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。
全身體動作運動捕獲分析系統,人體運動測量分析系統,運動分析測試分析系統,全部動作捕捉分析系統,動作跟蹤器EMG EEG測試板整合,虛擬現實測試分析系統,動作捕捉綜合協同系統,全身動作運動捕捉跟蹤分析系統,棒球運動監視器測試分析系統,人身動作捕捉系統
我們的方案裝置支持從骨科到運動機能學、運動科學、運動訓練、力量與調節和運動醫學的生命科學研究。功能包括： 多種可視化方法，以有效的方式顯示您需要的數據，包括文本；條形圖或時間序列圖；動畫；或 3D 可視化。 無需編程即可從下拉菜單中獲取原始和處理過的數據，例如運動學和動力學。用戶定義的公式和腳本允許對步態分析、平衡、伸手和抓握等進行特定于應用程序的分析。 各種生物力學建模功能，包括自定義關節中心定義和局部坐標系的能力。支持標準方法，例如國際生物力學協會 (ISB) 的建議和用戶定義的模型。可以跟蹤、分析和可視化手、足和脊柱的各個骨骼。 CT-MRI 配準，用于創建具有特定主題骨骼幾何形狀的 3D 渲染。解剖標志可以從掃描中自動提取并用于定義生物力學模型。 集成肌肉建模，使用用戶定義或導入的 OpenSim 模型，直接從運動捕捉數據中可視化和分析肌肉力和力矩。 支持多種運動捕捉技術，包括相機、慣性和電磁傳感器。多種運動學技術可以組合成一個實時混合運動捕捉系統，以同時利用每種技術的優勢。
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。
我們的方案裝置可以協助師、運動訓練師和人體工程學專家進行評估、篩查和再培訓： 實時信息提供了評估績效并向工作人員或患者提供即時反饋的能力。 同步的外圍數據，例如 EMG 和測力臺，允許對可能導致運動的其他因素進行運動學之外的研究。 用戶定義的、圖標驅動的界面為您獨特的協議提供定制，以確保可靠和簡單的數據收集和分析。 實時生物反饋和虛擬現實，使用多種方式顯示數據，將評估擴展到訓練和行為改變。 原始的、處理過的或用戶定義的數據允許評估康復技術或工作場所環境的有效性。可以立即生成自定義報告以與臨床醫生、風險管理人員和其他人共享此數據。 在數據收集過程中，可以跟蹤、動畫和分析真實的物體，例如工具或茶杯，以監控工人或患者與周圍環境的互動。 定制的交鑰匙解決方案，包括便攜式系統，使用各種動作捕捉技術，允許在任何環境下收集數據。 四、運動生物力學 我們的方案裝置通過許多獨特的功能提供監控運動員和提高表現的能力，包括： 使用佳的運動跟蹤技術來跟蹤、動畫和分析運動員的運動和運動對象，如高爾夫、擊球、投球、網球、保齡球、騎自行車等。 執行運動特定分析以進行評估、篩選和重返賽場。 以各種方法訪問和可視化數據，包括報告摘要、條形圖和時間序列圖、自定義動畫和跟蹤。 使用音頻反饋為培訓和性能增強提供實時反饋。使用虛擬現實擴展實時反饋，為運動員創造身臨其境的體驗。 使用我們的運動監視器特殊用途應用程序對特定運動或與運動相關的運動進行簡化的數據收集和分析，例如： 運動監視器跳躍版： PT、AT 和教練的理想工具，可使用反向運動、深蹲或俯沖快速評估生物力學和神經肌肉性能。 棒球運動監視器：研究質量的動作捕捉解決方案，具有用于跟蹤和分析球員投球和擊球動作的簡化流程。 更多詳細配置方案，請咨詢產品顧問：李經理，18618101725
我公司另外同一站式細胞組織材料生物力學和生物打印等生物醫學工程科研服務-10年經驗支持,
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。