Применение технологии захвата движения MoCap в различных сферах деятельности

Стремительный технологический прогресс Индустрии 4.0 открыл новые направления для новых промышленных процессов, в реализации которых требуются передовые сенсорные решения. Датчики захвата движения MoCap (от Motion capture), такие как визуальные камеры и инерциальные измерительные датчики (IMU - inertial measurement units), часто используются в промышленных условиях для поддержки решений в области робототехники, аддитивного производства, телекоммуникаций и безопасности людей.

Захват движения - это процесс цифрового отслеживания и перекодирования движений объектов или живых существ в пространстве. Для этого процесса были разработаны различные технологии и методы. Системы на основе камер с инфракрасными (ИК) камерами, например, могут использоваться для триангуляции местоположения светоотражающих твёрдых тел, прикреплённых к целевому объекту. Чувствительные к глубине камеры, проецирующие свет на объект, могут оценивать глубину на основе временной задержки от излучения света до обнаружения обратного рассеяния света. Также существуют системы, основанные на инерциальных датчиках, электромагнитных полях и потенциометрах, которые отслеживают относительные перемещения шарнирных конструкций. Гибридные системы объединяют различные технологии mocap с целью повышения точности и уменьшения перекрытия камер. Исследования и разработки в этой области также были сосредоточены на обработке и обработке многомерных наборов данных с использованием широкого спектра методов анализа, таких как машинное обучение, фильтры Калмана, иерархическая кластеризация и многое другое.

Благодаря своей универсальности, технологии MoCap используются в самых разных областях. В здравоохранении и клинических условиях они помогают при диагностике и лечении физических заболеваний, например, анализируя двигательную функцию пациента или сравнивая прошлые данные, чтобы видеть, дал ли реабилитационный подход желаемый эффект. Спортивные приложения также выигрывают от применения этой технологии, разбивая движения спортсменов для анализа эффективности спортивных движений в динамике и внесения корректив (либо модификаций), повышающих производительность. В промышленных условиях захват движения преимущественно используется в индустрии развлечений, игровой индустрии, за которой следует относительно небольшое количество промышленных приложений в секторах робототехники, автомобилестроении и строительстве. Однако потребность в узкоспециализированном оборудовании, регулярные процедуры калибровки, ограниченные объёмы захвата, неудобные маркеры или специализированные костюмы, а также значительные затраты на установку и эксплуатацию систем MoCap, значительно препятствуют внедрению таких технологий в других первичном (т.е. добыча сырья и производство энергии) и вторичном промышленном применении. Тем не менее, четвертая промышленная революция (её ещё называют «Индустрия 4.0») привнесла новые формы в промышленные процессы, которые требуют передовых и интеллектуальных решений для использования более компактных датчиков с расширенной областью действия, поскольку сам технология захвата движения становится более удобной и доступной. С развитием новых протоколов обмена данными, она становится применима в сложных условиях, и такое применение становится более привлекательным для более широкого спектра промышленных сценариев.

Строительство (30,5%), робототехника (15,3%) и автомобилестроение (10,2%) за последние пять лет стали наиболее задействованными отраслями промышленности для этой технологии, в то время как здравоохранение, безопасность (64,4%) и совершенствование промышленных процессов (17%) были наиболее целевыми областями применения. Системы на основе инерциальных датчиков были первым выбором для промышленного применения MoCap. Системы MoCap на базе камер лучше зарекомендовали себя в роботизированных приложениях, но наиболее сложной проблемой были помехи для камер, вызванные рабочими и оборудованием. Современные достижения в области алгоритмов машинного обучения расширяют возможности систем MoCap в таких приложениях, как обнаружение активности и усталости, а также мониторинг состояния инструмента и распознавание объектов.

Чаще всего приложения (наряду с десктопным ПО) для технологии mocap внедрялись в строительной отрасли (30,5%), за которой следуют зафиксированные заявки на разработку по усовершенствованию промышленных роботов (22%), в производстве автомобилей и велосипедов (10,2%), сельском хозяйстве и деревообработке (8,5%). В нескольких случаях авторы занимались написанием приложений в пищевой (5,1%) и аэрокосмической промышленности (3,4%). А вот в энергетике, нефтяной и сталелитейной промышленности применение было зафиксировано пока лишь изредка (совокупно, на три упомянутых отрасли приходится примерно 1,7% разработанных приложений). Все остальные приложения считаются универсальными (22%) с типичными примерами исследований по мониторингу физической усталости, положения/выправления осанки и устранении болей в шее и плечах у рабочих/служащих, которые задействованы в энергозатратных профессиях. Захват движения в аэрокосмической, энергетической, сталелитейной и нефтяной промышленности получили распространение лишь в последние несколько лет, но уже активно развиваются и применяются.

Поскольку промышленные технологии постоянно меняются и развиваются, специалистам важно регулярно отслеживать технологический прогресс и новые тенденции в аппаратном и программном обеспечении, чтобы соответствовать требованиям и запросам различных секторов промышленности. Постоянно развивающиеся параллельные технологии, служащие для анализа информации и машинного обучения, используются в сочетании с захватом движения для повышения эффективности работы датчиков, поддержки обработки больших массивов выходных данных и помощи в процессах принятия решений.