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从春晚VR直播看VR产业的动作捕捉技术怎么玩在刚刚过去不久的2017年春节联欢晚会上，首度通过央视影音客户端以VR全景直播的方式，让远在千里之外观众们也能够如同身在会场一般亲临其境感受春晚的欢乐气氛。与此同时，各大电视台也开始融入VR/AR技术，比如江苏卫视采用了全息的VR直播画面，将全息投影技术和AR技术融入节目和舞台布景。观众只要戴上VR眼镜，就能360°全景观看整场晚会；湖南卫视更以水幕和科技的融合打造梦幻水舞台，引入AR超现实技术，让观众一口气体验虚拟现实的快感。VR是一场交互方式的新革命，人们正在实现由界面到空间的交互方式变迁，这样的交互极其强调沉浸感，而用户想要获得完全的沉浸感，真正“进入”虚拟世界，动作捕捉技术才是VR产业中至关重要的隐形钥匙。动作捕捉技术，进入VR世界的隐形钥匙动作捕捉技术，抽象的说，就是能够捕捉你全身动作甚至面部表情的一套系统，通过数学计算处理，还原重建一个三维模型的虚拟人物，而且这个三维虚拟人物会随着你的动作变化而变化。它就是把现实中人的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说起来简单，但是要实现捕捉随时随刻和快速反映的各种动作，面对的技术问题非常多。目前主流的动作捕捉技术主要有两种：光学式动作捕捉和基于惯性的动作捕捉。光学式动作捕捉依靠一整套精密而复杂的光学摄像头来实现，它通过计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不同角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。美国大片中的后期特效制作大都是用的这种光学式动捕技术。惯性动作捕捉系统是由传感器捕捉动作，然后通过数据传输、数据处理最后建成三维模型。一整套系统通常要包括几十个传感器单元，其中每个惯性传感器测量单元都包含陀螺仪、加速度计、磁传感器以及数字信号处理器。此外还有基于声音定位的声学动作捕捉技术，相对来说还处于实验阶段，相比较光学和惯性的动作捕捉技术来说还不成熟。其中基于光学的动捕方案精度比较高，而且不需要佩戴复杂的一些外设装置，但是因为需要搭建捕捉动作的各种摄像头，这些摄像头的造价较高，使得光学动捕方案的成本一直居高不下，成为普及的一大障碍。在上个月的CES2017上，来自中国的本土厂商Realis（瑞立视），展出了拥有自主知识产权研发成功的光学动作捕捉系统设备（简称RTS光学动捕设备），其精确性和稳定性已得到印证，并获得国际多项发明专利，技术参数已达到最低延迟5.5ms以下、亚毫米级误差的国际最顶尖的水平，产品质量已超过美日同类顶级捕捉设备。而更让行业和开发商惊喜的是，瑞立视RTS动捕VR整合系统使得VR技术实现成本将比现阶段降低7成以上，极大的推进VR大空间自由互动方案布局的进程。瑞立视RTS光学动作捕捉系统，从光学、镜头、驱动程序、产品外观及结构设计等方面，实现实时流畅的动作捕捉，提供稳定精准的目标追踪，为多人即时互动，互战，互助游戏提供了圆满解决方案。而同时提供上百个反光球图像解析追踪目标，以简单、快速、直观的操作方法，为用户解决全身动作与虚拟场景进行交互，从而实现直观的枪械或武器打怪操作的多人互动对战VR体验。技术领先说破天，不如实感体验变化真，在结合了光学动捕技术后的VR，将打开虚拟现实新世界的大门。就以之前的春晚VR直播来说，用手机APP+移动VR眼镜或是VR一体机来呈现虚拟现实的效果，且不论其中的画质效果，在沉浸感上就难以达到期待之上的水准，因为此时的体验者更多的处于类似“窥视者”的视角：佩戴着VR头显，通过扭头转动来改变视场范围。而光学动捕技术所带来VR体验最显著的变化就是，系统将同步知道体验者的方位姿态和身体动作，并反馈在虚拟现实世界中，同样还是VR直播中的春晚，体验者将可以以非常自然的肢体动作，让自己行走到春晚大舞台的正中，或是站在董卿的身旁，感受万众瞩目的焦点体验，高兴时和舞者们一同踏歌起舞，又或是来到台下，向百岁老红军致以崇高的敬意，在这一刻，丢掉各种操作手柄和按键，最自然舒展的动作在光学动捕技术的支持下就能够带着体验者融入到虚拟现实中，展现出千百年来人们所追求的那种人在画中，画随人动的绝美意境。全新世界大门已经打开，无所不能的VR时代自2014年VR概念瞬间点燃后，VR已然成为各个行业最为火爆的应用风口。王菲“幻乐一场”演唱会，作为国内演艺市场中出现的第一例采用VR在线直播的演出产品，被视为VR直播产业的又一里程碑事件。
