VR利器慣性動(dòng)作捕捉系統原理及優(yōu)缺點(diǎn)解析

　　目前動(dòng)作捕捉系統有慣性式和光學(xué)式兩大主流技術(shù)路線(xiàn)，慣性式雖然后于光學(xué)式出現，但以其超低廉成本和簡(jiǎn)便成熟的處理流程，以及完全實(shí)時(shí)的數據計算和回傳機制，成為了更加炙手可熱的技術(shù)。目前國際上最富代表性的產(chǎn)品是荷蘭Xsens公司研發(fā)的Xsens MVN慣性式動(dòng)作捕捉系統以及美國Innalabs公司研發(fā)的3DSuit慣性式動(dòng)作捕捉系統，國內則有諾亦騰、國承萬(wàn)通等公司。

　　那么慣性式動(dòng)作捕捉系統是如何正確運用在虛擬現實(shí)中的呢？本文將對慣性動(dòng)捕的工作原理、優(yōu)勢，及其存在的缺點(diǎn)進(jìn)行解析，希望能與業(yè)內人士共同探討。

　　| 慣性式動(dòng)作捕捉系統原理

　　動(dòng)作捕捉系統的一般性結構主要分為三個(gè)部分：數據采集設備、數據傳輸設備、數據處理單元，慣性式動(dòng)作捕捉系統即是將慣性傳感器應用到數據采集端，數據處理單元通過(guò)慣性導航原理對采集到的數據進(jìn)行處理，從而完成運動(dòng)目標的姿態(tài)角度測量。

　　慣性式動(dòng)作捕捉系統具體是如何實(shí)現的？

　　在運動(dòng)物體的重要節點(diǎn)佩戴集成加速度計，陀螺儀和磁力計等慣性傳感器設備，傳感器設備捕捉目標物體的運動(dòng)數據，包括身體部位的姿態(tài)、方位等信息，再將這些數據通過(guò)數據傳輸設備傳輸到數據處理設備中，經(jīng)過(guò)數據修正、處理后，最終建立起三維模型，并使得三維模型隨著(zhù)運動(dòng)物體真正、自然地運動(dòng)起來(lái)。

　　經(jīng)過(guò)處理后的動(dòng)捕數據，可以應用在動(dòng)畫(huà)制作，步態(tài)分析，生物力學(xué)，人機工程等領(lǐng)域。

　　加速度計，陀螺儀和磁力計又是如何工作的？

　　加速計是用來(lái)檢測傳感器受到的加速度的大小和方向的，它通過(guò)測量組件在某個(gè)軸向的受力情況來(lái)得到結果，表現形式為軸向的加速度大小和方向（XYZ），但用來(lái)測量設備相對于地面的擺放姿勢，則精確度不高，該缺陷可以通過(guò)陀螺儀得到補償。

　　陀螺儀的工作原理是通過(guò)測量三維坐標系內陀螺轉子的垂直軸與設備之間的夾角，并計算角速度，通過(guò)夾角和角速度來(lái)判別物體在三維空間的運動(dòng)狀態(tài)。它的強項在于測量設備自身的旋轉運動(dòng)，但不能確定設備的方位。而又剛好磁力計可以彌補這一缺陷，它的強項在于定位設備的方位，可以測量出當前設備與東南西北四個(gè)方向上的夾角。

　　在動(dòng)作捕捉系統中，陀螺儀傳感器用于處理旋轉運動(dòng)，加速計用來(lái)處理直線(xiàn)運動(dòng)，磁力計用來(lái)處理方向。通俗易懂地講——

　　陀螺儀知道“我們是否轉了身”，加速計知道“我們運動(dòng)多長(cháng)距離”，而磁力計則知道“我們的運動(dòng)方向”。

　　在動(dòng)作捕捉系統中三種傳感器充分利用各自的特長(cháng)，來(lái)跟蹤目標物體的運動(dòng)。

　　目前國際上最富代表性的產(chǎn)品是荷蘭Xsens公司研發(fā)的Xsens MVN慣性式動(dòng)作捕捉系統以及美國Innalabs公司研發(fā)的3DSuit慣性式動(dòng)作捕捉系統。MVN是一種全身萊卡套裝（也可以采用綁帶），使用方便，用戶(hù)可以在15分鐘內設置好整個(gè)系統。它采用微型慣性傳感器、生物力學(xué)模型、以及傳感器融合算法，帶有 17 個(gè)慣性跟蹤器，可以在6自由度跟蹤身體移動(dòng)。Xsens MVN 具有快速的周轉時(shí)間且數據傳輸穩定、無(wú)誤，可節約高達 80% 的后期處理時(shí)間。

