基于宽松衣物的人体运动预测
机器人学
2024-04-15 v3
摘要
人体运动预测与轨迹预测在人体运动分析中至关重要。如今，借助前沿的电子纺织（e-textile）技术，传感器可无缝集成到衣物中，从而在实验室外长期记录人体运动。受近期发现的附着于衣物的传感器比附着于身体的传感器可获得更高活动识别准确率的启发，本工作研究了使用衣物附着传感器与身体附着传感器在人体运动预测上的性能对比。本文报道了相关实验，其中从宽松衣物运动中学习的统计模型被用于预测机器人模拟及真实人体行为的身体运动模式。与直觉相反，结果表明织物附着传感器可比刚性附着传感器具有更好的运动预测性能。具体而言，与刚性附着传感器相比，织物附着传感器可将准确率提高多达40%，且达到高预测准确率（即95%）所需的历史轨迹时长最多减少80%。
引用
@article{arxiv.2309.09237,
title = {Human Movement Forecasting with Loose Clothing},
author = {Tianchen Shen and Irene Di Giulio and Matthew Howard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09237},
year = {2024}
}