整合能力強、的實時3D運動捕捉分析系統，可集成各捕捉分析硬件，數據實時同步分析，用于涉及復雜運動分析的臨床、生物力學、神經控制和運動醫學應用。
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從豐富分析工具集合中生成的數據可立即通過所有數據輸出的圖形顯示進行回放。令人驚嘆的3D計算機渲染對象動畫可以被視為骨架、簡筆畫或人形。集成使用市場上廣泛硬件實現對人體運動、大腦活動、眼球運動、肌肉募集和作用在身體上的外力實時測量。 MotionMonitor可以集成和準確定位市場上運動、運動所有主流廠家硬件，數據完全同步。確保您選擇的組件協同工作，并使用的計算機渲染和圖形顯示實時呈現。數據輸出包括關節力和力矩，以及從虛擬環境同步接收的用戶定義變量，以及所有運動和動力學數據，包括用自上而下或自下而上的逆動力學模型計算的聯合力和矩。為您獨特的研究需求提供、系統化、高質量的數據。 數據可在不需要編程的直觀下拉菜單中使用。用戶可編寫腳本定義額外的數據和事件，并與統計模塊一起擴展固有功能。
使用該系統您可以集成各種硬件，并實時同步動作分析所有方面： ·自定義解決方案，以確保您實現研究目標...... 確定哪種技術和配置對于您的獨特需的 ·集成市面上任何動作捕捉分析硬件，以利用每種技術的優勢，確保性比價。
幫助科學家解決神經系統、感覺和肌肉骨骼系統以及身體在物理中的運動之間的功能聯系問題
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統之間的協調互動。盡管了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制，但目前還沒有對復合神經肌肉骨骼系統中神經機械相互作用的相關實驗理解。這是理解人類運動的主要挑戰。 為了解決這個問題，MotionMonitor開發了綜合多尺度建模平臺，包括肌肉、骨骼和神經模型等等。我們使用**的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合，將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。我們開發了由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力qian所未有，因此將為了解神經肌肉/骨科ji病的病因、診斷和治liao開辟新的途徑。
為了使這個過程變得自動化，動畫師們開始研究動作捕捉。來自西蒙弗雷澤大學的生物動力學專家TomCalvert利用機械捕捉套裝開拓了一個新的領域。有一家公司做出了“Waldo”臉部及身體捕捉設備（見上圖），用于捕捉一位演員的動作，并轉換成任天堂的馬里奧在展銷會上與觀眾的互動。與此同時，麻省理工大學開發了一套基于LED的“視覺木偶”：這是個光學動作追蹤系統。首先利用這項技術的是來自公司Kleiser-Walczak的怪異的Dozo音樂視頻。