Ну а для визуализации данных в виде трехмерной модели и экспорта анимации в популярные движки используют специальное ПО. Например, приложение для обработки данных с датчиков имеется в открытом проекте Bewegungsfelder на ресурсе GitHub.
Сборка аппаратной части
После подбора всех компонентов можно приступать к сборке аппаратной части системы motion capture в домашних условиях. На примере проекта Bewegungsfelder рассмотрим основные этапы.
Схема соединения
Каждый узел будет состоять из инерциального датчика MPU6050 и модуля ESP8266. Их нужно соединить по схеме, используя шину I2C для передачи данных.
Также потребуется источник питания - аккумулятор или батарейки - для автономной работы каждого узла.
Крепление датчиков
Затем датчики закрепляются на теле человека или другом объекте, за движениями которого нужно следить. Благодаря компактным размерам их легко разместить на руках, ногах, торсе.
Расположение датчиков зависит от требуемых данных о движении. Например, для полного захвата потребуется до 10-15 узлов на все тело.
Передача данных
Во время движений каждый модуль ESP8266 считывает показания датчика MPU6050 и передает их по Wi-Fi на компьютер, где выполняется визуализация и обработка.
Передача данных идет с высокой частотой - до 500 Гц, таким образом фиксируются даже быстрые движения.
Настройка ПО и визуализация
Для приема данных от датчиков на компьютере должно выполняться специальное ПО. Оно преобразует сырые данные в ориентации узлов в трехмерную анимацию.
Прошивка модулей
Сначала в память модулей ESP8266 нужно записать прошивку из открытого проекта Bewegungsfelder. Она реализует сбор данных с MPU6050 и передачу по Wi-Fi с заданной частотой.
Визуализация в реальном времени
Затем запускаем серверное ПО, также доступное в проекте Bewegungsfelder. Оно производит расчет ориентации каждого узла и отображает полученный «скелет» в виде точек и линий или накладывает его поверх заранее подготовленной 3D-модели.
Такая визуализация в режиме реального времени позволяет сразу видеть результаты захвата движения motion capture.
Сохранение и экспорт данных
Кроме того, ПО может сохранять информацию о движениях в специальные файлы для последующей обработки. Например, популярный формат BVH позволяет импортировать анимацию в 3D-редакторы.
Таким образом, используя недорогие компоненты и свободно распространяемое ПО, можно собрать и настроить собственную систему motion capture для быстрого создания анимации дома или других задач.
Примеры применения DIY motion capture
Рассмотрим несколько примеров того, как можно использовать созданную в домашних условиях систему motion capture для решения практических задач.
Захват движений человека
Одно из основных применений - это запись и анализ движений человека. Например, можно проводить биомеханические исследования походки или различных поз.
Также полученную библиотеку движений можно использовать для анимации персонажей в играх или кино.
Анимация персонажей
Если надеть датчики на актера и попросить его изобразить какие-то эмоции или действия, то можно быстро получить реалистичные движения для анимации модели.
Это гораздо проще, чем создавать анимацию в 3D-редакторе «с нуля».
Обучение роботов и дронов
Еще одно перспективное применение DIY motion capture в домашних условиях - обучение робототехнических систем естественным движениям.
Например, человек надевает датчики, имитирует полет или ходьбу, эти движения записываются, а затем воспроизводятся роботом или дроном.
Дополненная и виртуальная реальность
Системы motion capture в домашних условиях также находят применение в приложениях дополненной (AR) и виртуальной (VR) реальности.
Они позволяют отслеживать движения пользователя в реальном времени и переносить их в виртуальный мир, управляя при этом игровым персонажем или аватаром.
Дополнительные возможности DIY motion capture
Кроме базовых функций захвата и визуализации движений, системы motion capture, созданные в домашних условиях, обладают и дополнительными возможностями.
Интеграция с графическими движками
Полученные данные о движениях можно импортировать в популярные игровые движки, такие как Unity и Unreal Engine. Это позволяет ускорить создание анимации для компьютерных игр.
Масштабирование системы
Благодаря модульности DIY-решений, систему motion capture можно легко масштабировать, увеличивая количество измерительных узлов для более детального захвата сложных движений.
Удаленный доступ к данным
Еще одна полезная функция - это возможность удаленного доступа к результатам motion capture. Данные могут передаваться через интернет и аналузироваться в реальном времени.
Автономная работа
Благодаря использованию Wi-Fi, а также автономных источников питания, такая система может работать в полевых условиях вне зависимости от наличия стационарных компьютеров и лабораторий.
Обработка данных и машинное обучение
На базе накопленных данных о движениях можно реализовывать их компьютерную обработку и применять методы машинного обучения для решения прикладных задач.