　　| 慣性式動(dòng)作捕捉系統優(yōu)勢在哪里？

　　首先是技術(shù)優(yōu)勢

　　慣性式動(dòng)作捕捉系統采集到的信號量少，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；對捕捉環(huán)境適應性高，不受光照、背景等外界環(huán)境干擾，并且克服了光學(xué)動(dòng)捕系統攝像機監測區域受限的缺點(diǎn)；克服了VR設備常有的遮擋問(wèn)題，可以準確實(shí)時(shí)地還原如下蹲、擁抱、扭打等動(dòng)作。此外，慣性式動(dòng)作捕捉系統還可以實(shí)現多目標捕捉。

　　其次是使用便捷的優(yōu)勢

　　使用方便，設備小巧輕便，便于佩戴。

　　還有成本優(yōu)勢

　　相比于光學(xué)動(dòng)作捕捉成本低廉，使得其不但可以應用于影視、游戲等行業(yè)，也有利于推動(dòng)VR設備更快地走進(jìn)大眾生活。

　　總的來(lái)說(shuō)，慣性式動(dòng)作捕捉技術(shù)有著(zhù)對捕捉環(huán)境的高適應性，它的技術(shù)優(yōu)勢、成本優(yōu)勢和使用便捷的優(yōu)勢，使得它在影視動(dòng)畫(huà)、體驗式互動(dòng)游戲、虛擬演播室、真人模擬演練、體育訓練、醫療康復等領(lǐng)域都有著(zhù)優(yōu)異的表現。

　　| 慣性式動(dòng)作捕捉系統的劣勢，以及，如何解決？

　　上文中介紹了慣性式動(dòng)作捕捉系統及其優(yōu)勢，那它有什么劣勢，又該如何解決？

　　一般情況下慣性式動(dòng)作捕捉系統采用MEMS三軸陀螺儀、三軸加速度計和三軸磁力計組成的慣性測量單元（IMU， Inertial Measurement Unit）來(lái)測量傳感器的運動(dòng)參數。而由IMU所測得的傳感器運動(dòng)參數有嚴重噪聲干擾，MEMS 器件又存在明顯的零偏和漂移，慣性式動(dòng)作捕捉系統無(wú)法長(cháng)時(shí)間地對人體姿態(tài)進(jìn)行精確的跟蹤。只有解決了這一個(gè)問(wèn)題，才能使慣性式動(dòng)作捕捉系統在VR行業(yè)充分發(fā)揮作用。

　　目前，Xsens采用的解決方案如下：

　　首先對IMU所測得的傳感器運動(dòng)數據做預處理，濾掉原始慣性數據中摻雜的噪聲干擾；

　　然后不斷地進(jìn)行標定和校準，即不斷地對各慣性器件進(jìn)行相應的補償以解決MEMS器件的零偏和漂移，提高其數據的精確度和可靠程度；

　　接下來(lái)在進(jìn)行姿態(tài)解算，并利用姿態(tài)參考系統驗證姿態(tài)角度數據的精確度，最終實(shí)現整個(gè)慣性式動(dòng)作捕捉。

　　此外，與之不同的是，國內的G-Wearables則采用IK+室內定位技術(shù)做主動(dòng)作捕捉算法，使用慣性式動(dòng)作捕捉做輔助算法。這套方案中利用室內定位技術(shù)對慣性式動(dòng)作捕捉技術(shù)做實(shí)時(shí)校準，避免了不斷校準的麻煩。

　　那么，什么是IK算法？

　　首先介紹下IK算法及其在動(dòng)作捕捉系統中的應用。

　　IK是Inverse Kinematics的縮寫(xiě)，即反向運動(dòng)學(xué)。

　　在人體分層結構中，關(guān)節和骨骼實(shí)際構成了運動(dòng)鏈，比如肩關(guān)節、肘關(guān)節、腕關(guān)節及其子骨骼就是一條運動(dòng)鏈，是整個(gè)人體運動(dòng)鏈上的一條分支，身體即是利用運動(dòng)鏈對運動(dòng)進(jìn)行控制。運動(dòng)分為正向運動(dòng)和反向運動(dòng)。已知鏈上各個(gè)關(guān)節旋轉角，求各關(guān)節的位置信息和末端效應器（end effector）的位置信息，這是正向運動(dòng)學(xué)的問(wèn)題；而己知末端效應器的位置信息，反求其祖先關(guān)節的旋轉角和位置，這是就是反向運動(dòng)學(xué)。

