针对不同下肢功能患者的自主康复训练与辅助站立问题,研究了一种基于视觉技术和运动捕捉技术的少自由度下肢通用型康复设备定制设计方法。通过计算机视觉方法追踪手动标定的关节点位,以智能手机作为终端,获取关节的运动轨迹。利用无迹卡尔曼滤波(UKF)将得到的轨迹数据进行优化,工厂终端利用这些优化后的轨迹信息实现下肢康复设备的定制设计。当前已制造出物理样机,通过受试者的坐立运动(STS)物理相容性实验验证了设计方法的有效性。

随着计算机图形的发展 ,运动捕捉在影视后期、广告中得到广泛的应用。但其在应用中有一些不尽人意的地方。本文阐述了如何加强运动捕捉数据的可调性以及我们在实际生产中的解决方案。

运动捕捉技术是一种用于准确测量运动物体在三维空间运动状况的高端技术,它基于计算机图形学原理,通过排布在空间中的数个光学捕捉设备（或运动传感器）,将运动物体（跟踪器）的运动状况以动作数据的形式记录下来,然后使用计算机对该动作数据进行处理,从而得到真实的动作效果。这种技术现在已被大量用于影视特效角色动画制作中。运动捕捉设备可以将演员的动作准确地捕捉下来,将此动作数据分配给三维角色模型,这个虚拟的角色就会作出与演员一样的逼真动作,提高了动画制作效率与真实程度。但传统的运动捕捉设备一般都很昂贵,难以在低端行业和教育行业普及。随着动作捕捉技术的应用范围越来越广,一些相对廉价的实用型运动捕捉技术开始出现,如基于微软kinect摄像技术的IP I光学运动捕捉;基于运动传感器的惯性运动捕捉等。这些技术的...