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在像 Oculus 和 HTC 一样的公司专注于
用户手和头的体验之时，一家小公司则注意到了用户脚的体验。一家专注于「脚」的公司坐落于纽约的 Tactonic Technologies 正在制造能够感知压力的地板垫子，它能够在众多压力中，仅测量你是如何移动你的脚趾和如何移动你的重心——其表面每平方英寸（合约 6.45cm?）有四个压力感应点。起初，这家公司希望这个设备能被用到如三星 Gear
和 Oculus 即将到来的 Rift 之上，用来进行游戏或者其他的应用上，让用户能够更自然地移动身体，这样也许能以给予用户更强烈的代入感和沉浸感。这家公司的首席科学顾问 Ken Perlin 同时也是纽约大学媒体研究实验室的一名教授，他相信相较于使用控制手柄而言，Tactonic 的垫子能让
体验中的移动更为自然直观，也会让用户感觉不那么头晕。（Ken Perlin 带着
头戴设备尝试公司生产的压力感应垫）「在你想着『我要朝那边走，我要往那边走』之时，实际上你已经开始朝着你目标的方向前进了。」这个听起来特别像另一家同样做压力感应的初创公司 Sensel 也在做的事情——这家公司在做的是能检测一定范围内手指和其他工具的平板。这两家公司里的一些人曾经都是在同一家制造压力感应屏幕的公司 Touchco 里工作的。这家公司在 2010 年之时被亚马逊收购了。然而这两家公司分道扬镳之后，Sensel 专注于为手开发小型超敏感的板子，而 Tactonic 则花费了五年时间开发出了为脚定制的垫子。它真能用来玩
游戏Perlin 表示公司将会提供 24×18 英寸的垫子以及软件工具给开发者，预计时间为 四月到六月之间。这家公司目的在于开发者能开发出将这个垫子运用到
游戏中的方法。（Tactonic 将会兼容标准的游戏引擎，如 Unity）。尽管他想要在今年晚些时候以 $200 的售价将这款产品卖给用户，但他也深知时间上有些不现实。为了达到上述效果，在这个垫子中每半英寸安置了数百个力量反馈的塑料片。首先用户脚上的压力图像数据会通过垫子上的 USB 线传输给电脑——用户即使穿着鞋也能收集得到，接下来电脑将会实时「翻译」传输过来的数据将它们按照
游戏采用游戏引擎「转换」并传输回去，这样你就感觉自己好像真的在
世界里自由畅游。这个垫子可以单独使用或者连接成片使用；Perlin 表示开发者版本需要通过 USB 与电脑相连接，而消费者版本则能够通过蓝牙无线工作。Perlin 为 Tactonic 也设想过非
的使用场景。在纽约大学里有一个房间里安置了由 24 片垫子连起来的组合，同时还有运动捕捉相机。布置这些设备的目的在于比较运动中人们脚的力度、脚的形态以及身体姿态的这三者之间的关系——这也许对跳舞，动画，物理治疗以及运动等领域有一定的帮助。最后他表示：「我们发现，目前这个设备运用的最佳场景依然
方面。」本文编译自&MIT Technology Review，配图来源于网络。
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成就VR产业的动作捕捉技术怎么玩儿？
来源：虎嗅网&&&
作者：佚名&&&
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　　2016年，全球范围内VR商业化、普及化的浪潮正在向我们走来。VR是一场交互方式的新革命，人们正在实现由界面到空间的交互方式变迁，这样的交互极其强调沉浸感，而用户想要获得完全的沉浸感，真正“进入”虚拟世界，动作捕捉系统是必须的，可以说动作捕捉技术是VR产业隐形钥匙。
