從豐富分析工具集合中生成的數據可立即通過所有數據輸出的圖形顯示進行回放。令人驚嘆的3D計算機渲染對象動畫可以被視為骨架、簡筆畫或人形。集成使用市場上廣泛硬件實現對人體運動、大腦活動、眼球運動、肌肉募集和作用在身體上的外力實時測量。 MotionMonitor可以集成和準確定位市場上運動、運動所有主流廠家硬件，數據完全同步。確保您選擇的組件協同工作，并使用的計算機渲染和圖形顯示實時呈現。數據輸出包括關節力和力矩，以及從虛擬環境同步接收的用戶定義變量，以及所有運動和動力學數據，包括用自上而下或自下而上的逆動力學模型計算的聯合力和矩。為您獨特的研究需求提供、系統化、高質量的數據。 數據可在不需要編程的直觀下拉菜單中使用。用戶可編寫腳本定義額外的數據和事件，并與統計模塊一起擴展固有功能。
我們幫助您選擇并集成外圍系統，確保實現您獨特的目標。 各種捕捉相機、位置跟蹤器、EMG（肌電圖）、測力臺、儀器式跑步機、儀器式樓梯、手傳感器、EEG腦電圖、定量腦電圖(quantitative EEG,qEEG)系統、數字視頻、事件標記和其他模擬設備、虛擬現實和觸覺設備等等。
神經科學和運動控制的研究受益于內置于我們方案的各種硬件和分析。 使用任何 Tobii 頭戴式眼動追蹤系統來捕捉與其他數據同步的實時 3D 眼動數據。分析視線交叉點。 使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕獲 EEG 數據。適用于坐姿、站立和活躍的任務。根據其他運動學數據在 EEG 數據中創建用戶定義的興趣點。 實時呈現視覺、聽覺和觸覺提示。可以使用簡單的幾何形狀、條形圖或時間序列圖或特定于應用程序的視覺效果（如紅綠燈）以多種方式呈現用戶定義的視覺提示。 使用 監視器r 與 Unity 和 World Viz 的雙向通信將視覺反饋擴展到虛擬現實。 3D 可視化可以以多種方式呈現。一些例子包括： 手部實驗室：專為上肢研究設計的立體屏幕和桁架系統。為主體提供與屏幕上或屏幕前呈現的 3D 虛擬對象進行交互的能力。 沉浸式顯示器：一個完整的硬件和軟件解決方案，當手臂的可視化被隱藏或擾動時，使用同位半鏡屏幕進行研究。 綜合研究環境系統 (IRES)：與 Bertec 合作創建的研究質量環境。配備帶 3D 動作捕捉系統和儀表跑步機的沉浸式 VR 圓頂。
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。
光學系統通過位置標記或者3D特征的追蹤來工作，然后將收集到的數據組合成演員大概的動作。主動的系統會使用會發光或者閃爍的標記，而被動的系統會使用不會發光的物體，比如說白球或者繪制的點（后者通常用于臉部捕捉）。無標記的系統會使用動作匹配軟件的算法來追蹤獨特的特征，例如演員的服裝或者鼻子，無需追蹤標記。動作在經過捕捉之后會使用AutodeskMotionBuilder這樣的軟件映射到一副虛擬的動畫角色“骨骼”上面。這樣做出來的動畫角色就像是真實的演員一樣。