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。
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。
為什么選擇該系統？ -集各家之長為我所用，系統化的數據及分析、整合
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。
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。
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。
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