光學與IMU、無標記與混合動捕系統對比

探索核心運動捕捉技術

作為機器人、電影和生物力學領域的專業人士，用戶應該依賴哪種運動跟蹤系統？光學相機、IMU和無標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衡。

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

光學跟蹤(基于標記)

在光學跟蹤領域，常見的解決方案包括OptiTrack、Qualisys、Motion Analysis和Vicon等動作捕捉系統。

被動捕捉

紅外攝像機可跟蹤16-50個反射標記點，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，如果標記被手勢(例如，拳頭)遮擋，跟蹤將失敗。為避免這些問題的發生就需要額外的攝像頭，并推高成本。

主動捕捉

主動光學系統的工作原理類似于被動系統，使用攝像機和標記，但每個標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、成本和設置復雜性。

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，適合在任何環境中使用。它們通常應用于實地調查和體育分析；然而，較小的測量誤差隨著時間的推移而積累(最終產生漂移)，這降低了長時間捕捉的準確性。該領域技術成熟的供應商包括Xsens、Perception Neuron和Rokoko，它們的系統被廣泛用于電影制作、研究和VR等應用。

無標記跟蹤：RGB、激光雷達和人工智能軟件

這些系統使用相機和人工智能來讀取身體和手指的運動，而無需標記。

RGB相機跟蹤

該方案內置于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，并限制了跟蹤精細靈巧運動的能力，因此機器人控制、外科手術或工業培訓等專業應用通常需要更精確的動作捕捉工具。

基于激光雷達的跟蹤

激光雷達發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，它的性能優于標準相機。一些基于相機的系統，如Apple Vision Pro，將激光雷達與其他傳感器結合起來進行空間計算。MOVIN TRACIN使用單個激光雷達驅動的設備捕捉全身運動，可用于專業動畫和虛擬制作。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節時。

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動的軟件，用標準相機捕捉全身運動。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定性和準確性，但增加了成本和復雜性。

為什么選擇EMF傳感器手套進行專業手部追蹤？

在VR培訓、機器人和生物力學等專業場景中，單個系統的個體局限性通常會給數據保真度帶來風險，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，旨在通過結合多種傳感器類型來補充和穩定這些系統，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據。

無漂移：電動勢跟蹤提供絕對位置和方向，并不斷糾正錯誤。
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獨立照明：可在明亮的工作室或完全黑暗的環境中工作。
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高分辨率手指數據：EMF傳感器可捕捉詳細的實時手指運動。
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混合解決方案：MANUS Metagloves +全身Mocap

這種混合方法不會取代現有技術；而是增強了整體運動捕捉管道。對于看重數據完整性和性能的專業應用而言，MANUS EMF傳感器 Metagloves等混合解決方案可提供滿足行業標準所需的高精度、抗遮擋性和無漂移等操作。