發(fā)布時(shí)間:2017-07-17 18:01 | 標(biāo)簽:
諾亦騰 Leap Motion RealSense
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虛擬現(xiàn)實(shí)是一場(chǎng)交互方式的新革命,人們正在實(shí)現(xiàn)由界面到空間的交互方式變遷,這樣的交互極其強(qiáng)調(diào)沉浸感,而用戶想要獲得完全的沉浸感,真正“進(jìn)入”虛擬世界,動(dòng)作捕捉系統(tǒng)是必須的,那么,現(xiàn)在都有哪些動(dòng)作捕捉系統(tǒng)呢?他們各自有什么優(yōu)點(diǎn)和不足嗎?
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,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:基于計(jì)算機(jī)視覺的動(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)。下面分別對(duì)這三種形式的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的解析。
第一類:基于計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)
該類動(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。
該類動(dòng)捕系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺原理,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,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)的視覺范圍內(nèi),降低了實(shí)用性。
第二類:基于馬克點(diǎn)的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)
VR技術(shù)科普帖:三種主流的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)解決方案三種主流的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)解決方案
這類系統(tǒng)中具有代表性的是美國(guó)的Motion Analysis。
該類系統(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)。
第三類:基于慣性傳感器的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)
VR技術(shù)科普帖:三種主流的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)解決方案
這類系統(tǒng)中代表性的產(chǎn)品有諾亦騰開發(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。
通過(guò)以上的介紹,相信大家對(duì)這一虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的核心內(nèi)容有了一定的了解,當(dāng)然今后還會(huì)出現(xiàn)更先進(jìn)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)。
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