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IK算法如何应用在动作捕捉系统中呢？
通过上面介绍的，如果己知末端效应器的位置信息，反求其祖先关节的旋转角和位置，这就是反向运动学。也就是我们通过室内定位技术，获取末端效应器的位置信息，然后利用IK算法推算出祖先关节的旋转角和位置，从而知道运动者的运动信息，再利用运动信息实现实时动作跟踪显示。
我们自己研发的激光室内定位技术，会通过墙上的激光发射器扫描佩戴者佩戴的机身上的位置追踪传感器（即IK算法中的末端效应器），从而获得位置和方向信息。具体来说，该室内定位技术是靠激光和光敏传感器来确定运动物体的位置。若干个激光发射器会被安置在对角，形成一个矩形区域，这个区域可以根据实际空间大小进行调整。每个激光发射器内设计有两个扫描模块，分别在水平和垂直方向轮流对定位空间发射横竖激光扫描定位空间。运动者身上有光敏传感器，通过光敏传感器接收到激光的时间计算出光敏传感器的准确位置。
通过激光室内定位技术获取传感器的精确位置后，即可利用IK算法反向推算出祖先关节的旋转角和位置，从而知道运动者的运动信息。但是由于激光定位过程中可能存在遮挡问题，比如下蹲、拥抱、扭打等动作。我们解决这个问题的方法是应用惯性传感器做补充跟踪，即当出现遮挡情况时，IK+室内定位相结合的动作捕捉技术无法完全准确的实现，这个时候利用惯性动作捕捉技术做补充。反过来可以利用室内定位技术对惯性动作捕捉技术做实时校准，不需要另行校准，从而解决遮挡问题的同时，也避免了惯性动作捕捉无法长时间精确工作的弊端。
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