物理惯性姿态估计器(PIP)：基于稀疏惯性传感器的物理感知实时人体运动追踪
图形学
2022-03-18 v2
摘要
与基于图像的方法相比，基于稀疏惯性传感器的动作捕捉因遮挡不会导致追踪质量下降且记录空间不受相机视锥限制而展现出巨大潜力。然而，仅从稀疏惯性传感器集捕捉运动与全局位置本质上具有歧义且具挑战性。因此，近期最先进的方法几乎无法处理极长时段运动，且由于未考虑物理约束，不真实伪影十分常见。为此，我们提出首个结合神经运动学估计器与物理感知运动优化器、仅用 6 个惯性传感器追踪身体运动的方法。运动学模块首先回归运动状态作为参考，随后物理模块细化运动以满足物理约束。实验表明，在捕捉精度、时间稳定性及物理正确性方面均明显优于最先进水平。
引用
@article{arxiv.2203.08528,
title = {Physical Inertial Poser (PIP): Physics-aware Real-time Human Motion Tracking from Sparse Inertial Sensors},
author = {Xinyu Yi and Yuxiao Zhou and Marc Habermann and Soshi Shimada and Vladislav Golyanik and Christian Theobalt and Feng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08528},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR 2022 with 3 strong accepts. Project page: https://xinyu-yi.github.io/PIP/