慣性動捕具體是如何實作的，以及，它距離成熟的方案還有多遠？
目前動作捕捉系統有慣性式和光學式兩大主流技術路線，慣性式雖然後于光學式出現，但以其超低廉成本和簡便成熟的處理流程，以及完全實時的資料計算和回傳機制，成為了更加炙手可熱的技術。目前國際上最富代表性的産品是荷蘭Xsens公司研發的Xsens MVN慣性式動作捕捉系統以及美國Innalabs公司研發的3DSuit慣性式動作捕捉系統，國内則有諾亦騰、國承萬通等公司。
那麼慣性式動作捕捉系統是如何正确運用在
虛拟現實 中的呢？本文将對慣性動捕的工作原理、優勢，及其存在的缺點進行解析，希望能與業内人士共同探讨。慣性式動作捕捉系統原理
動作捕捉系統的一般性結構主要分為三個部分：資料采集裝置、資料傳輸裝置、資料處理單元，慣性式動作捕捉系統即是将慣性傳感器應用到資料采集端，資料處理單元通過慣性導航原理對采集到的資料進行處理，進而完成運動目标的姿态角度測量。
慣性式動作捕捉系統具體是如何實作的？
在運動物體的重要節點佩戴內建加速度計，陀螺儀和磁力計等慣性傳感器裝置，傳感器裝置捕捉目标物體的運動資料，包括身體部位的姿态、方位等資訊，再将這些資料通過資料傳輸裝置傳輸到資料處理裝置中，經過資料修正、處理後，最終建立起三維模型，并使得三維模型随着運動物體真正、自然地運動起來。
經過處理後的動捕資料，可以應用在動畫制作，步态分析，生物力學，人機工程等領域。
加速度計，陀螺儀和磁力計又是如何工作的？
加速計是用來檢測傳感器受到的加速度的大小和方向的，它通過測量元件在某個軸向的受力情況來得到結果，表現形式為軸向的加速度大小和方向（XYZ），但用來測量裝置相對于地面的擺放姿勢，則精确度不高，該缺陷可以通過陀螺儀得到補償。
陀螺儀的工作原理是通過測量三維坐标系内陀螺轉子的垂直軸與裝置之間的夾角，并計算角速度，通過夾角和角速度來判别物體在三維空間的運動狀态。它的強項在于測量裝置自身的旋轉運動，但不能确定裝置的方位。而又剛好磁力計可以彌補這一缺陷，它的強項在于定位裝置的方位，可以測量出目前裝置與東南西北四個方向上的夾角。
在動作捕捉系統中，陀螺儀傳感器用于處理旋轉運動，加速計用來處理直線運動，磁力計用來處理方向。通俗易懂地講——
陀螺儀知道“我們是否轉了身”，加速計知道“我們運動多長距離”，而磁力計則知道“我們的運動方向”。
在動作捕捉系統中三種傳感器充分利用各自的特長，來跟蹤目标物體的運動。
目前國際上最富代表性的産品是荷蘭Xsens公司研發的Xsens MVN慣性式動作捕捉系統以及美國Innalabs公司研發的3DSuit慣性式動作捕捉系統。MVN是一種全身萊卡套裝（也可以采用綁帶），使用友善，使用者可以在15分鐘内設定好整個系統。它采用微型慣性傳感器、生物力學模型、以及傳感器融合算法，帶有 17 個慣性跟蹤器，可以在6自由度跟蹤身體移動。Xsens MVN 具有快速的周轉時間且資料傳輸穩定、無誤，可節約高達 80% 的後期處理時間。
慣性式動作捕捉系統優勢在哪裡？
首先是技術優勢
慣性式動作捕捉系統采集到的信号量少，便于實時完成姿态跟蹤任務，解算得到的姿态資訊範圍大、靈敏度高、動态性能好；對捕捉環境适應性高，不受光照、背景等外界環境幹擾，并且克服了光學動捕系統錄影機監測區域受限的缺點；克服了VR裝置常有的遮擋問題，可以準确實時地還原如下蹲、擁抱、扭打等動作。此外，慣性式動作捕捉系統還可以實作多目标捕捉。
其次是使用便捷的優勢
使用友善，裝置小巧輕便，便于佩戴。
還有成本優勢
相比于光學動作捕捉成本低廉，使得其不但可以應用于影視、遊戲等行業，也有利于推動VR裝置更快地走進大衆生活。
總的來說，慣性式動作捕捉技術有着對捕捉環境的高适應性，它的技術優勢、成本優勢和使用便捷的優勢，使得它在影視動畫、體驗式互動遊戲、虛拟演播室、真人模拟演練、體育訓練、醫療康複等領域都有着優異的表現。
慣性式動作捕捉系統的劣勢，以及，如何解決？
上文中介紹了慣性式動作捕捉系統及其優勢，那它有什麼劣勢，又該如何解決？
一般情況下慣性式動作捕捉系統采用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）來測量傳感器的運動參數。而由IMU所測得的傳感器運動參數有嚴重噪聲幹擾，MEMS 器件又存在明顯的零偏和漂移，慣性式動作捕捉系統無法長時間地對人體姿态進行精确的跟蹤。隻有解決了這一個問題，才能使慣性式動作捕捉系統在VR行業充分發揮作用。
