现在最强的专业动作捕捉技术是哪家呢，专业的和民用的性能和可用范围差距如何，定位精度又达到了什么地步？
先回答第一个问题。目前动捕领域仍处于群雄争霸阶段，各家的技术各有千秋，没有最强的说法。 进一步回答前，简单介绍动捕的主要流派吧。 基于光学定位的动捕。这是目前发展最成熟的动捕技术，主要依靠光塔/摄像机捕捉mark点反射/发出的光进行空间定位，通过多mark点的组合实现动作捕捉。优点是，精度高，精度高，精度高，目前的主流技术能达到0.5mm以下的精度。缺点也很明显，价格高，基本上支持大空间定位的产品每平方米的价格为1万元人民币起；设备复杂，需要架设一定数量的光塔或摄像机，人身上还需要布置繁复的marker；易遮挡，光线直线传播，在做动作的时候部分mark点会被身体遮挡导致定位丢失（解决这个问题的方法就是砸钱多装摄像机...）；受环境影响大，对于部分可见光定位技术而言，工作环境对环境光的要求很高；数据处理量大，由于mark点数量多，处理起来比较耗时。 早期光学动捕主要应用于影视、游戏、动画领域，毕竟只有这些土豪产业才上得起动辄数百万元的设备。 光学动捕又细分为激光、红外、可见光、机器视觉等。 近几年VR兴起后，各厂商针对VR做了一些优化，推出了不同的VR动捕交互方案，价格相对较低，且能满足VR的实时交互需求。 介绍以下各家的代表。激光方面，代表是HTC VIVE。VIVE应该是国内应用最广的VR设备，整套设备包括两个lighthouse，一个头显，两个控制器。lighthouse布置在指定区域的两个对角上空，定时发射激光扫描指定区域，控制器和头显上有数十个传感器节点，传感器能接收激光信号并记录收到的时间，通过各传感器接收激光时间的不同，计算出各节点的空间位置，实现空间定位。今年初，VIVE推出了可集成第三方设备的定位器Track，能更方便的用于外设集成和人体动作捕捉。 ↑ HTC VIVE shang 国内采用激光定位的有stepVR。 红外方面，代表是Oculus Rift和Optitrack。Rift了解不多，就不多介绍了。值得一提的是Rift的控制器Touch设计很棒，交互体验很自然。Optitrack是老牌光学动捕供应商了，许多好莱坞影片和游戏都是使用他家的技术进行动作捕捉的。 ↑ Oculus Rift ↑ Optitrack 国内的上海青瞳视觉、深圳瑞立视等用的也是红外技术。 可见光的代表是PSVR，其原理是通过两个摄像机分别拍摄手柄顶端的光球，通过双目视差原理获得景深，从而实现手柄的定位；同时，手柄内置惯性传感器能捕捉手柄的姿态，位置+姿态实现动作捕捉。 ↑ PSVR 国内采用这项技术的有广东虚拟现实Ximmers。 机器视觉是通过双红外摄像机拍摄识别人体动作，辅以景深获得位置信息。代表是Xbox kinect、leapmotion和国内的凌感usens。 ↑ Kinect kinect精度较差，只能捕捉肢体大范围的动作，一般用于体感游戏。Leapmotion早几年就开始作为黑科技出现在人们视线，一开始是手势控制电脑，能进行点击、翻页、缩放等简单操作。VR火起来后开始在手指动作捕捉上下功夫，取得不错的成绩。Usens也是主要针对手指动作捕捉和手势识别。然而机器视觉技术对手指动作捕捉有一定的局限性，首先感应范围受限，必须要在摄像机前方一个锥形范围内才可被识别，距离大约在30公分以内；另外诸如握拳、手掌翻转等动作识别起来比较困难。 接下来介绍非光学的动捕技术。 非光学动捕中最主要的是惯性传感器技术。目前的惯性传感器应用最普遍的是九轴传感器，集成了三轴陀螺仪、三轴加速度计以及三轴磁力计。惯性传感器能够测量节点自身的横滚角、俯仰角和航向角数据，获得自身的运动姿态；通过对多个节点数据的分析，可得到节点间的相对位移，从而实现动作捕捉。 惯性动捕有很多优点，价格相对低廉，设备简单，对环境要求低（九轴传感器易受环境磁场干扰，部分技术团队开始回到六轴的技术路线上），运算量小，精度较高（仍比不上光学动捕）；但仍有一个致命的缺陷，就是传感器的零点漂移问题，惯性传感器在使用一段时间后因为飘逸和误差累计而出现较大的偏差，需要重新校准。另外大多数惯性动捕设备都需要额外集成光学定位设备来确定手的空间位置。 惯性动捕代表有国内较知名的北京诺亦腾Noitom、广州幻境、超感spring VR、Xptah等，国外的Manus等。 诺亦腾是较早涉足惯性动捕的团队之一，早几年的全身动捕产品据说曾应用于美剧《权力的游戏》的拍摄过程，今年初在拉斯维加斯的CES上联合HTC VIVE的Tracker推出了一款动捕手套hi5gloves。 ↑ hi5 gloves 广州幻境则采用惯性传感器+弯曲传感器的技术路线，降低了惯性传感器漂移问题对动捕的影响。幻境主打手势识别，在刚结束的广州VR展上，我体验了幻境自己开发的手势识别Demo，印象深刻。据了解幻境也将推出完全基于惯性传感器的动捕设备。 ↑幻境Null Touch 国外的Manus采用的是与幻境一样的惯性+弯曲的技术。 非光学还有一种是外骨骼式的动作捕捉。这项技术是在手指上连上支架，利用杠杆原理获取手指的运动数据，实现动作捕捉，代表是国外的Dexta Robotics。 ↑Dexta Robotics OK上面也介绍了国内的一些技术团队，在这个领域国内外的差距并不太大，原因是这项技术并不算前沿技术，难度并不大，受制于多种原因，到目前动作捕捉也没有出现堪称完美的产品，各家的差距主要表现在用户体验和应用场景等方面。 至于问题中所说的“专业”和“民用”，业内并没有这种说法。目前行业整体还是以面向B端行业应用为主，面向C端消费者的并不多（虽然去年有不少消费者版本，但是体验并不佳，现在已经很少了）。差别大概是，十万元级别的Optitrack能达到亚毫米级的精度，千元级别的HTC VIVE只能达到毫米级的精度。惯性动捕精度普遍不高，但是是目前手指动作捕捉和手势识别的最佳方案。 有说的不对的地方欢迎指正。谢绝转载。
