تُعد مجموعات بيانات التقاط الحركة الحالية في الغالب محدودة المدى، ولا تلبي بعد احتياجات التطبيقات الطويلة المدى. نقترح مجموعة بيانات جديدة تُسمى LiDARHuman26M، والتي تم جمعها باستخدام مستشعرات ليدار على مدى أطول بكثير، بهدف التغلب على هذه القيود. وتشمل مجموعتنا بيانات حركة الإنسان الحقيقية (Ground Truth) المُستخلَصة عبر نظام IMU، بالإضافة إلى صور RGB متزامنة. كما نقدم طريقة أساسية قوية تُسمى LiDARCap لتقاط حركة الإنسان من سحابات النقاط الليدارية. وبشكل محدد، نستخدم أولاً PointNet++ لاستخلاص سمات النقاط، ثم نطبق حلّال الحركة العكسية (Inverse Kinematics Solver) ومرشح SMPL لاستنتاج وضعية الجسم من خلال تجميع السمات الزمنية المُشفرة بطريقة هرمية. تُظهر التجارب الكمية والكيفية أن طريقةنا تتفوّق على الأساليب التي تعتمد فقط على الصور الملونة (RGB). كما تُظهر تجارب الحذف (Ablation Experiments) أن مجموعتنا تمثل تحديًا حقيقيًا وتجذب البحث المعمق. وأخيرًا، تُظهر التجارب المطبقة على مجموعتي بيانات KITTI وWaymo Open Dataset أن طريقة我们的 يمكن تعميمها بنجاح على مختلف إعدادات مستشعرات الليدار.