1.一种刚体标记点优化选择方法,其特征在于，包括以下步骤：

获取步骤：获取多个具有不同支撑杆长度的标记点坐标集合：Coori{(x1,y1,z1,t1,s1),(x2,y2,z2,t2,s2),...,(xn,yn,zn,tn,sn)}，其中，x、y、z代表三维坐标值，i＝1,2,…,a，代表标记点的编号，n＝1，2,…,b，代表刚体底座螺纹插槽的个数，t∈{1,2,…,a}代表对应的不同长度的标记点支撑杆编号，s∈{1,2,…,c}代表刚体底座螺纹面的编号；

自检步骤：从所述刚体底座螺纹面中选取m个螺纹面组成组合 并根据所述标记点的编号获取第一组合 并随机打乱 中的标记点顺序；遍历 中的所有刚体，去掉不符合预设的自检条件的刚体；

校验步骤：对于符合所述自检条件的刚体Rk，其中，k为 中的刚体总数，保存第一个刚体R1到第二组合{RSi}中，其中，i

计算步骤：判断新加入第二组合的刚体Rk’与已保存到第二组合中的刚体标记点之间的连线是否能组成相似三角形，若是，则计算能与刚体Rk’组成相似三角形的刚体总数，并记录到矩阵Counter中，对Counter中的刚体总数按从小到大进行排序，则排在前面的刚体Rk’为优先选择用于动作捕捉的刚体；

所述预设的自检条件包括：

按顺序遍历第一组合中的所有刚体，检查单个刚体标记点之间组成的所有距离集合{ej}是否符合第一条件:min(ej)＞TH1，其中，TH1为一设定的值；

若符合所述第一条件，则对于单个刚体的标记点组成的所有距离集合{ej}中，判断任意两个距离值ej1和ej2是否满足第二条件；

若满足所述第二条件，则将单个刚体中任意四个标记点坐标构成的三个向量组成行列式，判断所述行列式是否满足第三条件，若不满足，则舍弃不满足条件的刚体并遍历下一个刚体；

所述第二条件具体包括：count＝∑(ej1‑ej2＜TH2),count＜3，其中，TH2为一设定的值，若不满足第二条件，则舍弃不满足条件的刚体并遍历下一个刚体；

所述第三条件具体包括：

所述刚体中任意四个标记点坐标为(p0,p1,p2,p3)，则构成的三个向量为所述三个向量组成的行列式为

判断所述

行列式是否满足： 其中，TH3为一设定的值；

所述预设的校验条件包括：

遍历第二组合中的所有刚体,判断刚体标记点之间组成的任意两个距离集合{et1}和{et2}是否满足：cnt＝∑(et1‑et2＜TH2),count＜3，如果不满足，则舍弃不满足条件的刚体并遍历下一个刚体；

若满足cnt＝∑(et1‑et2＜TH2),count＜3的条件，分别随机取第二组合中的任一刚体与其他刚体上的3个标记点，判断所述3个标记点之间的连线是否组成相似三角形，并记录相似三角形的个数cnt，若cnt<3，则所述刚体符合预设的校验条件。

2.如权利要求1所述的刚体标记点优化选择方法，其特征在于，所述获取步骤包括：获取至少三个具有不同支撑杆长度的标记点坐标集合，所述刚体底座螺纹插槽的个数为1‑52，所述刚体底座螺纹面的编号为1‑16。

3.如权利要求1所述的刚体标记点优化选择方法，其特征在于，所述自检步骤包括：从所述刚体底座螺纹面中选取4‑10个螺纹面组成组合。

4.一种光学动作捕捉系统，包括待捕捉的多个标记点和对所述标记点进行拍摄的多个相机，其特征在于，还包括处理器；

多个相机分布在运动空间中，均与所述处理器通信连接，以对所述刚体上的标记点进行拍摄；

所述处理器用于根据权利要求1‑3任一项所述的刚体标记点优化选择方法对各个所述刚体进行优化筛选，以完成对所述刚体标记点的识别。

5.一种刚体标记点优化选择设备，其特征在于，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述刚体标记点优化选择设备执行如权利要求

1‑3中任一项所述的方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1‑3中任一项所述的方法。