Fortschritte beim Körpertracking in der Virtual Reality
Eine neue Methode verbessert das Vollkörper-Tracking für immersive virtuelle Erlebnisse.
Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
― 8 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Das Problem mit aktuellen Systemen
- Ein neuer Ansatz
- Wie funktioniert das?
- Das System trainieren
- Vollständige Körperbewegungen verfolgen
- Tests in der realen Welt
- Der Spassfaktor
- Fazit
- Zukünftige Entwicklungen
- Das Unvorhersehbare annehmen
- Ein Spielplatz der Möglichkeiten
- Aus Fehlern lernen
- Das Wesentliche
- Originalquelle
- Referenz Links
In der Welt der virtuellen und erweiterten Realität ist es mega wichtig, dass die Bewegungen des Nutzers genau verfolgt werden, um ein echtes Erlebnis zu bieten. Stell dir vor, du trägst ein Headset und deine Bewegungen werden in der virtuellen Welt so gespiegelt, als würdest du sie in echt machen! Aber hier kommt der Haken: Den ganzen Körper zu verfolgen, besonders die Beine, ist ein echtes Rätsel. Aktuelle Systeme raten oft, was der Unterkörper macht, weil sie ihn nicht gut sehen können, und das kann zu lustigen oder peinlichen Situationen in der virtuellen Welt führen.
Das Problem mit aktuellen Systemen
Die meisten Tracking-Systeme heute verwenden nur drei Punkte am Körper: den Kopf und die Hände. Das bedeutet, sie raten, wie der Rest des Körpers sich bewegt. Es ist, als würdest du einem Zauberer zuschauen, der dir nur einen Teil des Tricks zeigt, aber erwartet, dass du glaubst, dass das Ganze echt ist!
Um das zu beheben, nutzen moderne VR- und AR-Systeme Tiefenkameras, um Informationen über den Raum um den Nutzer herum zu sammeln. Diese Kameras geben eine dreidimensionale Sicht auf die Umgebung. Leider bringt diese Technologie einige Herausforderungen mit sich. Wenn die Kamera zum Beispiel ein Körperteil nicht sehen kann, weiss sie nicht, wo sie es platzieren soll. Also, während du in deinem Wohnzimmer tanzst, könnte das System denken, deine Beine stehen still! Das kann zu sehr witzigen Szenen führen, wenn du deine Arme bewegst, aber deine Beine scheinen im Urlaub zu sein.
Ein neuer Ansatz
Hier kommt unsere neue Methode ins Spiel, die wir XR-MBT nennen. XR-MBT kombiniert die Informationen von Tiefenkameras mit intelligenten Trainingsmethoden, um die Bewegungen des ganzen Körpers in Echtzeit zu verfolgen. Denk daran, wie mehr Charaktere zu einem Videospiel hinzuzufügen; plötzlich fühlt sich das Spiel lebendig an!
Wir nutzen Tiefensensor-Technologie, um ein klareres Bild von den Bewegungen des Nutzers zu erhalten. Anstatt nur zu raten, wo die Beine sind, bringen wir dem System bei, den gesamten Körper anhand der gesammelten Tiefendaten zu verstehen. Das hilft, ein genaueres Bild davon zu malen, was der Nutzer macht, selbst wenn einige Teile ausser Sicht sind.
Wie funktioniert das?
Also, wie funktioniert dieser magische Prozess? Zuerst sammeln wir die Daten von der Kopfposition und den Handbewegungen. Dann nehmen wir auch Informationen vom Tiefensensor und erstellen eine Punktwolke – eine Sammlung von Punkten im Raum, die den Körper des Nutzers repräsentiert. Stell dir das wie eine verschwommene Wolke vor, die versucht, deine Form einzufangen!
Diese Wolke ist jedoch nicht perfekt. Es könnte bestimmte Punkte deines Körpers verpassen oder sie ein wenig durcheinanderbringen. Unser System verwendet clevere Algorithmen, um aus diesen unordentlichen Wolkendaten zu lernen und die beste Möglichkeit zu finden, wo jedes Körperteil sein sollte. Es ist, als würde man einem Kind beibringen, eine Person zu zeichnen, während einige ihrer Lieblingsstifte fehlen.
