Fortschritte im Modellieren der Mensch-Objekt-Interaktion

Interaktionen zwischen Menschen und Objekten werden nicht nur davon beeinflusst, wie die Objekte aussehen und wo sie sich befinden, sondern auch von ihren physikalischen Eigenschaften wie Gewicht und Reibung. Diese Eigenschaften fügen wichtige Details hinzu, wie sich Menschen bewegen, wodurch Animationen realistischer wirken. Obwohl es Fortschritte in Methoden gegeben hat, die sich auf Bewegung konzentrieren, wurde dieser Bereich oft vernachlässigt.

Einen flüssigen und realistischen menschlichen Bewegungsablauf zu erstellen, bringt zwei Hauptprobleme mit sich. Erstens ist es nicht einfach, aus den vielen Arten von Informationen zu lernen, die sowohl menschliche Bewegungen als auch Objektdetails umfassen, einschliesslich physikalischer Eigenschaften und anderer nicht-physikalischer Merkmale. Zweitens gibt es keinen guten Datensatz, der eine Vielzahl von menschlichen Interaktionen mit Objekten erfasst, die unterschiedliche physikalische Eigenschaften haben. Dieser Mangel an Daten erschwert die Erstellung besserer Modelle.

Um dieses Problem zu lösen, wurde ein neues Modell namens FORCE entwickelt. Dieses Modell konzentriert sich darauf, wie physikalische Eigenschaften menschliche Interaktionen mit Objekten beeinflussen und ermöglicht eine breitere Palette realistischer Bewegungen. Die Hauptidee ist, dass menschliche Bewegung durch die Kraft, die eine Person ausübt, und den Widerstand, den das Objekt bietet, beeinflusst wird. Durch die Verwendung einer neuen Methode zur Kodierung intuitiver Physik erfasst dieses Modell, wie menschliche Kraft und Objektwiderstand zusammenarbeiten. Tests haben gezeigt, dass das Einbeziehen menschlicher Kraft hilft, unterschiedliche Arten von Bewegungen zu lernen.

Zusammen mit dem Modell wurde ein neuer Datensatz namens FORCE-Datensatz eingeführt. Dieser Datensatz enthält verschiedene Bewegungen, die auftreten, wenn man mit Objekten interagiert, die unterschiedliche Widerstandsniveaus haben. Mit diesem neuen Datensatz und Modell hoffen die Forscher, weitere Studien in diesem Bereich zu fördern.

#Herausforderungen in der Mensch-Objekt-Interaktion

Realistische Bewegungen für Mensch-Objekt-Interaktionen zu erstellen, ist eine harte Aufgabe. Die Herausforderung liegt in den komplexen Weisen, wie Menschen und Objekte interagieren. Frühere Arbeiten haben sich hauptsächlich auf grundlegende Aspekte von Interaktionen konzentriert, wie die Form und Position von Objekten, aber wichtige physikalische Merkmale wie Gewicht und Reibung übersehen. Diese Details sind entscheidend, um Aktionen wie das Tragen eines leeren Koffers im Vergleich zu einem vollen zu unterscheiden. Wenn die Interaktion nicht möglich ist, muss das Modell das wissen; andernfalls fehlt es an Realismus. Diese Arbeit zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem physikalische Merkmale berücksichtigt werden, um lebensechte menschliche Bewegungen in verschiedenen Situationen zu schaffen.

Physikbasierte Methoden in Kombination mit verstärkendem Lernen haben gute Ergebnisse gezeigt, wenn es um verschiedene äussere Kräfte geht. Allerdings stehen sie vor Herausforderungen wie hoher Komplexität, da sie oft spezielles Training mit massgeschneiderten Belohnungssystemen für unterschiedliche Aufgaben benötigen. Deshalb ist oft ein gemischter Ansatz erforderlich. Darüber hinaus können diese Methoden Schwierigkeiten haben, wenn es um genaue Steuerung geht, wie zum Beispiel, von einer Hand auf zwei Hände umzuschalten.

Andererseits sind kinematische Methoden zur Generierung menschlicher Bewegungen einfacher zu skalieren. Diese Eigenschaft ist wichtig für Anwendungen wie Augmented und Virtual Reality, wo ein einziges Modell über einen längeren Zeitraum für komplexe Interaktionen verwendet werden kann. Ältere kinematische Methoden ignorieren jedoch oft die Umgebung oder konzentrieren sich nur auf unbewegte Objekte. Die nächsten Ansätze verwendeten Objektformen, aber übersehen die physikalischen Eigenschaften der Interaktionen. In Wirklichkeit passen Menschen ihre Bewegungen basierend darauf an, wie viel Widerstand sie spüren und welche Kraft sie beim Umgang mit einem Objekt ausüben.

