Сферы деятельности с применением технологии MOСAP

Когда вы слышите о программном и аппаратном обеспечении технологии захвата движений MOCAP (motion capture), вам сразу представляется студия создания визуальных эффектов с фоном зелёного цвета, лабораторию с кучей камер по разработке компьютерных игр и созданию анимации, ну или спортивно-медицинский центр диагностики и подготовки профессиональных спортсменов. Но сам процесс и возможности использования этой инновационной технологии намного шире интереснее. Она уже испытала применение на батуте, вовсю применяется в танцевальных и балетных студиях, начинают её внедрять также на ледовых катках для фигуристов и конькобежцев и во многие другие сферы деятельности человека. В этой статье мы расскажем вам о довольно необычном применении mocap для проведения передовых исследований в различных отраслях и местах использования.

В полиции

Доктор Фрэнки Маллой из Университета Линкольна (University of Lincoln) использовал технологию мокап и программное обеспечение для предотвращения травмирующих последствий неправильной эргономики специальной амуниции для английских полицейских. Он и его команда обратили внимание на выводы других исследований о том, что из-за частого и долгого использования бронежилетов и тактических жилетов, у полицейских часто возникают проблемы с шеей (76% из почти 400 опрошенных полицейских) и верхней частью спины (84%).

В результате этих выводов он мотивировал к партнёрству мирового лидера по производству тактических жилетов, которыми оснащают большинство полицейских сил Великобритании. Используя программное обеспечение Motion Analysis и системы с IMU датчиками, он определил, какие изменения необходимо внести в тактические жилеты, чтобы они лучше согласовывались со строением туловища и не напрягали при ношении шейный отдел позвоночника. Эти изменения в эргономике и крое защитной амуниции позволили уменьшить нагрузку на шею и спину при долгом ношении и динамичных действиях полицейских.

В аэродинамической трубе

Когда происходят утечки или образование взрывоопасного газа, например, в шахтах, на складах, в чрезвычайных экологических ситуациях или при проведении поисково-спасательных операций, очень важно определить местонахождение источника утечки, чтобы принять быстрые и эффективные контрмеры. С давних времён это делалось с использованием животных, что очень дорого и подвергает опасности жизни людей и животных. Потом появились газоанализаторы. Но для больших/высоких объектов или труб/штолен посылать с газоанализаторами людей всё равно было небезопасно. Поэтому учёные стали придумывать различные приспособления, которые бы могли беспрепятственно проникать в различные места и одновременно нести на себе датчик со способностью передавать сигнал на расстояния. Идеальным устройством оказались миниатюрные квадрокоптеры (или как их ещё называют – дроны).

Кьяра Эрколани, доктор философии из Лаборатории распределённых интеллектуальных систем и алгоритмов (DISAL) Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) в Швейцарии вместе со своей командой недавно исследовала, как можно использовать микролетательный аппарат (дрон) для обнаружения утечек газа.

Эксперимент проводился в аэродинамической трубе (16х4х2) м 3 с ламинарным ветровым потоком регулируемой скорости. Электрический насос использовался для диспергирования смеси этанола и воздуха в аэродинамической трубе для создания газового шлейфа. Рассеяние газа — это трёхмерное явление, поэтому для эффективной локализации источника газа в трёхмерном пространстве команде необходимо было использовать платформы, поддерживающие 3D отслеживание движения. Команда экспериментировала с расположением датчика, производительностью в различных условиях окружающей среды и двумя стратегиями локализации.

Затем команда использовала две стратегии локализации — систему локализации (UWB - Ultra Wide Band) с 8 маяками и систему захвата движения (MCS - Motion Capture System) с 13 камерами — чтобы определить, какое влияние каждый из следующих методов локализации окажет на результат локализации источника газа. Они исследовали местоположение датчика, а также его производительность в различных условиях. Результатом стало то, что система захвата движения обеспечивала лучшую производительность, сделав беспилотник более быстрым и эффективным. Движения дрона явно стали намного чище и плавнее, чем у системы UWB.

