GHOST DANCE是位于葡萄牙里斯本Lusófona大學的一個全新研究項目，旨在探索人類之間聯(lián)系的價值，以及如何通過虛擬舞伴再現(xiàn)這種聯(lián)系。項目總監(jiān)Cecilia de Lima和Rui Antunes希望通過慣性動作捕捉來創(chuàng)造流暢的動作，實現(xiàn)現(xiàn)實舞者與虛擬舞者共同表演的目標。

挑戰(zhàn)：GHOST DANCE團隊需要根據(jù)舞者的動作建立一個3D模型，以創(chuàng)建虛擬和現(xiàn)實表演者之間的聯(lián)系。

解決方案：

慣性動作捕捉技術(shù)允許舞者以舒適和準確的方式記錄整個動作。最終創(chuàng)建出一個動作流暢的虛擬伙伴，與現(xiàn)實生活中的舞者一起進行自然、流暢的表演。

關(guān)鍵要點

可捕捉各種復雜動作：即使是現(xiàn)代舞蹈中的復雜動作也可以用慣性傳感器追蹤

高效記錄：整個編舞表演被快速錄制，以適應舞蹈室的時間限制

穿著舒適：Xsens可穿戴技術(shù)的廣泛適用性讓舞者可以不受阻礙地完成一系列表演

流體結(jié)果：虛擬舞伴移動流暢，在表演過程中營造出高度的真實感

研究人際交往的重要性

在項目開始之前GHOST DANCE的導演就確定了兩個主要目標?！笆紫仁抢斫馊伺c人之間身體接觸的必要性，”導演Rui Antunes說。“在新的技術(shù)時代，我們似乎越來越疏遠，我們想知道這對我們的幸福是否有影響?！?/p>

為了探索這一點，該團隊計劃使用虛擬現(xiàn)實頭顯來比較與人類和虛擬舞伴跳舞時的動作銜接問題?！拔覀兿胫喇斎梭w與虛擬實體互動時會發(fā)生什么，”導演Cecilia de Lima解釋道。“我們知道這會帶來完全不同的體驗，但我們需要找出方法和原因。”

Cecilia和Rui在此項目中的另一目標是看看虛擬舞伴是否可以通過機器學習來實現(xiàn)提高。數(shù)字版的舞者是從真實舞者的動作中創(chuàng)造出來的，但他們想看看數(shù)字舞者能否根據(jù)提供的動作信息開發(fā)出自己的舞蹈套路。

為了實現(xiàn)這些目標，他們進行了一系列規(guī)劃并尋找合適的技術(shù)。

虛擬舞伴

這個復雜的項目不僅需要一個熟練的團隊，還需要一套專門的技術(shù)來記錄舞者的表演，并將它們轉(zhuǎn)換成數(shù)字版本。

舞者在舞蹈時經(jīng)常會使用日常生活中不常見的動作，因此選擇可適應復雜性的動作捕捉系統(tǒng)至關(guān)重要?！癤sens系統(tǒng)可以準確地記錄他們的動作，并完美地將其轉(zhuǎn)化為3D模型，”Rui說到。慣性傳感器包含加速度計和陀螺儀，可實時跟蹤對象的關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)和速度。這種高精確度使得虛擬舞伴的動作栩栩如生，為現(xiàn)實生活中的舞者提供了更自然的體驗。

“跳舞時舒適是必不可少的，”Cecilia解釋道?！拔覀冃枰獎幼鞑蹲郊夹g(shù)不那么引人注目，以獲得最佳效果?！痹撓到y(tǒng)由17個傳感器組成，所有傳感器都單獨綁在身上，使每個傳感器都可以根據(jù)佩戴者的喜好進行調(diào)整。這種舒適感使得我們能以更自然、更流暢的動作來創(chuàng)造虛擬舞伴。

虛擬舞伴的機器學習

在記錄了舞者和虛擬舞伴的動作后，Cecilia和Rui想進一步看看他們是否可以從基層數(shù)據(jù)中進行再次開發(fā)。為此，他們創(chuàng)造了機器學習算法來測試這些模型。

機器無法做出主觀決定，因此該團隊找到了一種將舞者動作客觀化和量化的解決方案?！?個拉班舞蹈動作練習通常用于戲劇和舞蹈課，以拓展學生的創(chuàng)造力，”Cecilia說到。機器人可以輕松識別這些基本動作，包括擊打、絞擰和擠壓。"

根據(jù)這些信息，Cecilia和Rui希望開發(fā)一種虛擬舞伴，它可以跟隨真實舞者及時做出經(jīng)過充分學習的動作?！皯T性運動捕捉是這類研究的完美選擇，”Rui繼續(xù)說道?！拔覀冇幸粋€基于真實運動構(gòu)建的良好模型，這為機器學習提供了基線?！?/p>

Cecilia總結(jié)道:“這個研究項目在人際關(guān)系的重要性上具有啟發(fā)性。雖然虛擬舞伴目前還不能取代真實的舞伴，如呼吸和腳步，在技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)階段，這些細微差別無法通過數(shù)字方式獲得。”

然而，這并不代表將來不會發(fā)生。GHOST DANCE證明了，在未來，這可能是一個可行的舞伴替代方案。使用慣性動作捕捉創(chuàng)建的數(shù)字伙伴現(xiàn)在越來越有可能成為現(xiàn)實。

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