打破价格垄断，工程师自制动作捕捉系统

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动作捕捉(英文：Motion capture，以下简称动捕)是利用外部设备来对人或者其他物体的位移或者活动进行处理和记录的技术。由于采集的信息可以广泛应用于虚拟现实、游戏、人体工程学研究、模拟训练、生物力学研究等诸多领域。由于价格问题，虽然这项技术拥有比较广泛的市场，但还只有专业公司才能购买。

今天为大家介绍一个自制的动作捕捉系统 Chordata，这是一个你可以自己构建的动作捕捉系统。 我们的目标是通过开放硬件方法将动作捕捉世界带入 DIY 技术领域。任何人都可以轻松组装。 此外，它是一个开放的硬件 - 软件框架，可以自由调整，增强或作为其他项目使用（目前但动作捕捉都有限定的用途）。

您可以通过下面的信息图了解 Chordata 的所有内容

该项目包括三个部分：

硬件（K-Ceptor）：
动作捕捉是指尽可能准确地实时检查每个肢体或部位的方向。 一个简单的 MEMS IMU 设备*和免费提供的传感器融合算法足以获得不错的结果。 当您想要获取多个设备的数据时，问题就开始了。 大多数这些设备都带有 i2c 接口，但它们的地址在硬件中是固定的。 因此，Chordata 的构建模块之一是能够与同一总线上的几个“兄弟姐妹”共存的传感单元：“K-Ceptor”它由 LSM9DS1 IMU 和 LTC4316 i2c 地址转换器组成。

器件清单：

软件（Notochord）：
实时获取大量传感器的数据，对其进行处理，并以易于阅读的格式将其发送给某个客户端并不是一项简单的工作，因此我正在从头开发一个软件来处理它。

它负责：

• 构建传感器物理层次的数字模型。 初始化集线器上的 i2c 通信，并在每个传感器上运行配置例程。
• 以指定的刷新率对每个传感器执行读数。
• 使用先前校准过程获得的偏差校正每个传感器读数。
• 在校正的传感器读数上执行传感器融合，以四元数的形式获得绝对方向信息。
• 使用开放协议（例如 OSC）将方向数据与 sensor_id 和时间戳一起发送到客户端

经过多次测试后，我发现使用运行 linux 的单板计算机是托管这样一个程序的最佳选择，所以这部分软件的所有开发都是在 C ++上完成的，使用 Raspberry Pi 3 作为集线器。 与更简单的微控制器相比，这种类型的集线器的一些优点是：

• 它不是一个昂贵的组件。
• 编程和调试极大地简化了。
• 其中一些产品，如 rPi3，开箱即用，具有执行舒适捕获所需的所有通信外设。

在集线器内执行传感器融合的选择基于：

• 能够在芯片上执行传感器融合的 IMU 单元的成本
• 在通过先前完成的校准校正原始数据之后执行传感器融合的准确度。

软件（客户）：
由于传输数据的协议是清楚的，因此客户端可以是能够显示 3D 骨架的任何东西。

大多数时候我使用在 Blender 中运行的 python 脚本从 OSC 获取四元数据，并旋转 3D 骨架的骨骼。

这个想法是以 Blender 插件的形式发布一个基本客户端，负责：

• 与集线器建立一些握手通信，检查兼容性和状态。
• 将状态传达给用户（计算机前面的人）。
• 充当 GUI 来运行现场校准程序并开始捕获。
• 实时显示捕获的预览，并允许用户注册其中的一部分。
• 允许具有 Blender 基本经验的用户在人体的虚拟模型上创建传感器的自定义分布，将其导出为结构化数据格式（如 xml）并将其发送到集线器。

*为了简单起见，这里我指的是 IMU 设备，但为了正确我应该说 IMU（陀螺仪和加速度计）+磁力计

如果你对这个项目感兴趣，想获取完整信息请访问：

https://hackaday.io/project/27519-motion-capture-system-that-you-can-build-yourself

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