我們幫助您選擇并集成外圍系統，確保實現您獨特的目標。 各種捕捉相機、位置跟蹤器、EMG（肌電圖）、測力臺、儀器式跑步機、儀器式樓梯、手傳感器、EEG腦電圖、定量腦電圖(quantitative EEG,qEEG)系統、數字視頻、事件標記和其他模擬設備、虛擬現實和觸覺設備等等。
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。
神經科學和運動控制的研究受益于內置于我們方案的各種硬件和分析。 使用任何 Tobii 頭戴式眼動追蹤系統來捕捉與其他數據同步的實時 3D 眼動數據。分析視線交叉點。 使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕獲 EEG 數據。適用于坐姿、站立和活躍的任務。根據其他運動學數據在 EEG 數據中創建用戶定義的興趣點。 實時呈現視覺、聽覺和觸覺提示。可以使用簡單的幾何形狀、條形圖或時間序列圖或特定于應用程序的視覺效果（如紅綠燈）以多種方式呈現用戶定義的視覺提示。 使用 監視器r 與 Unity 和 World Viz 的雙向通信將視覺反饋擴展到虛擬現實。 3D 可視化可以以多種方式呈現。一些例子包括： 手部實驗室：專為上肢研究設計的立體屏幕和桁架系統。為主體提供與屏幕上或屏幕前呈現的 3D 虛擬對象進行交互的能力。 沉浸式顯示器：一個完整的硬件和軟件解決方案，當手臂的可視化被隱藏或擾動時，使用同位半鏡屏幕進行研究。 綜合研究環境系統 (IRES)：與 Bertec 合作創建的研究質量環境。配備帶 3D 動作捕捉系統和儀表跑步機的沉浸式 VR 圓頂。
動作捕捉可以將演員的動作轉換到數字角色上。使用追蹤攝影機的捕捉系統（無論有無追蹤標記）都可以被稱為是“光學捕捉”，而測量慣性或者機械動作的系統就叫做“非光學”。后者的一個例子是SethRogan在《保羅》中扮演外星人時使用的XSensMVN慣性捕捉套裝。近也出現了一些其他的動作捕捉技術，例如LeapMotion的手指追蹤深度攝影系統和MYO腕帶，后者能夠檢測出手臂和手腕的肌肉活動。Google的ProjectTango主要用于測繪，但它也配有類似于Kinect的深度傳感器，所以它也有進行動作捕捉的能力。
光學系統通過位置標記或者3D特征的追蹤來工作，然后將收集到的數據組合成演員大概的動作。主動的系統會使用會發光或者閃爍的標記，而被動的系統會使用不會發光的物體，比如說白球或者繪制的點（后者通常用于臉部捕捉）。無標記的系統會使用動作匹配軟件的算法來追蹤獨特的特征，例如演員的服裝或者鼻子，無需追蹤標記。動作在經過捕捉之后會使用AutodeskMotionBuilder這樣的軟件映射到一副虛擬的動畫角色“骨骼”上面。這樣做出來的動畫角色就像是真實的演員一樣。
在捕捉的過程中很難預計演員的動作轉換到動畫角色上的效果，所以經常會用到JamesCameron為《阿凡達》開發的“虛擬拍攝”（virtualcinematography）技術。簡單來說這就是實時顯示演員對應的數字角色（在虛擬場景），這樣的話導演就可以看到動畫角色的粗略“表演”。這種技術需要大量的計算，但是現在的計算機和顯卡的計算速度足以勝任這項工作