　　目前动作捕捉系统有惯性式和光学式两大主流技术路线，而光学式又分为标定和非标定两种。那么我们可以将动作捕捉系统分为以下三大主类：基于计算机视觉的动作捕捉系统(光学式非标定)、基于马克点的光学动作捕捉系统(光学式标定)和基于惯性传感器的动作捕捉系统(惯性式)。接下来我们对这三种形式的动作捕捉系统进行简单的解析。
　　基于计算机视觉的动作捕捉系统：
　　该类动捕系统比较有代表性的产品分别有捕捉身体动作的KineCt，捕捉手势的LeapMotion和识别表情及手势的RealSense。
　　该类动捕系统基于计算机视觉原理，由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和跟踪来进行动作捕捉的技术。理论上对于空间中的任意一个点，只要它能同时为两部相机所见，就可以确定这一时刻该点在空间中的位置。当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。这类系统采集传感器通常都是光学相机，基于二维图像特征或三维形状特征提取的关节信息作为探测目标。
　　基于计算机视觉的动作捕捉系统进行人体动作捕捉和识别，可以利用少量的摄像机对监测区域的多目标进行监控，精度较高；同时，被监测对象不需要穿戴任何设备，约束性校
　　然而，采用视觉进行人体姿态捕捉会受到外界环境很大的影响，比如光照条件、背景、遮挡物和摄像机质量等，在火灾现尝矿井内等非可视环境中该方法则完全失效。另外，由于视觉域的限制，使用者的运动空间被限制在摄像机的视觉范围内，降低了实用性。
　　基于马克点的光学动作捕捉系统：
　　具有代表性的是美国的MotionAnalysis。
　　该类系统的原理是在运动物体关键部位(如人体的关节处等)粘贴Marker点，多个动作捕捉相机从不同角度实时探测Marker点，数据实时传输至数据处理工作站，根据三角测量原理精确额计算Marker点的空间坐标，再从生物运动学原理出发解算出骨骼的6自由度运动。根据标记点发光技术不同还分为主动式和被动式光学动作捕捉系统。
　　基于马克点的光学动作捕捉系统采集的信号量大，空间解算算法复杂，其实时性与数据处理单元的运算速度和解算算法的复杂度有关。且该系统在捕捉对象运动时，肢体会遮挡标记点，另外对光学装置的标定工作程序复杂，这些因素都导致精度变低，价格也相对昂贵。
　　基于马克点的光学动作捕捉系统可以实现同时捕捉多目标。但在捕捉多目标时，目标间若产生遮挡，将影响捕捉系统精度甚至会丢失捕捉目标。
　　基于惯性传感器的动作捕捉系统：
　　代表性的产品有诺亦腾开发的Perception Neuron，国承万通开发的StepVR。
　　基于惯性传感器的动捕系统需要在身体的重要节点佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，然后通过算法实现动作的捕捉。该系统由惯性器件和数据处理单元组成，数据处理单元利用惯性器件采集到的运动学信息，通过惯性导航原理即可完成运动目标的姿态角度测量。
　　基于惯性传感器的动捕系统采集到的信号量少，便于实时完成姿态跟踪任务，解算得到的姿态信息范围大、灵敏度高、动态性能好，且惯性传感器体积孝便于佩戴、价格低廉。相比于上面提到的两种动作捕捉系统，基于惯性传感器的动作捕捉系统不会受到光照、背景等外界环境的干扰，又克服了摄像机监测区域受限的缺点，并可以实现多目标捕捉。
　　但是由于测量噪声和游走误差等因素的影响，惯性传感器无法长时间地对人体姿态进行精确的跟踪。
　　诺亦腾开发的Perception Neuron
　　最后，我们可以通过下面的表格对这几种动作捕捉系统进行简单的对比：
　　除了惯性式和光学式这两条主线外，还有机械电动式、声学式、电磁式等形式的动作捕捉系统，读者可通过网络等方式了解更多详细内容。
　　*文章为作者独立观点，不代表虎嗅网立场
责任编辑：cnfol001
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