Das System trainieren
Um unsere Methode zum Laufen zu bringen, müssen wir sie mit echten und simulierten Daten trainieren. Wir sammeln eine Menge Daten von Leuten, die verschiedene Bewegungen machen, wie Springen, Treten und Tanzen. Dann erstellen wir einen Regelkatalog oder eine "How-to"-Anleitung für das System. Das hilft dabei, dass es besser darin wird, zu raten, wo jedes Körperteil sein sollte, selbst wenn es nicht vollständig sichtbar ist.
Durch die Kombination aus echten und fiktiven Daten bekommen wir etwas, das "selbstüberwachendes Lernen" heisst. Dieser schicke Begriff bedeutet einfach, dass wir nicht jedes einzelne Datenstück selbst beschriften müssen. Das System lernt aus den Daten, die es sieht, und wird mit der Zeit besser – wie ein Welpe, der das Holen lernt, indem er spielt!
Vollständige Körperbewegungen verfolgen
Sobald es trainiert ist, kann XR-MBT den ganzen Körper in Echtzeit verfolgen. Das bedeutet, wenn du dich bewegst, kann es mitfolgen, selbst wenn es deine Beine nicht die ganze Zeit sehen kann. Wenn dein Bein hinter einem Tisch versteckt ist, weiss das System trotzdem, dass es da ist, und kann annehmen, wo es sein sollte, basierend auf den restlichen Bewegungen. So kannst du einen virtuellen Fussball treten, ohne lächerlich auszusehen!
Aber was ist, wenn dein Bein etwas Unerwartetes macht? Kein Problem! XR-MBT hat einen Backup-Plan. Es kann zwischen verschiedenen Tracking-Methoden wechseln, um sicherzustellen, dass das, was es in der virtuellen Welt anzeigt, so nah wie möglich an der Realität ist. Wenn es das Sichtfeld eines Beins verliert, kann es die Lücken mit einer cleveren Schätzung füllen, basierend darauf, wo sich deine anderen Körperteile befinden.
Tests in der realen Welt
Wir haben unser XR-MBT-System durch verschiedene Tests geschickt, um zu sehen, wie gut es funktioniert. Wir haben es mit anderen bestehenden Systemen verglichen, um herauszufinden, ob unseres wirklich besser verfolgt. Zu unserer Freude haben wir festgestellt, dass XR-MBT einen grossartigen Job macht! Es kann die Beine und den Unterkörper viel besser verfolgen als diese alten Systeme, die nur raten.
Als wir es mit echten Leuten in echten Umgebungen getestet haben, haben wir festgestellt, dass XR-MBT eine Vielzahl von Beinbewegungen genau darstellen kann. Treten, Rennen und andere Aktionen sahen viel realistischer aus als je zuvor, was das virtuelle Erlebnis echt wirken lässt!
Der Spassfaktor
Jetzt reden wir über den spassigen Teil! Stell dir vor, du spielst ein Spiel, in dem du wie ein Superheld rennen, springen und treten kannst, und das Spiel spiegelt jede Bewegung, die du machst. Das ist das, was XR-MBT bieten will. Es öffnet die Türen zu einer ganz neuen Welt der Unterhaltung, in der du der Hauptdarsteller bist.
Egal, ob du auf einer virtuellen Party tanzt oder an einem schickem Ninja-Training teilnimmst, unser System sorgt dafür, dass diese Erfahrungen sich genau richtig anfühlen. Vielleicht kann dein virtueller Kumpel kein ernstes Gesicht mehr bewahren, wenn du den Ball über den Zaun kickst, und das ist Teil des Spasses!
Fazit
Die Welt von XR ist voller Potenzial, und genaues Bodytracking ist entscheidend, um es freizuschalten. Mit XR-MBT haben wir einen Schritt in Richtung eines Systems gemacht, das jede deiner Bewegungen treu verfolgen kann – sogar die heimlichen Beinbewegungen, die vorher der Fantasie überlassen waren. Egal, ob du durch eine digitale Landschaft rennst oder einfach nur deinem Freund zuwinken willst, XR-MBT sorgt dafür, dass du dabei gut aussiehst. Also, leg los und beweg dich; die virtuelle Welt wartet auf dich!
Zukünftige Entwicklungen
Wie bei jeder Technologie gibt es immer Raum für Verbesserungen. Während XR-MBT ziemlich gut abschneidet, schaut es immer nach besseren Wegen, um Bewegungen zu verfolgen. Stell dir eine Zukunft vor, in der jede Wendung und Drehung deines Körpers perfekt erfasst wird, was zu einem noch immersiveren Erlebnis führt.
