科技干货动作捕捉(Motioncapture)，简称动捕(Mocap)，是实时、准确测量、记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态，并在虚拟三维空间中重建运动物体每一时刻运动状态的高新技术。动作捕捉应用动作捕捉分类动作捕捉技术主要有以下几种：机械式动作捕捉：依靠机械装置来跟踪和测量运动轨迹。光学式动作捕捉：通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成动作捕捉的任务。惯性动作捕捉：通过IMU(惯性测量单元)测量表演者各个肢体运动的加速度、方位、倾斜角等参数信息，通过重构计算还原表演者的实际动作。动作捕捉的主要应用领域动画制作：它极大地提高了动画制作的效率，降低了成本，而且使动画制作过程更为直观，效果更为生动。体育训练：动作捕捉技术可以捕捉运动员的动作，便于进行体育训练动作的量化分析，结合人体生理学、物理学原理，研究改进训练的方法，使体育训练摆脱纯粹的依靠经验的状态，进入理论化、数字化的时代。虚拟现实：动作捕捉技术可以为虚拟现实、增强现实以及混合现实提供友好的人机交互，为实现人与虚拟环境及系统的交互提供参与者的头部、手、身体等的位置与方向，准确地跟踪测量参与者的动作，将这些动作实时检测出来，并将这些数据反馈给显示和控制系统。体感游戏：可利用运动捕捉技术捕捉游戏者的各种动作，以体感的方式以驱动游戏环境中角色的动作，给游戏者以一种全新的参与感受，加强游戏的真实感和互动性。小乐姿与动作捕捉技术00:25小乐姿采用了坦特拉最新的惯性动作捕捉与场景识别技术。惯性动作捕捉的优势在于采集到的信号量少，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；对捕捉环境适应性高，不受光照、背景等外界环境干扰，可以准确实时地还原如下蹲、拥抱、扭打等动作。小乐姿小乐姿内部配置了一颗集成加速度计，陀螺仪的惯性传感器，可捕捉用户背部的运动数据，包括背部的姿态、方位等信息，并对这些数据做修正、处理后，建立起用户使用产品状态下的人体三维模型，并使得三维模型实时随着用户真正、自然地驱动起来。结合虚拟仿真技术，小乐姿在APP上建立虚拟人物，把三维模型和虚拟3D人物结合，这样就生动形象地还原了用户的坐姿，带给用户乐趣的产品体验。END线上各平台均已上线想要了解更多的可以前去搜索我们的小乐姿啊

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