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資料做預處理，濾掉原始慣性資料中摻雜的噪聲幹擾；
然後不斷地進行标定和校準，即不斷地對各慣性器件進行相應的補償以解決MEMS器件的零偏和漂移，提高其資料的精确度和可靠程度；
接下來在進行姿态解算，并利用姿态參考系統驗證姿态角度資料的精确度，最終實作整個慣性式動作捕捉。
此外，與之不同的是，國内的G-Wearables則采用IK+室内定位技術做主動作捕捉算法，使用慣性式動作捕捉做輔助算法。這套方案中利用室内定位技術對慣性式動作捕捉技術做實時校準，避免了不斷校準的麻煩。
那麼，什麼是IK算法？
首先介紹下IK算法及其在動作捕捉系統中的應用。
IK是Inverse Kinematics的縮寫，即反向運動學。
在人體分層結構中，關節和骨骼實際構成了運動鍊，比如肩關節、肘關節、腕關節及其子骨骼就是一條運動鍊，是整個人體運動鍊上的一條分支，身體即是利用運動鍊對運動進行控制。運動分為正向運動和反向運動。已知鍊上各個關節旋轉角，求各關節的位置資訊和末端效應器(end effector)的位置資訊，這是正向運動學的問題；而己知末端效應器的位置資訊，反求其祖先關節的旋轉角和位置，這是就是反向運動學。
反向運動學根據決定運動的幾個主關節最終角度确定整個骨架的運動，通常用于環節物體，由不同運動限制的關節連接配接成環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節鍊構成，包括分級結構關節或鍊，運動限制和效應器，由效應器帶動所有部分同時運動。但必須遵循特定的等級關系，以便在變換時阻止各個部件向不同方向散開。如：投球動作，隻規定出球的起始位置、終了位置和路徑，手臂等即跟随關節的轉動可按反向運動學自動算出。反向運動學方法在一定程度上減輕了正向運動學方法的繁瑣工作，是生成逼真關節運動的最好方法之一。
IK算法如何在動作捕捉系統中應用？
如上文所說，如果己知末端效應器的位置資訊，反求其祖先關節（也稱父關節）的旋轉角和位置，這是就是反向運動學。也就是我們通過室内定位技術，擷取末端效應器的位置資訊，然後利用IK算法推算出祖先關節的旋轉角和位置，進而知道運動者的運動資訊，再利用運動資訊實作實時動作跟蹤顯示。
這裡所用的室内定位技術是雷射定位技術，通過牆上的雷射發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），進而獲得位置和方向資訊。具體來說，這種室内定位技術是靠雷射和光敏傳感器來确定運動物體的位置。若幹個雷射發射器會被安置在對角，形成一個矩形區域，這個區域可以根據實際空間大小進行調整。每個雷射發射器内設計有兩個掃描子產品，分别在水準和垂直方向輪流對定位空間發射橫豎雷射掃描定位空間。運動者身上有光敏傳感器，通過光敏傳感器接收到雷射的時間計算出光敏傳感器的準确位置。
通過雷射室内定位技術擷取傳感器的精确位置後，即可利用IK算法反向推算出祖先關節的旋轉角和位置，進而知道運動者的運動資訊。但是由于雷射定位過程中可能存在遮擋問題，比如下蹲、擁抱、扭打等動作。于是應用慣性傳感器做補充跟蹤，即當出現遮擋情況時， 室内定位技術+IK算法相結合的動作捕捉技術無法完全準确地實作，這個時候利用慣性式動作捕捉技術可做補充。反過來可以利用室内定位技術對慣性式動作捕捉技術做實時校準，不需要另行校準，進而解決遮擋問題的同時，也避免了慣性式動作捕捉無法長時間精确工作的弊端。
以上詳細解析了慣性式動作捕捉系統的原理，優劣勢等方面的内容，動作捕捉系統作為VR界的隐形鑰匙，越來越多地被人們所關注。相信随着VR行業的迅猛發展，會有更多的更好的解決方案問世，筆者跟大家一樣，期待有一天精準的VR動作捕捉技術可以走入我們的日常生活。
原文釋出時間：2016-05-08 12:25
本文作者：airuoxuan
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