能够加强VR体验沉浸感的动作捕捉技术市场前景可观，它是未来VR体验的必备。
在电影《阿凡达》中，卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品，让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中，如果想要增强体验的沉浸感，动作捕捉技术也是必不可缺的技术。但是，从目前的发展来看，想要实现比肩《阿凡达》的特效，VR中的动作捕捉技术还有很长的路要走。
什么是动作捕捉技术？
动作捕捉抽象的说，就是能够捕捉你全身的动作，甚至是面部细微的表情变化，通过数据处理后，还原重建成一个三维模型的你，而且这个三维虚拟的你会随着你的动作变化而变化。它就是把现实中人物的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说起来简单，但是要实现随时随刻捕捉你的各种动作，面对的技术问题非常多。
目前主流的动作捕捉技术主要有两种：光学式动作捕捉和基于惯性的动作捕捉。
光学式动作捕捉依靠摄像头来实现，它主要基于计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不用角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。美国大片中的后期特效制作大都是用的这种光学式动捕技术。
惯性动作捕捉系统是由传感器捕捉动作，然后通过数据传输、数据处理最后建成三维模型。一整套系统通常要包括几十个传感器单元，其中每个惯性传感器测量单元都包含陀螺仪、加速度计、磁传感器以及数字信号处理器。
其中基于光学的动捕方案精度比较高，而且不需要佩戴复杂的一些外设装置，但是因为需要搭建捕捉动作的各种摄像头，这些摄像头的造价非常昂贵，几万甚至上十万，同时对光线非常敏感，容易受到它们的干扰。对比之下，惯性动捕技术的每个传感器模块价格就低很多了，而且不受场地和光线条件的限制。但是相比较摄像头捕捉的动作，惯性动捕的精度上会有一些误差，而且随着使用的频率变大，误差也会越大。
国内外哪些公司正在做动捕系统？
光学式的动作捕捉
Optitrack
说到光学动捕，就不得不提到NaturalPoint，他们研究的动捕系统Optitrack被广泛运用到影视行业当中。而且在有足够摄像机情况下，Optitrack定位及动捕技术可以很好地解决遮挡问题，具有非常高的精度。
英特尔的Realsense
RealSense是普通摄像头与深度摄像头相结合。具体来说，RealSense采用了“主动立体成像原理”，通过打出一束红外光，以左红外传感器和右红外传感器追踪这束光的位置，然后用三角定位原理来计算出3D图像中的“深度”信息。
手势识别的专家Leap Motion
Leap Motion利用双目IR摄像头形成深度视野，然后通过算法捕捉手势。它们最近一直致力于将他们的手势识别应用到VR中，此前Leap Motion还和Unity合作推出了全新交互引擎的测试版本，改进了手势的交互控制。
基于惯性的动作捕捉技术
诺亦腾
国内的诺亦腾时开创了基于MEMS惯性传感器的动作捕捉技术，在VR兴起之后，诺亦腾又开始将其动作捕捉技术与VR产业相结合，并推出了一套全沉浸的VR解决方案——Project Alice。除此之外，他们还有目面向高尔夫训练的mySwing Pro、面向高级动作捕捉领域的Perception Legacy、面向中低端动捕的Perception Neuron。
Xsens
荷兰Xsens的主要产品为MEMS传感器以及基于传感器的运动捕捉方案，其最早也做光学动捕方案，但随后又转型到了惯性动捕领域。他们研制开发出最先进的小型MEMS惯性传感器、辅助技术及具有所有权的“传感器融合”软件算法。
布塔
国内还有一家也在研究惯性全身动作捕捉的公司——布塔，据了解，他们研究的动捕技术能够在很短的时间内通过一个简单的动作就可以完成动作的校准。同时，布塔表示他们目前正在开发的有线和无线结合的动捕产品。
动捕是VR沉浸式体验的“助燃剂”
现在VR设备，比如说HTC Vive、Oculus Rift等，他们都是通过手柄控制器来实现手部的动作捕捉，但是这种捕捉并不包括全身。在VR中，你是看不到自己除了手以外的身体部位，所以在体验一些比较激烈的游戏时候，由于现实中动作幅度和VR中的幅度不对应，还很容易产生晕眩的感觉。如果要追求更具有沉浸感和交互性的VR体验，必须要实现全身的动作捕捉技术。
这种全身的动作捕捉包括手势识别、面部表情识别以及环境光识别等等。像英特尔的Realsense 、Leap Motion这些，只是完成了动作捕捉的一部分。不过从现在的技术和市场发展情况来看，在VR中实现全身动作捕捉的成本很高，一般在国外类似The Void的大型主题公园能够看到，现在国内的线下体验店也有运用惯性动作捕捉技术解决方案的VR体验。
上面提到的这些做动作捕捉技术的公司，有很多也看中了现在的VR热，都在朝着VR方向发展。再加上目前国内的动作捕捉领域整体发展还处在初级阶段，各个企业之间的实力差距并没有想象中的那么明显，行业的规则和标准还处在混乱和懵懂时期，所以VR动捕市场可发挥挖掘的潜力很大。
原文发布时间：2016-10-26 20:12 本文作者：巫盼 本文来自云栖社区合作伙伴镁客网，了解相关信息可以关注镁客网。
支付宝扫一扫
微信扫一扫
.png)
