人體運動合成系統，18618101725（微信同），QQ：736597338 ,信箱slby800@163.com
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：
MotionMonitor在涉及人體運動研究的廣泛應用中提供實時解決方案。旨在分析人體運動的所有方面，從可能影響人體運動的外部刺激開始；響應該模擬的大腦活動的測量和可視化；然后測量和分析影響運動所需的肌肉募集；報告標準運動 學和由此產生的聯合力。刺激以各種格式進行監(jiān)控，從一維目標到在WorldViz和Unity中創(chuàng)建的3D沉浸式虛擬。視覺刺激呈現在簡單的平面屏幕、頭戴式顯示器、立體投影屏幕和的Bertec沉浸式穹頂上。大腦活動從 3 個不同的 EEG 系 統同步捕獲，提供輕松識別事件和關聯運動的能力。所有的 EMG 系統都對肌肉募集進行了物理測量。此外，可以使用具有用戶定義的優(yōu)化程序的集成肌肉模型對單個肌肉活動進行建模。反向動力學來自 10 個不同的動作捕捉系統和所有的測力臺生產商收集的數據。 軟件在用于捕獲數據的技術的廣度和它所包含的分析深度方面。
1、生物力學與生命科學
二、神經科學與運動控制
幫助科學家解決神經系統、感覺和肌肉骨骼系統以及身體在物理中的運動之間的功能聯系問題
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統之間的協調互動。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。
三、康復與人體工程學：
針對體育運動的3D動作捕捉系統指南
在本文中，我們著眼于國內外動作捕捉系統中的一些產品，并展示了這一特定技術的優(yōu)勢和局限性，以及的產品選擇。
提到“動作捕捉”時，大多數讀者會在身體上構想出反射性標記，從而在三個維度上將運動員數字化，但了解構成真正3D記錄的數據內容*其重要。
創(chuàng)建完整和完全真實的全身運動數據記錄。
提供參考點的解剖學方向。
需要直接記錄三個維度的數據。
能夠以高頻率收集彈道活動。
從此列表中可以看出，除非滿足所有要求，否則很容易將原始的和脫離上下文的單個傳感器記錄混淆為動作捕捉。
動作捕捉如果采用IMU慣性傳感器技術可以從計算中創(chuàng)建動作捕獲數據，但又增加了測量身體運動數據的難度挑戰(zhàn)。如果是無標記相機（例如Microsoft Kinect設備）一般采用紅外激光和相機來創(chuàng)建三個維度的深度，但是這些系統在體育領域的應用均存在一些局限性。
通常帶有IMU慣性傳感器的可穿戴緊身衣由于其便攜性而變得越來越流行，但它們普遍被視為臨床選擇。
在不過度簡化過程的情況下，動作捕捉開始于記錄來自攝像機和貼有標簽的身體部位的運動，或者通過使用更多有限的攝像機和IMU傳感器來估算運動變化。
一步是獲取數據并將其轉換為報表，或者將其轉換為動畫或仿真模擬。除了動作捕捉所收集的數據外，一些公司還創(chuàng)建了使用戶能夠組合多個數據集（例如測力板和EMG讀數）的解決方案。
例如，Motus為投擲運動員（例如投球（棒球），保齡球（板球）和傳球（美式足球）的運動員）提供了單個傳感器產品。盡管該系統捕獲肘部附近的運動，但主要是一種計算，因為在其他數據集（例如軀干和腿）不可用時做出了許多假設。
某些視頻系統會自動執(zhí)行運動捕捉等視頻，對一系列攝像機進行數字化處理以計算運動變化，但是這種技術的問題在于照明限制和其他視覺數據因素會限制高精度要求。
直接標記的數據則更為穩(wěn)定，也有更可靠歷史記錄，但是由于直接標記操作太復雜不太切合實際應用。
標記通常是像小球一樣的附件，大小類似于彈珠或運動員佩戴的反光圈。一些系統使用類似包裹物的附件，例如運動帶和綁帶，而某些系統為參加訓練的用戶提供特定緊身衣。無標記攝像機僅使用硬件來捕獲視頻，但它們提供的數據信息少得多，并且要求硬件與用戶的距離非常近，例如幾英尺遠。這些系統目前無法評估運動速度很快或要求高排量的運動。
有時，帶有動作捕捉的運動實際上并沒有進行測量，因為用戶只希望定性視圖與量化的測量（例如來自傳感器的動力學數據）同步。有時使用動作捕捉軟件執(zhí)行手動分析，尤其是在周期性運動的研究中。耐力運動-通常是周期性的運動，例如跑步-通常進行平均或統計地評估重復運動，以深入了解生物力學故障或可能的技術錯誤。
軟件平臺的范圍包括從非常昂貴的套件到簡化的3D播放器。某些軟件平臺只是文件管理器，因為硬件提供商的期望是平臺市場將允許對模擬數據進行分析。因此，他們減少了軟件開發(fā)，只專注于硬件。單硬件和單軟件的產品很少，但是存在一些只提供其中的小公司。
動作捕捉在體育運動中的應用
從業(yè)人員經常使用動作捕捉解決方案從各個角度觀察身體的功能并提取關節(jié)角度。在體育行業(yè)的那些人，例如生物力學家，想要數據來研究運動員的運動方式，而醫(yī)學專家則想看看為什么有些運動員首先受到傷害。運動醫(yī)學領域對受傷之前，期間和之后的功能障礙恢復感興趣，并且體能監(jiān)測需要了解使運動員在運動方面取得成功的重要影響因素。
以往的動作捕捉系統設備龐大，不適合團體使用，新一代的IMU動作捕捉技術已經可以提供即時反饋解決方案，而且占地更小，在成本降低的基礎上擁有更高的精準度，適合大規(guī)模鋪設。
像視頻分析一樣，讓運動員有機會以不同的速度和視角在屏幕上看到自己是非常寶貴的。大多數從事奧林匹克運動的精英運動員用到某種形式的動作捕捉，這已日漸成為體育分析和訓練的基礎工作。