為什么選擇該系統(tǒng)？ -集各家之長為我所用，系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)及分析、整合
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統(tǒng)之間的協(xié)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(tǒng)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。
動作捕捉技術
反光標記點既不會接收無線信號也不會向外發(fā)射任何無線信號，它的表面涂抹了一種特殊熒光材料，可以很好地讓紅外攝像頭識別到并反射回高質量的圖像信號。
基于紅外攝像頭的光學步態(tài)動作捕捉系統(tǒng)優(yōu)點是技術成熟度高，采樣頻率高，加之目前的高性能計算機數(shù)據(jù)處理速度*快所以延遲很低，且精度很高，使用范圍廣，應用領域眾多。主要缺點是對光照特別敏感，不能在光變化較大的環(huán)境下使用，周圍不能有和光學標記點相近的物體或光斑，所以光學步態(tài)捕捉一般只在室內使用。由于攝像頭的視場角有局限性，且人在運動時有的標記點很容易受到其他物體及自身的遮擋，這就造成被遮擋部位數(shù)據(jù)的丟失。后期數(shù)據(jù)處理工作量很大，由于數(shù)據(jù)量大且需要處理丟失、跳幀等問題，需要較長的后期處理時間。缺點還在于需要架設相機，相機一般架設到鋼架結構上，這就造成使用場景一般比較固定，不能輕易的挪動。一般的場景至少需要6個攝像頭，如果需要追蹤更大的場景，需要的攝像頭數(shù)量高達幾十個，且單個攝像頭價格十分價貴，比如Vicon公司生產的單個攝像頭價格高達十萬元，這就造成紅外光學式步態(tài)捕捉還是應用到科學研究方面，無法走進大眾。
1.2.1.2基于3D深度攝像頭的動作捕捉
隨著3D深度相機技術的成熟，有許多研究者開始研究基于深度相機的動作捕捉系統(tǒng)[5][6]。3D深度攝像頭與2D攝像頭的區(qū)別在于，除了能夠獲取平面圖像外還可以獲得深度信息。3D深度技術目前廣泛應用在人體步態(tài)識別、三維重建、SLAM等領域。目前主流的3D深度攝像頭的技術路線有：（1）雙目立體視覺；（2）飛行時間（Timeoffly，TOF）；（3）結構光技術等。
表1-1 3D深度攝像頭方案對比
基本原理是首先找到圖像中移動的物體，然后會對移動的物體進行深度評估，識別出人體的部位，然后將其從背景環(huán)境中分割出來。分割之后要做的工作就是模式匹配，將其匹配到骨骼系統(tǒng)上。算法流程如圖1-7所示。
1.2.1.3基于2D攝像頭的動作捕捉
基于MEMS慣性傳感器的動作捕捉系統(tǒng)在各個領域都有應用，包括虛擬現(xiàn)實[7]、運動訓練[8]、生物醫(yī)學工程[9]和康復[10][11]。因為它們體積小、重量輕、價格合理[12][13][14]。
慣性傳感器主要包括加速度計、陀螺儀、磁力計。其中加速度計、陀螺儀、磁力計多采用MEMS形式，所以稱之為MEMS慣性傳感器。三軸加速度計可以測量載體的三個軸向上的加速度，是一矢量，通過加速度我們也可以計算出載體靜止時的傾角。三軸陀螺儀可以測量出載體的三個軸向上角速度，通過對角速度積分我們可以得到角度， 。三軸磁力計可以測量出周圍的磁場強度及與地球磁場的夾角。通過融合加速度、角速度、磁力值的數(shù)據(jù)我們可以精準的得到載體的旋轉。融合后的數(shù)據(jù)一般用四元數(shù)或歐拉角來表示。其中四元數(shù)形式如 ，歐拉角包含俯仰角（Pitch）、橫滾角（Roll）、偏航角（Yaw）。得到載體的旋轉后再擬合各個骨骼的運動，從而計算出穿戴部位的運動姿態(tài)。通過對加速度、角速度的積分可以測量出穿戴者的步速、步距、步長等參數(shù)。上的MEMS慣性動作捕捉系統(tǒng)研發(fā)生產公司國外有荷蘭Xsens、國內的北京孚心科技公司等。綜述其原理如圖1-11所示。
1.2.1.5其他技術路線
機械式動作捕捉依靠穿戴在人身體的機械裝置來測量關節(jié)角度以及位移。人體運動帶動機械裝置的運動，從機械裝置上的角度傳感器可以知道運動角度，根據(jù)角度和機械部位的長度從而計算出移動位移。這一技術早出現(xiàn)在20世紀，由于機械結構的笨重，在步態(tài)分析方面機械動作捕捉早已退出發(fā)展的主流。但利用機械外骨骼的搬運發(fā)展成了主流。其形狀如圖1-12所示。