动作捕捉用于多智能体集群智能协同等效验证实验

　　动作捕捉技术是利用相关设备记录人或物的位移的技术，可以采集并输出位移信息。捕捉的目标可以是人、生物、人的局部信息等。，比如图片中狗奔跑的捕捉，人的面部表情、手指动作的捕捉等。，而这些捕捉到的信息在虚拟现实、电影动画、游戏制作等领域的应用，相当于运动捕捉技术的相关应用范畴，具有特别广阔的市场前景和价值。

　　那么有哪些常见的动作捕捉技术？

　　Optical动作捕捉技术是对人体进行标记，标记出来的点会反映到实现假设的摄像头上。通过不同位置反射的成像信息，可以计算出标记点的空间运动信息，进而定位或输出信息，实现在不同行业的实际应用。

　　惯性动作捕捉技术就是在人的身上戴一个陀螺仪，在人的运动过程中陀螺仪会旋转。通过感知陀螺仪的旋转信息，可以计算出人的行为，实现动作捕捉。

　　聚梦科技Vision动作捕捉技术不需要标记和佩戴，只需要在人的活动范围内，通过普通摄像头记录动作，实现对人体关键点的识别，然后采用特殊算法实现动作捕捉。这项技术对硬件几乎没有特殊要求，更多的是算法上的优势。

　　那么三动作捕捉技术s各有什么优缺点呢？

　　投入成本

　　光学动作捕捉的成本较高，惯性动作捕捉次之，视觉动作捕捉较低，因为视觉动作捕捉对硬件没有特殊要求，不需要任何形式的标记和佩戴，只需要软件开发和算法。

　　抗干扰性

　　光学运动捕捉设备受环境影响较大，当摄像机受到反射干扰时，对标记点的捕捉会出现偏差，如果出现玻璃或镜面会影响捕捉精度。惯性动作捕捉技术由于陀螺仪磨损，通过分析陀螺仪的转动数据，受外界环境影响不大。而视觉动作捕捉对环境要求并不严格，不受光线或反射的影响。

　　捕捉精度

　　从精度效果来看，光学动作捕捉的精度略高。比如面部表情识别一般用光学动作捕捉，肢体动作捕捉一般用惯性捕捉。视觉动作捕捉不仅可以识别肢体，还可以捕捉面部表情。

　　综上所述，聚梦视觉引擎自主研发的vision动作捕捉技术目前还没有广泛应用于各行业，但是随着技术的不断完善和发展，一定会取代光学动态抓拍和惯性动态抓拍。