动捕系统如何解决“超出捕捉范围”的挑战

惯性运动捕捉系统改变了我们捕捉运动的方式,使艺术家、创作者和独立工作室能够摆脱动捕实验室和复杂设置的限制。通过身体上的传感器和无线连接,动捕演员可以自由移动和并作出各种高难度动作。然而具有高自由度的惯性动捕系统,经常面临着超出录制范围的挑战。


想象一下:当您正在用Xsens mocap套装拍摄一个高自由度动作序列。演员们正在现场自由移动,由于动作数据量非常庞大。当你意识到整套系统正在失去连接时,信号会突然骤减,这可能会导致一些有价值的运动数据的丢失。


044674b0eab29988a63ba1bbfad9b796.jpeg


这种超范围情况的发生源于这样一个事实,即Xsens Awinda和Link等无线系统依赖接入点进行通信。虽然Xsens惯性动捕系统的范围非常大,通常在150米左右,但它并不是无限的。因此当你越过极限距离时就会发生“丢失”现象。


确保动捕录制的连续性


5a1e7cac11646435d2e5e495a3b13c7e.jpeg


说到捕捉运动,丢失数据不仅仅会带来诸多不便;这可能会让你付出高昂的代价,并严重阻碍生产。重拍、延期、团队受挫和成本上升是最常见的后果。没有人希望这样。在许多运动捕捉应用中,准确性和流畅性至关重要,这包括电影、游戏和体育领域。范围一直是一个重要的痛点;直到Xsens提出了一个改变游戏规则的解决方案。


“丢失”的数据


3a5e7438416d92c200fe010165207825.jpeg


Xsens拒绝让范围限制成为创造力的障碍。相反,他们用一个巧妙的解决方案正面解决了这个问题——本地缓冲;这就是它在Xsens Awinda和Link动作捕捉系统上的工作原理。


Xsens Awinda:当Awinda传感器在会话期间失去与接入点的连接时,它会将运动数据直接存储在传感器上。


Xsens Link: Link系统更进了一步。数据缓冲系统被放置在身体包中,以确保连接恢复时的无缝转换。


这项创新的关键在于精确的时间标记。每个数据包都标有精确的时间戳,允许Xsens的软件以完美的顺序重组数据,即使在暂时断开连接后。这项创新产生了巨大的影响。用户现在可以超越惯性动捕的传统界限,确保动作数据不会轻易丢失。现在,捕捉一个舞者在广阔场地上翩翩起舞,一个运动员在跑道上全力冲刺,或者一个角色在虚拟景观中的四处浏览,所有这些动作都不会丢失任何数据。


实际效果


在向客户现场演示时,Xsens的技术代表经常鼓励客户走出限制距离,甚至走出大楼。该软件显示暂时失去连接,但当可会返回时,数据会无缝地重新出现。结果是,我们能够得到一个完整的,不间断的动作捕捉文件。这证明了Xsens惯性动捕系统能够为创作者提供无与伦比的自由度和灵活性。


“超出范围”现象曾经是许多mocap项目的祸根。但由于Xsens具有创新性的本地缓冲系统,该问题已经得到了显著改善。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/864128.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

筛斗数据全面解析数据提取与清洗的重要性

筛斗数据全面解析数据提取与清洗的重要性 在数字化时代,数据是企业决策的重要依据。然而,数据并非总是以我们期望的形式出现,它们可能分散、冗余、错误甚至不完整。因此,数据提取与清洗成为数据处理流程中不可或缺的两个环节。筛…

数学建模 —— 矩阵的运算(上)

目录 调用函数运算 sum : 求和函数 prod : 求乘积函数(product) cumsum : 计算累积和(cumulative sum) diff : 计算差分(difference) mean : 计算平均值 (average) median : 计算中位数 mode : 计算众数 var : 计算方差 (variance) std : 计 算 标 准 差 (standard d…

UE5(c++)开发日志(2):向日志和屏幕输出信息/将C++类变为蓝图类

通过UE_LOG()向日志输出,向其传入三个参数(①输出日志类型,一般LogTemp ②具体种类,普通/警告/错误,这里是Warning ③输出的文本内容,使用TEXT(" "),这里是TEXT("Run AActor BeginPlay")) 代码写…

找茬找不同看图猜谜语小游戏

找茬找不同看图猜谜语小游戏:挑战你的观察力与智慧 🔍 挑战你的观察力:找茬找不同 你是否曾对两张看似相同的图片感到好奇,想要找出它们之间的微妙差异?找茬找不同小游戏正是为了满足你的这种好奇心而设计的。在这些游…

前端基础:CSS(篇一)

目录 css概述 CSS与HTML的关系 基本语法 行内样式表 代码 运行 内嵌样式表 代码 运行 外部样式表 代码 运行 选择器 标签选择器 代码 运行 id选择器 代码 运行 类选择器 代码 运行 选择器优先问题 通配选择器 选中所有的标签 代码 运行 选择器组…

记一次 .NET某网络边缘计算系统 卡死分析

一:背景 1. 讲故事 早就听说过有什么 网络边缘计算,这次还真给遇到了,有点意思,问了下 chatgpt 这是干嘛的 ? 网络边缘计算是一种计算模型,它将计算能力和数据存储位置从传统的集中式数据中心向网络边缘的用户设备、…

spring boot(学习笔记第十一课)

spring boot(学习笔记第十一课) Session共享,JPA实现自动RESTful 学习内容: Session共享JPA实现自动RESTful 1. Session共享 Session共享面临问题 spring boot默认将session保存在web server的内存里面,会产生什么问题呢。 如上图所示&#…

