噪声姿态如何破坏逆动力学：针对基于视频的关节扭矩估计的分析与缓解
计算机视觉与模式识别
2026-05-26 v1
摘要
单摄像机3D人体姿态估计的近期进展实现了对视频的精确身体跟踪。然而，将这些运动学估计转化为物理量（如关节扭矩）仍具有挑战性，因为噪声通过逆动力学管道被放大。本文系统性分析了姿态估计噪声如何通过逆动力学流程传播。我们提出了三个关键发现：(1)计算关节扭矩时通过数值微分放大了约1000倍的姿态噪声；(2)近端关节（脊柱、髋部）对噪声敏感性是远端关节（手腕、手部）的10倍；(3)在微分前进行低通滤波可显著降低这种放大。为支持此分析，我们开发了SMPL-Dynamics，一个无需外部物理仿真器的SMPL人体模型的全可微逆动力学模块。该模块支持端到端梯度计算，我们通过可微姿态细化演示了其效果：该方法将扭矩误差降低93%，而姿态变化几乎可忽略。
引用
@article{arxiv.2605.24776,
title = {How Noisy Poses Break Inverse Dynamics: Analysis and Mitigation for Video-Based Joint Torque Estimation},
author = {Donghyun Kim and Chanyoung Kim and Eunseo Jeong and Youngjoong Kwon and Seong Jae Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.24776},
year = {2026}
}