據的軟件
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(xiàn)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：
1、生物力學與生命科學
二、神經科學與運動控制
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統(tǒng)之間的協(xié)調互動。盡管了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制，但目前還沒有對復合神經肌肉骨骼系統(tǒng)中神經機械相互作用的相關實驗理解。這是理解人類運動的主要挑戰(zhàn)。
為了解決這個問題，MotionMonitor開發(fā)了綜合多尺度建模平臺，包括肌肉、骨骼和神經模型等等。我們使用**的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合，將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。我們開發(fā)了由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力qian所未有，因此將為了解神經肌肉/骨科ji病的病因、診斷和治liao開辟新的途徑。
神經科學和運動控制的研究受益于內置于我們方案的各種硬件和分析。
使用任何 Tobii 頭戴式眼動追蹤系統(tǒng)來捕捉與其他數據同步的實時 3D 眼動數據。分析視線交叉點。
使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕獲 EEG 數據。適用于坐姿、站立和活躍的任務。根據其他運動學數據在 EEG 數據中創(chuàng)建用戶定義的興趣點。
實時呈現(xiàn)視覺、聽覺和觸覺提示。可以使用簡單的幾何形狀、條形圖或時間序列圖或特定于應用程序的視覺效果（如紅綠燈）以多種方式呈現(xiàn)用戶定義的視覺提示。
使用 監(jiān)視器r 與 Unity 和 World Viz 的雙向通信將視覺反饋擴展到虛擬現(xiàn)實。 3D 可視化可以以多種方式呈現(xiàn)。一些例子包括：
手部實驗室：專為上肢研究設計的立體屏幕和桁架系統(tǒng)。為主體提供與屏幕上或屏幕前呈現(xiàn)的 3D 虛擬對象進行交互的能力。
沉浸式顯示器：一個完整的硬件和軟件解決方案，當手臂的可視化被隱藏或擾動時，使用同位半鏡屏幕進行研究。
綜合研究環(huán)境系統(tǒng) (IRES)：與 Bertec 合作創(chuàng)建的研究質量環(huán)境。配備帶 3D 動作捕捉系統(tǒng)和儀表跑步機的沉浸式 VR 圓頂。
動作捕捉技術
1.2.1步態(tài)分析的技術分類
反光標記點既不會接收無線信號也不會向外發(fā)射任何無線信號，它的表面涂抹了一種特殊熒光材料，可以很好地讓紅外攝像頭識別到并反射回高質量的圖像信號。
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(tǒng)一將數據轉發(fā)到計算機。
目前市面上生產紅外攝像頭的光學步態(tài)捕捉的公司有英國的Vicon公司、美國NaturalPoint公司、美國MotionAnalysis公司、中國的青瞳視覺公司等。NaturalPoint公司生產的Optitrack系統(tǒng)如圖1-5所示。
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(tǒng)上。算法流程如圖1-7所示。
以上三種方案的3D深度攝像頭方案大部分用在娛樂級別方面，比如臉部識別解鎖、人機互動，且由于其探測距離較近，很難用在大空間上。目前基于3D深度攝像頭的芯片在不斷地研究改進中。其硬件芯片仍是目前的難點，再其次是算法的復雜度，大量的圖像計算對硬件的主控芯片的計算能力有較高的要求，在功耗上很難做到低功耗的工作，受制于目前的電池技術，單個傳感器的工作時間比較短。其優(yōu)勢在于不需要用戶穿戴任何傳感器和粘貼標記點。利用Kinect進行人體下肢骨架識別如圖1-8所示。
1.2.1.3基于2D攝像頭的動作捕捉
1.2.1.4基于MEMS慣性傳感器的慣性動作捕捉系統(tǒng)
基于MEMS慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)在各個領域都有應用，包括虛擬現(xiàn)實[7]、運動訓練[8]、生物醫(yī)學工程[9]和康復[10][11]。因為它們體積小、重量輕、價格合理[12][13][14]。
慣性動作捕捉系統(tǒng)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，F(xiàn)K）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(tǒng)的優(yōu)勢在于他是一種無源的動作捕捉系統(tǒng)，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(tǒng)無法測量出運動的位移。其全身穿戴效果如圖1-10所示。
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(xiàn)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。