VR动捕技术如何成为VR产业飞速发展的香饽饽

虚拟现实技术又称灵境技术，是90年代为科学界和工程界所关注的技术。它的兴起，为人机交互界面的发展开创了新的研究领域；为智能工程的应用提供了新的界面工具；为各类工程的大规模的数据可视化提供了新的描述方法。这种技术的特点在于，计算机产生一种人为虚拟的环境，这种虚拟的环境是通过计算机图形构成的三度空间，或是把其它现实环境编制到计算机中去产生逼真的“虚拟环境”，从而使得用户在视觉上产生一种沉浸于虚拟环境的感觉。这种技术的应用，改进了人们利用计算机进行多工程数据处理的方式，尤其在需要对大量抽象数据进行处理时；同时，它在许多不同领域的应用，可以带来巨大的经济效益。

几年之前诺亦腾还是一家默默无闻的靠着自掏腰包上梁山的种子资金起家的企业，手握着一些苦心钻研却不知道到哪里发挥用武之地的关键算法，纠结于自己未来的方向选择（比如因此衍生出来的一个当初的拳头产品，高尔夫挥杆宝）。

要知道这家公司并非在CG和影视行业有过多少年的耕耘，他们当初涉足运动捕捉这个领域也许也是一种试探性的选择，这从他们为角色模型制定的稍显“反人类”的局部坐标系朝向就可以看出端倪来：

然而，就是这样一个默默无闻地从事着和普通人的生活以及VR产业看似没什么关系的工作的初创公司，却引爆了全场，其国内和国际的影响力以及发展前景，恐怕已经远远超过大多数还在苦心钻研VR眼镜和全景内容的人们。

那么，什么是运动捕捉？它又是如何成为整个VR产业飞速发展过程中的香饽饽呢？

运动捕捉（moTIon capture）就是记录实际运动事件中的一系列空间关键点，并且将它们合并，得到独立的数学参数并最终呈现的过程。

大体上，它相当于是一个将实际的现场表演转换为计算机图像动画的数字表演的过程。这些运动的空间关键点通常应该是机构的轴心点或者生物骨骼的连接处，通过在这些关键点部位放置传感设备或者标识物的方式，我们就可以设法收集到所有用于表达运动的数据，然后将结果数据映射到虚拟的三维角色之上。

一个常见的人体角色关键点分布如下图所示，当然这并不能准确地体现人身上所有大小关节和200多块骨头与肌肉的运动情况，不过对于一般的影视和游戏制作需求来说已经足够。

这里的头部（head），颈部（neck），脊柱（spine）和臀部（hip）属于人体的中轴线部分，而肩部（shoulder），大臂（arm），小臂（forearm），手部（hand），大腿（upper leg），小腿（leg）和脚部（foot）则是左右对称分布的，总共18个关键位置需要进行记录。更复杂人体角色骨骼的关键点可能还会包含左右骨盆，以及更多的脊柱位置，或者进一步增加对手指和脚趾的运动记录，不过通常并不会有颠覆性的更改。

其他角色的动作捕捉原理也是与此类同的，只是通常我们不一定能找到合适的演员来做现场表演。

那么，如何记录这些关键位置的运动信息呢？这恐怕也是诸多运动捕捉设备和工程所面临的一个核心问题。