　　反向運動(dòng)學(xué)根據決定運動(dòng)的幾個(gè)主關(guān)節最終角度確定整個(gè)骨架的運動(dòng)，通常用于環(huán)節物體，由不同運動(dòng)約束的關(guān)節連接成環(huán)節構成的分級結構骨架。分級結構骨架由許多采用分級方式組的環(huán)節鏈構成，包括分級結構關(guān)節或鏈，運動(dòng)約束和效應器，由效應器帶動(dòng)所有部分同時(shí)運動(dòng)。但必須遵循特定的等級關(guān)系，以便在變換時(shí)阻止各個(gè)部件向不同方向散開(kāi)。如：投球動(dòng)作，只規定出球的起始位置、終了位置和路徑，手臂等即跟隨關(guān)節的轉動(dòng)可按反向運動(dòng)學(xué)自動(dòng)算出。反向運動(dòng)學(xué)方法在一定程度上減輕了正向運動(dòng)學(xué)方法的繁瑣工作，是生成逼真關(guān)節運動(dòng)的最好方法之一。

　　IK算法如何在動(dòng)作捕捉系統中應用？

　　如上文所說(shuō)，如果己知末端效應器的位置信息，反求其祖先關(guān)節（也稱(chēng)父關(guān)節）的旋轉角和位置，這是就是反向運動(dòng)學(xué)。也就是我們通過(guò)室內定位技術(shù)，獲取末端效應器的位置信息，然后利用IK算法推算出祖先關(guān)節的旋轉角和位置，從而知道運動(dòng)者的運動(dòng)信息，再利用運動(dòng)信息實(shí)現實(shí)時(shí)動(dòng)作跟蹤顯示。

　　這里所用的室內定位技術(shù)是激光定位技術(shù)，通過(guò)墻上的激光發(fā)射器掃描佩戴者佩戴的機身上的位置追蹤傳感器（即IK算法中的末端效應器），從而獲得位置和方向信息。具體來(lái)說(shuō)，這種室內定位技術(shù)是靠激光和光敏傳感器來(lái)確定運動(dòng)物體的位置。若干個(gè)激光發(fā)射器會(huì )被安置在對角，形成一個(gè)矩形區域，這個(gè)區域可以根據實(shí)際空間大小進(jìn)行調整。每個(gè)激光發(fā)射器內設計有兩個(gè)掃描模塊，分別在水平和垂直方向輪流對定位空間發(fā)射橫豎激光掃描定位空間。運動(dòng)者身上有光敏傳感器，通過(guò)光敏傳感器接收到激光的時(shí)間計算出光敏傳感器的準確位置。

　　通過(guò)激光室內定位技術(shù)獲取傳感器的精確位置后，即可利用IK算法反向推算出祖先關(guān)節的旋轉角和位置，從而知道運動(dòng)者的運動(dòng)信息。但是由于激光定位過(guò)程中可能存在遮擋問(wèn)題，比如下蹲、擁抱、扭打等動(dòng)作。于是應用慣性傳感器做補充跟蹤，即當出現遮擋情況時(shí)， 室內定位技術(shù)+IK算法相結合的動(dòng)作捕捉技術(shù)無(wú)法完全準確地實(shí)現，這個(gè)時(shí)候利用慣性式動(dòng)作捕捉技術(shù)可做補充。反過(guò)來(lái)可以利用室內定位技術(shù)對慣性式動(dòng)作捕捉技術(shù)做實(shí)時(shí)校準，不需要另行校準，從而解決遮擋問(wèn)題的同時(shí)，也避免了慣性式動(dòng)作捕捉無(wú)法長(cháng)時(shí)間精確工作的弊端。

　　以上詳細解析了慣性式動(dòng)作捕捉系統的原理，優(yōu)劣勢等方面的內容，動(dòng)作捕捉系統作為VR界的隱形鑰匙，越來(lái)越多地被人們所關(guān)注。相信隨著(zhù)VR行業(yè)的迅猛發(fā)展，會(huì )有更多的更好的解決方案問(wèn)世，筆者跟大家一樣，期待有一天精準的VR動(dòng)作捕捉技術(shù)可以走入我們的日常生活。