Хотя локализация UWB оказалась проще в развёртывании и дешевле, этот эксперимент ясно показывает, что использование системы захвата движения обеспечивает лучшую производительность во всех проверяемых условиях окружающей среды.

В конноспортивном центре

Каждая лошадь имеет свои естественные характеристики движения, такие как продолжительность шага, скорость и длина шага. Традиционно ученые могли визуально оценивать движения лошадей. Но человеческий глаз способен регистрировать изображения только с частотой 20 Гц. Это делает способность человека к оценке недостаточной для получения последовательной и объективной оценки функционирования опорно-двигательного аппарата лошади, особенно при диагностике хромоты, а тем более при прогнозировании производительности лошади.

Камеры нового поколения позволяют захватывать огромные объёмы высококачественных данных, используя менее ста камер, так как ширина захвата у них увеличилась, а технология позволяет снимать с частотой более 200 кадров в секунду. Используя систему камер, студии могут предложить конфигурации как с креплением на ферме, так и со штативом, и могут снимать на выезде: на киносъемочной площадке при искусственном освещении или на улице в естественных условиях. В результате всегда возможны индивидуальные вариации. Пользуясь результатами этих инноваций, ветеринарные врачи стали применять технологии для диагностирования лошадей на предмет выявления хромоты или для измерения локомоции в условиях конноспортивного комплекса. Это можно сделать путём количественной оценки сил (кинетика) или движения (кинематика). Объективный (или количественный) анализ походки сначала измерял локомоцию с помощью только определённой технологии – оптических систем с применением активных маркеров с последовательностью кодирования. Важнейшим недостатком системы оставалась стоимость, так как необходимо было использовать много дорогостоящих камер с максимальной дальностью действия. Это стоило десятки, а иногда и сотни тысяч долларов.

Но раз задача для разработчиков стала ясна, то многие из них пошли дальше и разработали для тех же целей мобильную систему анализа походки лошадей с датчиками IMU, которые так же, как и в предыдущем случае крепятся на верхней части тела и на ногах лошади, но считывание происходит без дорогостоящих камер. Сначала при этом были погрешности, так как этот метод захвата и оцифровки движений со временем сбивается с начальных координат в пространстве. Но тогда учёные придумали синхронизировать с датчиками IMU ещё высокоточный датчик определения координат (GPS), который координировал во времени все погрешности системы.

Однако для GPS требуется стабильное сигнальное соединение со спутниками, и во время интеграции сигналов IMU накапливаются ошибки. В попытке преодолеть эти проблемы исследователи опробовали возможность оценки скорости лошади путём разработки моделей машинного обучения с использованием сигналов от семи IMU-датчиков, установленных на теле лошади. Поскольку паттерны движения, извлечённые из сигналов IMU, различаются между породами и походками различных пород, они «обучали» модели на основе данных 40 различных пород здоровых (это важно) лошадей во время шага, рыси, аллюра и галопа (а у пород исландских лошадей ещё и тёльта). Кроме того, учёные изучили точность оценки между местоположениями IMU на теле (крестец, холка, голова и конечности).

Когда проводился анализ движений лошади данные с каждого датчика передавались по беспроводной сети на шлюз подключённый к ноутбуку, а также сохранялись во внутренней памяти каждого датчика. Синхронизация между всеми датчиками составила менее 100 нс. Модели оценивались для каждой походки и сравнивались между алгоритмами машинного обучения и расположением IMU. Модель дала самую высокую точность оценки. В заключение, с использованием машинного обучения были разработаны высокоточные модели оценки скорости лошади, не зависящие от расположения IMU на теле и походки.

Таким образом, используя вроде бы далёкую от сферы конного спорта технологию MOTION CAPTURE, мир получил инструмент, который могут использовать ветеринары, тренеры и заводчики лошадей для обследования на хромоту, тестов перед покупкой или для наблюдения за спортивными лошадьми в динамике развития по мере их роста, взросления и старения.