Wenn man beispielsweise ein schweres Objekt schiebt, übt eine Person mehr Kraft aus und verändert ihre Haltung, indem sie sich nach vorne lehnt, um mit der Reibung umzugehen. Wenn der Widerstand zu hoch ist, wird sich das Objekt nicht bewegen, und die Person wird aufhören, zu versuchen, es zu bewegen. Diese Art von nuancierter Bewegung erfordert eine Methode, die sich an die physikalischen Merkmale der Interaktion anpassen kann.

#Einführung des FORCE-Modells

Eine kinematische Methode zu entwickeln, um diese Interaktionen zu synthetisieren, stellt mehrere Herausforderungen dar. Erstens ist es schwierig, über die vielen Arten von Informationen nachzudenken, die von Menschen und Objekten kommen, wie verschiedene Aktionen, Objektformen und wichtige physikalische Merkmale. Die Komplexität hier erschwert es, ähnliche menschliche Bewegungen auseinanderzuhalten, was zu Aktionen führt, die an Detail und Vielfalt mangeln. Zweitens erfordert die Bestimmung, ob eine Interaktion stattfinden kann, mehr als nur den Widerstand. Es hängt auch davon ab, wie der Mensch mit dem Objekt interagiert. Zum Beispiel kann eine Person ein schwereres Objekt besser mit beiden Händen als mit nur einer handhaben. Es hat sich gezeigt, dass das blosse Fokussieren auf den Widerstand zu weniger optimalen Ergebnissen führt.

Ein weiteres Problem ist, dass es keinen verfügbaren Datensatz gibt, der verschiedene alltägliche Interaktionen unter unterschiedlichen physikalischen Bedingungen erfasst. Dieser Mangel an Daten erschwert den Aufbau und die Bewertung von Modellen. Das Sammeln solcher Daten kann auch schwierig sein, zum Beispiel durch Probleme wie Sichtblockierungen.

Um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, wurde das FORCE-Modell entwickelt. Dies ist die erste Methode, die sich auf die komplexen Details von Mensch-Objekt-Interaktionen konzentriert, während sie physikalische Merkmale wie Widerstand und angewandte menschliche Kraft modelliert. Das Modell basiert auf einer entscheidenden Einsicht: menschliche Bewegung wird durch die Beziehung zwischen der Kraft, die eine Person anwendet, und dem Widerstand, den sie wahrnimmt, bestimmt. Mit einer neuen intuitiven Physik-Kodierung, die auf diesen wichtigen Eigenschaften basiert, kann das Modell eine breite Palette von Interaktionen erzeugen. Zum Beispiel kann das Modell verschiedene Bewegungen für ein "Tragen"-Szenario erzeugen, einschliesslich das Tragen eines Objekts, das Bedürfnis, es fallen zu lassen, oder die Erkenntnis, dass es einfach nicht möglich ist, es zu tragen. Ausserdem ermöglicht es eine Steuerung zur Laufzeit, was bedeutet, dass die Art der Bewegung nicht nur durch die Änderung des Widerstands des Objekts, sondern auch durch die Entscheidung über die Aktion und die Art, wie die Person das Objekt berührt, angepasst werden kann.

Darüber hinaus wurde der FORCE-Datensatz erstellt, der viele Bewegungsnuancen aus Interaktionen mit Objekten mit 3-6 Widerstandsniveaus beinhaltet. Ein hybrides Tracking-System, das aus vier Kinect RGB-D-Kameras und 17 Inertial Measurement Units (IMUs) besteht, wurde verwendet, um Daten zu sammeln. Der Datensatz umfasst 450 Bewegungssequenzen, die insgesamt 192.000 Frames von flüssigen Interaktionen beim Tragen, Schieben und Ziehen von Objekten darstellen. Jeder Frame im Datensatz enthält hochwertige Posen von sowohl Menschen als auch Objekten und dient als nützliche Benchmark für verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit Mensch-Objekt-Interaktionen.

#Verwandte Arbeiten

Die Aufgaben, die mit der Synthese von Mensch-Objekt-Interaktionen verbunden sind, existieren im Bereich der Computer Vision schon lange. Zunächst lag der Fokus auf der grundlegenden Synthese menschlicher Bewegungen ohne viel Kontext. In neueren Arbeiten gab es jedoch Bestrebungen, statische Möglichkeiten innerhalb von 3D-Szenen vorherzusagen, wobei hauptsächlich menschliche Interaktionen mit unbeweglichen Objekten betrachtet wurden. Viele aktuelle Studien haben versucht, menschliche Bewegungen in vorab gescannten Umgebungen vorherzusagen, indem sie separate Module trainieren, um Hauptbewegungen zu verfolgen und dann Ganzkörperposen zu generieren.

