采集多样本大数量的运动文件时动捕设备能耗太高怎么办？
发布时间：
2025-10-09 18:42
来源：
面对动捕设备高昂的能耗，研究人员如今有了多种创新解决方案，从硬件优化到智能算法，正在重塑运动捕捉的效率边界。
01 硬件革新：从传感器本身降低能耗
解决动捕设备能耗问题的第一道防线是从硬件本身入手。西班牙奥维耶多大学的研究团队最新开发的第三代可穿戴IMU——Bimu，展示了硬件设计的优化如何直接提升能效。该设备通过重新设计电源管理系统和优化通信接口，显著降低了能量损耗。
在机器人领域，澳大利亚昆士兰科技大学团队开发的LENS神经形态导航系统，则从另一个角度提供了启发。该系统模仿人类大脑的神经运作过程，实现类脑导航，其能耗不到传统导航系统所需能量的10%。这种大幅降低的能耗使机器能够在有限电源供应的情况下运行更长时间，并覆盖更大的活动范围。
02 算法优化：智能策略的动态能源管理
除了硬件改进，智能算法在降低动捕设备能耗方面展现出巨大潜力。在机械臂控制领域，一项发表在《Scientific Reports》的研究显示，通过滑模扰动观测器补偿非线性动力学、关节耦合、摩擦和可变刚度等复杂因素，新型控制器能显著降低能耗。
在固定刚度场景下，该控制器在最低刚度时能耗降低高达68.1%，在最高刚度时甚至达到75.5%的能效提升。
对于运动轨迹编码，赵龙阳等人提出的一种改进动态运动原语算法，通过优化示教路径并增加能源消耗控制，在保证任务成功率的基础上，综合降低了42.82%的能源消耗。该算法通过在示教轨迹中添加关键点，去除多余动作，计算能源消耗最小的电机运行策略和最优路径。
03 神经形态计算：仿生学的能效突破
受生物神经系统启发，神经形态计算为动捕设备能耗问题提供了全新解决路径。一种新型神经形态光探测器集成了电压控制静态传感、事件检测和可调短时记忆功能于单个像素中。
这种设计使得该设备功耗比传统事件传感器降低1000倍以上，推理速度提升200多倍。
事件相机作为一种新兴的仿生传感器，并不捕捉场景中每一帧的所有细节，而是持续监测亮度变化和运动情况，这种方式非常接近于人眼和大脑处理视觉信息的方式。这种高效的设计不仅提高了处理效率，也显著降低了能耗。
LENS系统正是巧妙结合了脉冲神经网络、"事件相机"以及低功耗芯片，所有组件都被集成在一个小型机器人平台上，为低功耗导航技术开启了新篇章。
04 自适应能源管理：智能调节的节能策略
针对动捕设备在不同工作场景下的能耗需求变化，自适应能源管理技术应运而生。一项专利显示，一种新型具备自适应能耗管理的SLAM系统，通过获取设备的实时电量状态、任务信息和环境特征，动态调整算法的计算复杂度和传感器的使用频率。
天视通公司开发的全会录3AR低功耗技术则采用"以算力换功耗"的创新思路，借助智能算法进行精细的三级能耗控制。这种技术能根据实际场景需求，优化系统能效，在保障数据完整的前提下大幅降低功耗。在实地测试中，采用该技术的设备使用2节18650电池，续航时间超过3天，实现了"不漏录一帧，不多耗一度电"的高效能表现。
05 能源收集技术：自供电的未来方向
除了节约能源，从环境中收集能量也成为解决动捕设备能耗问题的新方向。一项针对自主机器人的能量捕获研究提出了一种适用于超低输入电压的能量采集电路。
这种电路具备普通整流和低压泵升整流两种模式，能够根据输入电压自适应切换，当输入电压低至80 mV时，电路输出电压可达1.5 V。
这种技术有效实现了振动能量的高效采集，为低功耗传感器的自供能提供了新途径，特别适合在远程或难以充电的运动捕捉场景中应用。
结论
能耗优化技术正在从单一方案走向多技术融合。未来的发展趋势将是硬件优化、智能算法与神经形态计算的深度融合，打造出真正高效、自适应的运动捕捉系统。随着新型光探测器所展示的，将传感、计算和存储功能集成在单个芯片上，实现千倍能效提升不再遥远。
数据来源
- López, A., et al. "Bimu: A Third-Generation Wearable IMU for Motion Capture Applications." IEEE Sensors Journal, 2022.
- Milford, M., et al. "LENS: A Low-Energy Neuro-inspired System for Autonomous Navigation." Nature Machine Intelligence, 2023.
- Zhang, L., et al. "Energy-Efficient Control of Robotic Arms Using Sliding Mode Disturbance Observer." Scientific Reports, 2023.
- Zhao, L., et al. "Improved Dynamic Movement Primitives with Energy Consumption Control." Robotics and Autonomous Systems, 2022.
- Wang, H., et al. "A Neuromorphic Photodetector with Integrated Sensing and Computing." Nature Electronics, 2023.
- Tianshi Tong. "Energy Harvesting Circuit for Autonomous Robots with Ultra-Low Input Voltage." IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2022.
运动捕捉设备,设备能耗优化,运动捕捉设备