Ausserdem wird es, je nachdem wie sich die XR-Technologie weiterentwickelt, auch darum gehen, Wege zu finden, diese Systeme benutzerfreundlicher zu gestalten. Das Ziel ist, dass die Leute in XR-Umgebungen einsteigen, ohne ein Handbuch zu brauchen; es sollte einfach funktionieren. Das wäre so, als würde man ein Paar Schuhe anziehen, die jedes Mal perfekt sitzen!
Das Unvorhersehbare annehmen
Ein spannender Aspekt von XR-MBT ist seine Fähigkeit, mit der unvorhersehbaren Natur der menschlichen Bewegung umzugehen. Wir sind keine Roboter; manchmal stolpern wir über unsere Füsse oder verheddern uns im Yogamatte! Unser System könnte darauf trainiert werden, sich an diese kleinen Ausrutscher anzupassen, um den Realismus zu bewahren und den Nutzern zu helfen, sich mehr mit ihrer virtuellen Umgebung verbunden zu fühlen.
Ein Spielplatz der Möglichkeiten
Stell dir verschiedene Szenarien vor, in denen XR-MBT glänzen könnte. Sporttraining, Tanzkurse oder einfach nur Spass mit Freunden in einem virtuellen Hangout können spannender werden als je zuvor. Ausserdem kann es zur Gesundheit beitragen, indem es den Menschen ermöglicht, Fitness in einer virtuellen Umgebung zu erkunden, sodass das Training mehr wie Spielzeit als wie eine Pflicht wirkt.
Aus Fehlern lernen
Der Lernprozess hört nicht auf, sobald XR-MBT draussen in der Welt ist. Jedes Mal, wenn ein Nutzer mit dem System interagiert, sammeln wir wertvolles Feedback. Wir reden hier von Lektionen, die im virtuellen Spielplatz gelernt wurden, egal, ob sie mit der Bewegungsgenauigkeit oder einfach nur mit purem Spass zu tun haben. Das wird uns helfen, XR-MBT kontinuierlich zu optimieren und sicherzustellen, dass es ein Top-Player im Tracking-Spiel bleibt.
Das Wesentliche
Am Ende des Tages stellt XR-MBT einen bedeutenden Fortschritt darin dar, wie wir virtuelle Umgebungen erleben. Indem wir die Lücke zwischen der realen und der virtuellen Welt überbrücken, hoffen wir, Erfahrungen zu schaffen, die nicht nur fesselnd und realistisch, sondern auch spassig sind. Also, egal, ob du digitale Hindernisse überquerst oder einfach nur in deinem virtuellen Wohnzimmer herumlümmelst, sei dir sicher, dass wir hart daran arbeiten, diese Erfahrungen so gut wie möglich zu gestalten.
Also schnapp dir dein Headset und mach dich bereit, die Welt von XR wie nie zuvor zu navigieren! Es wird eine Fahrt voller Bewegung, Überraschungen und viel Spass!
Titel: XR-MBT: Multi-modal Full Body Tracking for XR through Self-Supervision with Learned Depth Point Cloud Registration
Zusammenfassung: Tracking the full body motions of users in XR (AR/VR) devices is a fundamental challenge to bring a sense of authentic social presence. Due to the absence of dedicated leg sensors, currently available body tracking methods adopt a synthesis approach to generate plausible motions given a 3-point signal from the head and controller tracking. In order to enable mixed reality features, modern XR devices are capable of estimating depth information of the headset surroundings using available sensors combined with dedicated machine learning models. Such egocentric depth sensing cannot drive the body directly, as it is not registered and is incomplete due to limited field-of-view and body self-occlusions. For the first time, we propose to leverage the available depth sensing signal combined with self-supervision to learn a multi-modal pose estimation model capable of tracking full body motions in real time on XR devices. We demonstrate how current 3-point motion synthesis models can be extended to point cloud modalities using a semantic point cloud encoder network combined with a residual network for multi-modal pose estimation. These modules are trained jointly in a self-supervised way, leveraging a combination of real unregistered point clouds and simulated data obtained from motion capture. We compare our approach against several state-of-the-art systems for XR body tracking and show that our method accurately tracks a diverse range of body motions. XR-MBT tracks legs in XR for the first time, whereas traditional synthesis approaches based on partial body tracking are blind.
Autoren: Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
Letzte Aktualisierung: 2024-11-27 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.18377
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18377
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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