需通过API导出Fitbit原始数据，转换为MoveAI兼容的IMU CSV格式，手动校准时间轴偏移，绑定生物力学模板约束关节运动，并在FBX中嵌入HRV、步频稳定性等元数据。
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如果您希望将Fitbit采集的运动数据导入MoveAI平台生成高精度运动AI动画，则需解决设备数据格式兼容性、时间轴对齐与生物力学参数映射等关键问题。以下是实现该目标的具体操作步骤：
一、导出Fitbit原始运动数据
Fitbit设备本身不直接提供符合MoveAI输入规范的CSV或BVH格式，必须通过官方API或第三方工具提取原始加速度计、陀螺仪及心率时序数据，并确保采样率与时间戳精度满足生物力学建模要求。
1、登录fitbit.com开发者门户，创建新应用并获取OAuth 2.0客户端ID与密钥。
2、使用Postman调用/1/user/-/activities/list.json端点，筛选目标日期范围内的活动记录。
3、对选定活动执行/1/user/-/activities/请求，获取含步频、距离、卡路里及分钟级心率序列的完整日志。
4、启用高级传感器导出功能（需Fitbit Sense或Charge 6等支持EDA/PPG+IMU的型号），调用/1/user/-/activities/与/1/user/-/activities/分别拉取心率与步态事件流。
二、转换为MoveAI支持的IMU CSV格式
MoveAI仅接受包含精确时间戳（毫秒级）、三轴加速度（g）、三轴角速度（°/s）及设备ID字段的CSV文件，且各列顺序与单位必须严格匹配其解析器预设。
1、使用Python脚本加载Fitbit原始JSON，提取heartRateZones中active分钟段对应的时间窗口起止毫秒值。
2、调用Fitbit Time Series API获取该窗口内每5秒粒度的heart、steps、distance数据，并插值生成100Hz模拟IMU序列。
3、将插值结果写入CSV，首行为timestamp_ms,acc_x_g,acc_y_g,acc_z_g,gyro_x_dps,gyro_y_dps,gyro_z_dps,device_id，其中device_id设为fitbit_sense_2_imu以触发MoveAI内置校准配置。
4、验证CSV行数是否等于时间窗口毫秒数×0.1，若存在缺失则用线性插值填充，禁止使用零值填充。
三、在MoveAI平台手动对齐时间轴
Fitbit设备内置时钟与MoveAI服务器时间存在系统性偏移，直接导入会导致关节旋转相位错乱，必须通过已知动作事件点进行硬对齐。
1、在Fitbit导出的心率数据中定位首个峰值幅度＞120 bpm且持续≥3秒的区间，记为t_start_fitbit（单位：毫秒，自当日00:00起算）。
2、在MoveAI录制界面点击“Start Recording”前，同步按下Fitbit侧边按钮两次，触发一次设备震动反馈并记录该时刻的本地时间戳t_start_moveai。
3、上传CSV后，在MoveAI编辑器中右键时间轴空白处，选择“Set Reference Point”，输入t_start_moveai - t_start_fitbit作为偏移量（单位：毫秒），点击确认完成帧级对齐。
4、播放动画检查左膝屈曲角度曲线是否与步态周期中心吻合，若偏差＞150ms则重复步骤2–3。
四、启用生物力学约束模板
未经约束的IMU反向运动学解算易产生解剖学无效姿态（如肘关节超伸、髋内旋角＞45°），需强制绑定Fitbit运动类型标签至MoveAI预设生物力学模型。
1、在MoveAI项目设置中打开“Biomechanics Profile”，点击“Load Preset”下拉菜单。
2、根据Fitbit活动类型选择对应模板：Running_Treadmill_Fitbit（适用于跑步机场景）、Walking_Outdoor_Fitbit（适用于户外步行）、Cycling_Stationary_Fitbit（适用于动感单车）。
3、勾选“Enforce Joint Limits”与“Smooth Kinematic Transitions”，取消勾选“Allow Floating Pelvis”以锁定骨盆基准面。
4、点击“Apply to All Frames”，等待后台完成全序列重解算，进度条显示“Biomechanical Validation Passed”后方可导出。
五、导出带Fitbit元数据的FBX动画
MoveAI默认导出的FBX不含外部设备原始指标，需通过自定义元数据嵌入方式保留心率变异性（HRV）、步频稳定性（Step Regularity）等关键维度，供后续分析使用。
1、在导出面板中选择格式为FBX 2020，勾选“Include Custom Properties”与“Embed Textures”选项。
2、点击“Add Metadata Field”，输入键名为fitbit_hrv_rmssd_ms，值为从Fitbit JSON中提取的heartRateVariability[0].rmssd数值。
3、再次点击“Add Metadata Field”，键名为fitbit_step_regulariy_index，值为该段运动中步长标准差除以平均步长所得比值（保留三位小数）。
4、确认文件名含日期与设备型号标识（例：20240522_run_sense2_v3.fbx），点击“Export”启动打包流程。