Die Qualität der bestehenden Datensätze reicht jedoch oft nicht aus, um realistische menschliche Bewegungen zu erzeugen. Die Forschung konzentrierte sich hauptsächlich auf Situationen, in denen Interaktionen unbewegte Objekte betreffen, wie das Sitzen oder Liegen auf Stühlen. Andere Studien beschäftigen sich sogar damit, wie eine Person Objekte greift und ihre Hände bewegt. Aber die meisten dieser Bemühungen haben es versäumt, die wichtigen dynamischen Interaktionen zwischen Menschen und bewegten Objekten zu berücksichtigen.

Auf der anderen Seite gibt es physikbasierte Simulationsmethoden und kinematische Ansätze, die versucht haben, dieses Problem zu lösen. Einige haben beispielsweise Rahmenwerke entwickelt, die Bewegungen für Fang- und Tragetechniken unter Verwendung egozentrischer Perspektiven generieren. Während diese Methoden vielversprechend sind, werden sie oft zu kompliziert, was zu einem Bedarf an verschiedenen Bewegungsrichtlinien führt.

Im Gegensatz dazu sind kinematische Ansätze im Allgemeinen effizienter. Unter ihnen hat das Neural State Machine-Modell gezeigt, dass es in der Lage ist, eine Vielzahl von statischen und dynamischen Interaktionen gut zu modellieren. Andere Arbeiten konzentrieren sich darauf, Bewegungen in Kontaktsituationen zu verstehen, haben aber nicht berücksichtigt, wie die Bewegung die Art beeinflusst, wie Menschen mit Objekten interagieren.

Unser Modell sticht hervor, weil es auf physikalische Merkmale achtet, die in früheren Studien vernachlässigt wurden, und die Erzeugung unterschiedlicher Mensch-Objekt-Interaktionen mit feinen Details ermöglicht.

#FORCE-Datensatz

Der FORCE-Datensatz ist ein bedeutender Beitrag auf diesem Gebiet. Er erfasst genau vielfältige und nuancierte Interaktionsbewegungen und berücksichtigt verschiedene Widerstandsniveaus. Der Datensatz umfasst detaillierte Aktionssequenzen für Schieben, Ziehen und Tragen von Objekten, die verschiedene Widerstandsherausforderungen darstellen.

Um diese Daten zu sammeln, wurde ein massgeschneidertes Tracking-System entwickelt, um Geräusch- und Sichtblockierungsprobleme zu überwinden. Durch die Integration von menschlich montierten Sensoren mit Kameras wurde die Genauigkeit der erfassten Daten erheblich verbessert.

Jedes Objekt, das in der Studie verwendet wurde, wurde vorab gescannt, um Referenzmodelle zu erstellen. Während der Datensammlung wurden die Objekte strategisch platziert, um eine authentische Bewegungswiederholung unter variierenden Bedingungen sicherzustellen. Jede Aktion wurde mit minimaler Anleitung ausgeführt, um ein natürliches Verhalten zu wahren.

Der Datensatz besteht aus 450 Sequenzen, die verschiedene Interaktionsarten abdecken. Jede Interaktion ist durch ihren damit verbundenen Widerstand charakterisiert, der durch das Hinzufügen von Gewichten manipuliert wird. Das Design des Erfassungsprozesses sorgt ausserdem für eine Verbreitung von Variationen und erfasst unterschiedliche Kontaktmodi wie einhändiges und zweihändiges Interagieren.

#Methodik

Die Kernidee hinter dem FORCE-Modell ist es, vielfältige und nuancierte Mensch-Objekt-Interaktionen zu synthetisieren, indem physikalische Merkmale wie Widerstand und die angewandte menschliche Kraft modelliert werden. Die Absicht ist, das Modell reaktionsfähig auf Veränderungen in dem Szenario zu machen. Die Synthese der Bewegung hängt nicht nur vom Widerstand des Objekts ab, sondern auch von der Art der Handlung und der Methode des Kontakts.

Unsere Methode verwendet zwei wichtige Komponenten: ein physikbewusstes Bewegungsnetzwerk und ein Kontaktvorhersagenetzwerk. Diese Komponenten arbeiten zusammen, wobei das Bewegungsnetzwerk die Bewegungen generiert, während das Kontaktvorhersagenetzwerk die Plausibilität der Interaktion sicherstellt.

