近年来，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的飞速发展，为体育领域带来了前所未有的变革，特别是在观赛和训练方面。然而，相关研究仍相对缺乏。为此，清华大学的研究团队提出了一种创新的解决方案，旨在 VR/AR 平台上实现体育比赛的分析和实时可视化。
该系统首先利用多视点激光雷达和摄影机收集多模态比赛数据，包括运动员的位置、动作以及比赛环境等。随后，团队开发了一个基于有限监督数据的多运动员追踪和姿态估计框架，该框架能够从点云和图像中提取精确的运动员位置和运动信息。在此基础上，团队还进行了运动员的角色建模，获得了高精度的3D模型。
利用这些 3D 运动员数据，团队在 VR/AR 平台上进行了比赛分析和实时可视化。实验结果表明，该系统在多人追踪和姿态估计方面具有高度的准确性和鲁棒性，可视化效果也展示了该系统在 VR/AR 设备观看比赛方面的巨大潜力。
随着科技的进步，VR/AR 技术为观众提供了全新的观赛体验。观众可以身临其境地观看比赛，选择不同的视角和距离，甚至跟随特定运动员的视角，大大增强了观赛的沉浸感。此外，观众还可以与其他观众或虚拟环境中的元素进行交互，享受更加个性化和交互性的观赛体验。
然而，现有的 VR/AR 观赛方法通常面临高成本和计算复杂性的问题。为了解决这个问题，清华大学的研究团队提出了一种融合多视点激光雷达和摄像头的在线追踪方法，该方法利用多模态传感器提供更丰富的线索，减少了检测和追踪误差，同时降低了成本。
在人体姿态估计方面，团队提出了一个名为 PointVoxel 的三维人体姿态估计管道，该管道能够有效、合理地融合 RGB 和点云数据，提高了 3D 人体姿态估计的准确性。
最后，团队利用 Unity 软件实现了比赛的 3D 重建和渲染，并将其部署在 VR/AR 终端上，为观众提供了身临其境的观看体验。该系统不仅提高了体育可视化和分析的准确性，还通过角色建模和球员驱动的整合，为观众提供了更加引人入胜的观赛体验。
尽管该系统在 VR/AR 可视化过程中高效地完成了球员的3D建模和动作，但团队也坦诚地指出，目前尚未考虑到某些特定于比赛的工具，如篮球、足球、球拍等。因此，在未来的研究中，团队将专注于这些工具的建模和追踪，以进一步增强观赛体验的真实感和完整性。
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