光学与IMU、无标记与混合动捕系统对比：为手部跟踪选择最佳解决方案

探索核心运动捕捉技术

作为机器人、电影和生物力学领域的专业人士，用户应该依赖哪种运动跟踪系统？光学相机、IMU和无标记解决方案都致力于提高动作捕捉精度，但每种解决方案都要在照明、漂移或遮挡方面做出权衡。

本文将深入探讨这些方法的优势和局限性，并解释了EMF传感器手套如何帮助弥合这些差距。

光学跟踪(基于标记)

在光学跟踪领域，常见的解决方案包括OptiTrack、Qualisys、Motion Analysis和Vicon等动作捕捉系统。

被动捕捉

红外摄像机可跟踪16-50个反射标记点，以极高的精度捕捉运动，这使得该方法在电影和动画中非常受欢迎。但是，如果标记被手势(例如，拳头)遮挡，跟踪将失败。为避免这些问题的发生就需要额外的摄像头，并推高成本。

主动捕捉

主动光学系统的工作原理类似于被动系统，使用摄像机和标记，但每个标记都包含自己可供电的LED。这使得检测更容易，但是增加了重量、成本和设置复杂性。

惯性测量单元(IMU)跟踪

可穿戴IMU无需依赖摄像头即可捕捉运动和旋转，适合在任何环境中使用。它们通常应用于实地调查和体育分析；然而，较小的测量误差随着时间的推移而积累(最终产生漂移)，这降低了长时间捕捉的准确性。该领域技术成熟的供应商包括Xsens、Perception Neuron和Rokoko，它们的系统被广泛用于电影制作、研究和VR等应用。

无标记跟踪：RGB、激光雷达和人工智能软件

这些系统使用相机和人工智能来读取身体和手指的运动，而无需标记。

RGB相机跟踪

该方案内置于Meta Quest或微软HoloLens等头戴式显示器中，可以很好地识别简单的手势(例如，指向、举起和挥手)。然而，照明条件和遮挡会降低精度，并限制了跟踪精细灵巧运动的能力，因此机器人控制、外科手术或工业培训等专业应用通常需要更精确的动作捕捉工具。

基于激光雷达的跟踪

激光雷达发射激光脉冲来生成深度图，在弱光条件下或视野被部分遮挡时，它的性能优于标准相机。一些基于相机的系统，如Apple Vision Pro，将激光雷达与其他传感器结合起来进行空间计算。MOVIN TRACIN使用单个激光雷达驱动的设备捕捉全身运动，可用于专业动画和虚拟制作。它的主要限制是在较长距离时精度降低，尤其是在跟踪手指等细节时。

纯软件人工智能

与专注于硬件的公司不同，MoveAI等工具采用人工智能驱动的软件，用标准相机捕捉全身运动。如果主体和背景之间有强烈的对比，它可以在iPhone上工作。多个摄像头提高了稳定性和准确性，但增加了成本和复杂性。

比较运动跟踪技术

‍为什么选择EMF传感器手套进行专业手部追踪？

在VR培训、机器人和生物力学等专业场景中，单个系统的个体局限性通常会给数据保真度带来风险，尤其是手和手指跟踪。

MANUS带有EMF传感器的Metagloves是一种混合解决方案，旨在通过结合多种传感器类型来补充和稳定这些系统，同时消除核心限制：

不受遮挡：即使手被遮挡也能可靠的提供高精度数据。

无漂移：电动势跟踪提供绝对位置和方向，并不断纠正错误。

独立照明：可在明亮的工作室或完全黑暗的环境中工作。

高分辨率手指数据：EMF传感器可捕捉详细的实时手指运动。

混合解决方案：MANUS Metagloves +全身Mocap

这种混合方法不会取代现有技术；而是增强了整体运动捕捉管道。对于看重数据完整性和性能的专业应用而言，MANUS EMF传感器 Metagloves等混合解决方案可提供满足行业标准所需的高精度、抗遮挡性和无漂移等操作。

关于爱迪斯通

爱迪斯通作为Manus数据手套的中国大陆代理商全力为您提供优质服务。我们希望将更多标杆级与应用尖端技术的科技产品带入到蓬勃发展的国内市场中，以协助更多企业与高校拓展技术开发、探索创新领域。