Das physikbewusste Bewegungsnetzwerk lernt aus verschiedenen Informationsarten, einschliesslich menschlicher Bewegung und Objektdetails, um zukünftige Bewegungen zu synthetisieren. Die Eingabe umfasst den aktuellen Zustand des Menschen, des Objekts und den physikalischen Kontext der Interaktion. Das Modell achtet auf das Zusammenspiel zwischen der vom Menschen ausgeübten Kraft und dem Widerstand, den das Objekt bietet, was hilft, realistische Bewegungen zu erzeugen.

Das Kontaktvorhersagenetzwerk konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass die menschlichen Aktionen physikalisch plausibel sind, basierend auf den Eigenschaften des Objekts. Zum Beispiel kann die Art, wie eine Person ein Objekt hält, je nach Gewicht oder Rutschigkeit variieren. Dieser Aspekt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die synthetisierte Bewegung die Gesetze der Physik respektiert, was zu weniger Kollisionen und realistischeren Interaktionen führt.

#Training und Evaluation

Der Trainingsprozess des FORCE-Modells umfasst die Verfeinerung der Bewegungs- und Kontaktvorhersagen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten. Dies wird durch überwachtes Lernen erreicht, das auf die Minimierung von Fehlern hinsichtlich der zukünftigen menschlichen Pose und der Interaktionsresultate abzielt. Das Modell wird in unterschiedlichen Szenarien getestet, wobei der Fokus auf der Notwendigkeit von Genauigkeit und Realismus über verschiedene Bewegungstypen und Widerstandsniveaus gelegt wird.

Um die Leistung unseres Modells zu bewerten, vergleichen wir es mit Basismethoden, um Genauigkeit, Ausführungszeit und Vielfalt der generierten Bewegungen zu bewerten. Metriken wie der durchschnittliche Fehler pro Gelenk, die Erfolgsquote und Kollisionsergebnisse helfen, zu quantifizieren, wie gut das Modell bei der Generierung plausibler Interaktionen abschneidet.

#Ergebnisse und Diskussionen

Die Ergebnisse zeigen, dass das FORCE-Modell frühere Methoden in der Generierung realistischer Mensch-Objekt-Interaktionen übertrifft. Die Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Vielfalt ist signifikant, was darauf hinweist, dass unser Ansatz die Nuancen menschlicher Bewegung als Reaktion auf unterschiedliche physikalische Szenarien effektiv erfasst.

Beispielsweise konnte das Modell bei Tests erfolgreich Aktionen wie das Tragen und Schieben von Objekten generieren und die menschliche Pose basierend darauf anpassen, wie widerstandsfähig die Objekte waren. Die Fähigkeit, diese Bewegungen zu synthetisieren, zeigt die Stärke des physikbewussten Modells in praktischen Szenarien.

Weitere Bewertungen deuten darauf hin, dass das Modell höhere Erfolgsraten in Interaktionsaufgaben erreicht und Kollisionen während der Bewegungen minimiert, was seine Fähigkeit zur Erzeugung realistischer Interaktionen verstärkt. Die qualitativen Bewertungen zeigen auch, dass die Nuancen in der Bewegung über verschiedene Szenarien hinweg erhalten bleiben, was die Vielseitigkeit des Modells verdeutlicht.

#Fazit

Diese Arbeit zielt darauf ab, das Verständnis von Mensch-Objekt-Interaktionen zu erweitern, indem sie eine kinematische Methode präsentiert, die intuitive Physik mit der Synthese menschlicher Bewegung kombiniert. Das FORCE-Modell und der begleitende Datensatz sind wichtige Werkzeuge für Forscher und Entwickler in Bereichen wie Animation, virtuelle Realität und Gaming.

Indem sie sich auf das Zusammenspiel zwischen angewandter Kraft und Widerstand konzentriert, adressiert diese Methode erfolgreich Herausforderungen bei der Generierung vielfältiger menschlicher Bewegungen. Der Datensatz bietet eine reichhaltige Ressource für weitere Erkundungen und Entwicklungen im Bereich der Modellierung von Mensch-Objekt-Interaktionen.

Die Fortschritte, die gemacht wurden, tragen zu einer grösseren Bandbreite an Möglichkeiten bei, realistische menschliche Aktionen in verschiedenen Anwendungen zu schaffen. Zukünftige Arbeiten könnten auf diese Erkenntnisse aufbauen, indem sie dynamischere Szenarien und eine breitere Vielfalt an Interaktionen einbeziehen, was die Tür für reichere Simulationen und Erfahrungen öffnet.