...稀疏惯性传感器进行物理感知的实时人体运动跟踪
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发布时间：2024-10-24 09:17
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时间：2024-11-18 20:01
【论文解析】在2022年的CVPR大会上，一项名为Physical Inertial Poser (PIP)的创新研究提出了一种通过仅使用六个稀疏惯性传感器实现高精度、低延迟的实时人体运动跟踪方法。传统的动作捕捉技术受限于遮挡和光线问题，而imu传感器虽能提供解决方案，但密集安装会降低穿戴舒适性。以往的稀疏imu在准确性上存在不足。PIP通过两阶段策略——学习驱动的运动估计和物理约束的运动优化，实现了关键突破。
在方法流程中，六个imu分布在前臂、小腿、头部和骨盆，构建了一个包含24个关节的运动树。通过RNN进行预测，先估计叶节点位置，然后逐步扩展到所有关节。RNN状态初始化通过一个全连接网络消除运动预测的不确定性，同时使用双PD控制器实现全局和局部控制，显著提升了精度。论文贡献点包括：仅用六个imu、创新的RNN初始化策略以及双控制器的使用。
实验部分，通过六个评价指标，PIP在DIP-IMU和Totalcapture数据集上表现出色，特别是在累计平移误差和特定性能指标上优于其他方法。图形展示了PIP在定量和定性分析中的优势，如最小的网格误差分布和稳定的性能表现。然而，模型仍存在局限性，如仅适用于地面平坦场景且需要体型适应。
