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第八章 如何建立动作实验室（第3页）

基于惯性算法的主要问题在于惯性技术的算法误差累计，而基于光学的姿态还原问题在于算法计算过多导致的误差放大，而光混解决了惯性捕捉的误差累计问题，得到了绝对位置信息；同时光学也不会因为丢失Maker点的位置而瞬间产生漂移；并且由于采用惯性为主的采集方式，数据运算理论上效率更高。

采样率

理论上，由于木板效应，光学相机的采样频率可以做一定的降频，但是虽然获取的数据量变少了，同样帧率输出数据的质量却变高了。

同时这种情况下，可以一定程度减小计算机和相机的负载。

动力学参数

毫无疑问，加了绝对位置的光惯混捕捉技术，在体育训练、医疗康复等领域的运用上可以符合更多纯光或者纯惯做不到的应用场景。

标记遮挡和不匹配

当环境光影响的时候，可以自动切换完惯性动作捕捉。

而当检测到光学环境的时候，可以矫正惯性捕捉带来的空间位置偏移，并且由于惯性传感器可以有ID识别的功能，因此也可以通过算法来进一步识别错误的情况，而不需要人工干预。

综合上面的分析，可以得出结论：

一.纯光学:

1.设备安装:

（1）固定场地;

（2）需要进行现场施工;

2.灵活性:

不可随身携带;

3.工作范围:

（1）受限于光学场地大小;

（2）扩展成本高;

4.数据采集:

光点追踪，单点精度高;

5.干扰因素:

光点遮挡;

6.校准时间:长

7.设备成本:高。

二.纯惯性:

1.设备安装:

（1）不固定场地;

（2）无需现场施工;

2.灵活性:

可随身携带;

3.工作范围:

（1）不受限场地限制;