BUU CODE REVIEW 11 代码审计之反序列化知识

打开靶场&#xff0c;得到的是一段代码。 通过分析上面代码可以构造下面代码&#xff0c;获取到序列化之后的obj。 <?php class BUU {public $correct "";public $input "";public function __destruct() {try {$this->correct base64_encode(u…

一文get懂kwai短视频助力巴西博弈slots游戏广告优势

一文get懂kwai短视频助力巴西博弈slots游戏广告优势 在数字化时代&#xff0c;短视频广告凭借其独特的魅力和高效的传播方式&#xff0c;成为了各大品牌进行营销推广的重要手段。特别是在巴西这个充满活力的国家&#xff0c;kwai短视频广告以其独特的方式&#xff0c;为博弈游…

电子技术基础(模电部分)笔记

终于整理出来了&#xff0c;可以安心复习大物线代了&#xff01;&#xff01; 数电部分预计7.10出

自动雪深传感器的类型

TH-XL2随着科技的飞速发展&#xff0c;气象监测技术也在不断进步。在降雪天气频发的冬季&#xff0c;雪深数据对于保障道路交通、农业生产和电力供应等具有至关重要的作用。自动雪深传感器作为气象监测的重要工具&#xff0c;其类型多样、功能各异&#xff0c;为气象数据的准确…

Android开发系列(十二)Jetpack Compose之BottomSheet

BottomSheet 是 Android 中一个常用的 UI 组件&#xff0c;它通常用于显示从屏幕底部弹出的用户界面。Jetpack Compose 是 Android 中的一个全新 UI 工具包&#xff0c;它提供了一种声明式的方式来构建用户界面。Jetpack Compose 中也有一个名为 BottomSheet 的组件&#xff0c…

基于STM32的智能门锁控制系统

目录 引言环境准备智能门锁控制系统基础代码实现&#xff1a;实现智能门锁控制系统 4.1 数据采集模块4.2 数据处理与分析4.3 控制系统实现4.4 用户界面与数据可视化应用场景&#xff1a;门锁管理与优化问题解决方案与优化收尾与总结 1. 引言 智能门锁控制系统通过使用STM32嵌…

NewspaceGPT带你玩系列之登录页

目录 注册一个账号&#xff0c;用qq邮箱&#xff0c;然后登录选一个可用的Plus&#xff0c;不要选3.5探索GPT今天的主角是HubSpot的登录页创建者问答继续问&#xff1a;答继续交流答看看结果&#xff0c;我有点崩溃重新简单来一次试试&#xff0c;下面开始一个新的登录页请求问…

昇思25天学习打卡营第5天|网络与模型相关要素探讨

目录 从 MindSpore 模块中导入nn和ops 定义模型类 模型层 nn.Flatten nn.Dense nn.ReLU nn.SequentialCell nn.Softmax 模型参数 从 MindSpore 模块中导入nn和ops 将 MindSpore 整个模块引入到当前的 Python 脚本里&#xff0c;方便后续运用 MindSpore 所提供的各类功能…

基于python的房价多元线性回归分析

1.导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score import matplotlib.pyplot as plt # 忽略Matplotlib的警告&#xff08;可选&…

GP37-S-N、GP37-S-E、GP37-S-R比例电磁铁驱动放大器

比例阀用电磁铁EP45-C、EP37-E、EP45-G、EP45-N、GP37-3-A、GP37-S-N、GP37-S-E、GP37-S-R在直流12V/24V的电液比例控制系统中与BEUEC比例控制放大器配套使用&#xff0c;共同作用于比例阀的控制。电磁铁输出力通过负载弹簧转换成位移&#xff0c;实现电流-力-位移线性转换&…

.NET 矩阵6月红队工具和资源集合

01外网入口打点 1.1 Sharp4WbemScripting 1.2 ASP4Eval 1.3 Sharp4Web.config 1.4 Sharp4AddScript 02安全防御绕过 2.1 Sharp4DefenderStop 03搭建代理隧道 3.1 Sharp4suo5 04混淆加密防护 4.1 Obfuscar混淆器 4.2 Sharp4BatchGuard 05安全技术文档 5.1 .NET 通过Junction Fol…

基于flask的闪现、g对象、蓝图

【 一 】闪现&#xff08;flash&#xff09; # 1 flask中得闪现存放数据的地方&#xff0c;一旦取了&#xff0c;数据就没了-实现跨请求间传递数据 # 2 django中有没有类似的东西&#xff1f;message 消息框架# 3 基本使用1 设置&#xff1a;flash(欢迎你、欢迎来到澳门赌场&a…

AI绘画Stable Diffusion 高清放大,多种方法详解,建议收藏!

&#x1f463; 本章概述 在Stable Diffusion我们想要得到一张高分辨率且具有细节特征的图片时&#xff0c;我们就需要使用一些图片放大算法来帮助我们实现。 本文主要概述在sd中常常使用的高清修复方法以及不同方法的区别和应用场景。同时也给出一些推荐的工作流&#xff0c;你…