AnyBody　应用案例

在日常生活中，我们使用手部完成从简单到复杂、从大动作到精细动作的各种任务。

AnyBody的肌肉骨骼模型选项中配备了一个与实际手部相似且具有多个关节的精细模型。

＜Detailed Hand Model＞

该模型包含17块细小的骨头，与实际手部结构大致一致，能够执行复杂的动作。然而，在“力分析”阶段，力的来源是关节的旋转产生的扭矩（即，旋转电机）。虽然从五根手指的负荷分配来看，这种配置是合理的，但与手部实际的发力情况相比，制动器所提供的肌肉收缩力存在较大差异。

现在，AnyBody中的手部模型得到了显著改进。

其肌肉结构与实际手部运动的肌肉非常接近，能够完成各种动作并提供所需的力，因此获得了用户的认可。

＜RUHM：Regensburg-Ulm Hand Model＞

这个手部精细模型（RUHM：Regensburg-Ulm Hand Model）是由乌尔姆大学的Lucas Engelhardt和雷根斯堡理工学院的Maximilian Melzner开发的。他们基于Havelkov等人的研究数据，开发了包含所有外源肌肉和内在肌肉的手部精细模型。

该模型由22块骨骼（包括尺骨和桡骨）组成，并通过理想的生理关节连接，共有31个自由度（DOF）。为了简化模型，手根骨被视为一个刚体。

【分析案例】

以下是一个使用RUHM模型演示用手操作鼠标滚轮动作的动画。

在动作定义方面，以滚轮的滚动运动为基础，通过逆运动学方法，模拟了握住鼠标的手掌部分、放置在桌子上的手腕部分以及控制滚轮滚动的拇指指尖等动作。这些动作通过AnyBody中的约束选项以及运动学组合测量（AnyKinMeasureLinComb）来实现。

虽然未使用实际测量数据，但尽可能还原了实际的手部发力情况。

※当然，如果有指尖部分的实际测量数据（全部或部分关节的测量数据），可以直接将其作为动作条件使用（后述）。

关于力的传递路径和接触状态，即使没有实际的力测量数据，AnyBody也能通过“虚拟肌肉”选项推定接触反力。这是AnyBody的强大功能之一：通过正确计算再现动作所需的力学条件，即外部环境的力和手部肌肉的实时平衡状态。

 

通过对这个手部骨骼肌细节模型的分析，可以清晰地了解力在手部内部的传递方式。

【关于手部详细分析、指尖测量数据和手部跟踪设备】

目前，手势追踪技术正在迅速发展。

这些技术能够轻松获取精确的手部动作捕捉数据。对于AnyBody用户来说，在使用手部细节模型时，这些技术大大降低了“测量数据准备困难”的门槛，为用户提供了进行手部详细分析的便捷途径。