Как стать автором
Обновить

Комментарии 8

Спасибо за статью. Сами Xsens такие данные у себя не собирают?
Может, тем же IBM это интересно, так как они тоже работают со спортивным оборудованием и данными?
Могу ошибаться, но насколько я в курсе — сами XSens данные не собирают и анализом не занимаются. Они участвуют в спортивных и научных проектах как партнёры, насколько я читал об этом.

Если IBM занимается чем-то подобным, то скорее всего это что-то более глобальное. У них может быть интерес к такому, но их собственные силы позволяют им продвинуться намного дальше и глубже. IMHO.
интересная тема, правда не сильно широко применимая из-за дороговизны оборудования
Эта проблема имеет несколько решений. Пока что она актуальна, но направления уже понятны.
Есть в начальной стадии разработка MoCap очень сильно порезанная в части себестоимости.
О чём то более конкретном можно будет говорить в начале '18.

В плане решения проблемы знаковой неустойчивости кватернионов, не рассматривали представление Rodrigues?

Спасибо, на этот момент не рассматривали. Дело в том, что целью видели построение системы потоковой разметки и анализа биомеханики, для множества потоков одновременно. А поскольку на входе кватернионы, то старались исключить любые лишние преобразования, которые невозможно выполнить эффективно на GPU. Всё-таки там данные поступают со скоростью порядка 264 Mb/s для одного потока. И всё это кватернионы, 66'000'000 кватернионов за секунду. Идея пользоваться тригонометрией для преобразования всего этого в реальном времени, как-то не грела.
Прошу прощения, неверное число выдал. 16'500'000 кватернионов за секунду поступает с одного потока. Не 66 миллионов, но тоже немало для преобразования в реальном времени.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.