背景と目的

• 全身姿勢を推定できるとヒトの動きを定量化できる

  • リハビリや行動理解などに役立つ

• 全身姿勢を推定するなら光学式モーションキャプチャシステムを使うのが一般的

  • マーカを装着し点群データを計測
  • デジタルヒューマンモデルにフィッティングすることで高精度に姿勢推定が可能
  • カメラが大量に必要(場所に限定される)

• 慣性式モーションキャプチャで全身姿勢を推定できるといろいろうれしい
  • IMU (Inertial Measurement Unit)を装着し加速度と角速度を計測
  • デジタルヒューマンモデルにフィッティングすることでそれなりの精度で姿勢推定が可能
  • カメラが必要ない(場所に限定されない)

• 少ないIMUセンサから全身姿勢を推定できるといろいろできそう
  • IMUデータベースを用いて全身姿勢を推定する深層学習モデルを学習させてみよう(下図はY. Huang et alの論文より引用)

動画(IMU数2つでの全身推定結果：緑が正解、赤が推定)

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Introduction and Objective

• Estimation technologies for full-body posture enable human motions to be quantified

  • Useful for rehabilitation and understanding human behavior

• Optical motion capture systems are commonly used to estimate full-body posture

  • Attach markers and measure point-cloud data
  • Highly accurate posture estimation by fitting digital human models
  • Require large numbers of cameras (location-limited).

• Inertial motion capture systems are recently attracted attention to easily estimate full-body posture
  • An IMU (Inertial Measurement Unit) is fitted to measure acceleration and angular velocity
  • Posture estimation with reasonable accuracy by fitting a digital human model
  • No camera required (not restricted to a specific location)