春學期以來，一直在做數據捕獲和數據捕獲的數據這一塊，沒有涉及到編寫代碼，主要是使用運動捕獲軟件與Maya，MotionBuilder,與OGREXmlConverter等。
一、捕獲運動數據與處理優化：先用運動捕獲儀器，採用的是EVaRt 5.0,在運動員身體部分帖上大約20個mark點，經過捕獲，可以得到.trc的原始運動數據點，這些點的運動軌跡和相關聯性，因爲儀器的誤差等，會有數據丟失與錯誤，此時要手動進行調整，使用的也是EVaRt5.0自帶的軟件系統，有時候在這個系統中看上去平滑的桿狀運動，因爲沒有皮膚骨骼綁定的問題，在綁定後會有突然紐曲的現象，所以還要重做。在確保每個關節每一幀都沒有丟失的情況下，可以進行第二步了....
二、在MotionBuilder中將運動綁定到已有的模型中：在MotionBuilder中將本身的actor與捕獲得到的關節點進行匹配指定，得到一個指定好關聯的template.fbx，以後每一個數據的處理都可以用此template.fbx作模板，就避免了每一個運動都要進行手動匹配的步驟。首先是打開此template.fbx，然後import運動數據文件*.trc，此時就可以直觀看到運動在actor上的作用了，再merge進模型model.fbx，在Navigator中將Charactor應用到模型上（InputType設爲Actor Input），active可以看到模型運動的效果了，如果有嚴重變形，就要回到第一步去調整了。沒有問題則可以座標化對象了，選擇Plot Charactor，以skeleton形式。刪掉其它多作的Task則可以保存爲最終的final.fbx了。
三、在Maya中導成skeleton與mesh文件。須在maya中裝入相應的OGRE插件，其參數的選擇要很仔細，寫程序時會遇到小細節會相關。mesh.xml記錄的是網格頂點，面與骨骼關節之間的影響權重等信息，.skeleton.xml記錄的是各運動片斷以及關節的相對位置、旋轉，平衡量等。
四、最後一步就是用OGREXmlConverter將maya得到的.skeletion.xml與.mesh.xml轉換成.mesh與.skeleton。xml使之瞭解文件的結構，.mesh與.skeleton是不可讀的。