Avanzando el Seguimiento del Cuerpo en la Realidad Virtual
Un nuevo método mejora el seguimiento corporal completo para experiencias virtuales inmersivas.
Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- El Problema con los Sistemas Actuales
- Un Nuevo Enfoque
- ¿Cómo Funciona?
- Entrenando el Sistema
- Rastreando Movimientos del Cuerpo Completo
- Pruebas en el Mundo Real
- El Factor Divertido
- Conclusión
- Desarrollos Futuros
- Abrazando lo Impredecible
- Un Parque de Posibilidades
- Aprendiendo de los Errores
- Lo Esencial
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En el mundo de la realidad virtual y aumentada, asegurar que los movimientos del cuerpo del usuario se rastreen con precisión es esencial para una experiencia real. ¡Imagina ponerte unos auriculares y que tus movimientos se reflejen en el mundo virtual como si los hicieras en la vida real! Pero aquí está el problema: rastrear todo el cuerpo, especialmente las piernas, es un verdadero rompecabezas. Los sistemas actuales a menudo adivinan lo que hace la parte inferior del cuerpo porque no pueden verlo bien, y eso puede llevar a situaciones graciosas o incómodas en el mundo virtual.
El Problema con los Sistemas Actuales
La mayoría de los sistemas de rastreo hoy en día utilizan solo tres puntos en el cuerpo: la cabeza y las manos. Esto significa que adivinan cómo se mueve el resto del cuerpo. ¡Es como ver a un mago que solo te muestra parte del truco pero espera que creas que todo es real!
Para solucionarlo, los sistemas modernos de realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR) usan Cámaras de profundidad para recopilar información sobre el espacio que rodea al usuario. Estas cámaras dan una vista tridimensional del entorno. Desafortunadamente, esta tecnología tiene sus desafíos. Por ejemplo, si la cámara no puede ver una parte del cuerpo, no sabe dónde colocarla. Así que, mientras estés bailando en tu sala, el sistema puede pensar que tus piernas están quietas. ¡Esto puede generar escenas muy tontas cuando mueves los brazos pero tus piernas parecen estar de vacaciones!
Un Nuevo Enfoque
Aquí es donde entra nuestro nuevo método, al que llamamos XR-MBT. XR-MBT combina la información de las cámaras de profundidad con métodos de entrenamiento inteligentes para rastrear los movimientos del cuerpo completo En tiempo real. Piénsalo como agregar más personajes a un videojuego; de repente, el juego se siente lleno de acción.
Utilizamos tecnología de detección de profundidad para obtener una imagen más clara de los movimientos del cuerpo del usuario. En lugar de solo adivinar dónde están las piernas, enseñamos al sistema a entender todo el cuerpo usando los datos de profundidad que recopila. Esto ayuda a pintar una imagen más precisa de lo que el usuario está haciendo, incluso si algunas partes están fuera de vista.
¿Cómo Funciona?
¿Entonces, cómo funciona este proceso mágico? Primero, recopilamos datos de la posición de la cabeza y los movimientos de las manos. Luego, también tomamos información del sensor de profundidad, creando una nube de puntos-una colección de puntos en el espacio que representan el cuerpo del usuario. ¡Piensa en ello como una nube difusa que intenta capturar tu forma!
Sin embargo, esta nube no es perfecta. Puede que le falten ciertos puntos de tu cuerpo o los mezcle un poco. Nuestro sistema utiliza algoritmos inteligentes para aprender de estos datos desordenados y averiguar la mejor manera de rastrear dónde debería estar cada parte del cuerpo. Es como enseñar a un niño a dibujar una persona usando todos sus crayones favoritos, incluso si faltan algunos colores.
Entrenando el Sistema
Para hacer que nuestro método funcione, necesitamos enseñarle usando tanto datos del mundo real como datos simulados. Recopilamos un montón de datos de personas realizando diferentes movimientos, como saltar, patear y bailar. Luego, creamos un conjunto de reglas, o una "guía de cómo hacerlo", para el sistema. Esto ayuda a que se vuelva mejor adivinando dónde debería estar cada parte del cuerpo, incluso cuando no está completamente visible.
Al usar esta combinación de datos reales y falsos, obtenemos algo llamado "Aprendizaje Auto-Supervisado". Este término elegante solo significa que no necesitamos etiquetar cada pedazo de datos nosotros mismos. El sistema aprende de los datos que ve y se vuelve mejor en su trabajo con el tiempo-como un cachorrito que aprende a traer la pelota jugando.
Rastreando Movimientos del Cuerpo Completo
Una vez entrenado, XR-MBT puede rastrear el cuerpo completo en tiempo real. Esto significa que cuando te mueves, puede seguirte, incluso si no puede ver tus piernas todo el tiempo. Si tu pierna está oculta detrás de una mesa, el sistema aún sabe que está ahí y puede asumir dónde debería estar basado en el resto de tus movimientos. ¡Así que puedes patear un balón virtual sin parecer ridículo!
Pero, ¿qué pasa si tu pierna hace algo inesperado? ¡No hay problema! XR-MBT tiene un plan de respaldo. Puede cambiar entre diferentes métodos de rastreo para asegurarse de que lo que muestra en el mundo virtual sea lo más parecido a la realidad posible. Si pierde de vista una pierna, puede llenar los huecos con una suposición inteligente basada en dónde están las otras partes de tu cuerpo.
Pruebas en el Mundo Real
Pusimos a nuestro sistema XR-MBT a través de varias pruebas para ver qué tan bien funciona. Lo comparamos con otros sistemas existentes para descubrir si el nuestro realmente rastrea mejor. Para nuestra alegría, descubrimos que XR-MBT hace un gran trabajo. Puede seguir las piernas y la parte inferior del cuerpo mucho mejor que esos viejos sistemas que solo adivinan.
Cuando lo probamos con personas reales en entornos reales, notamos que XR-MBT podía representar con precisión una amplia gama de movimientos de piernas. Patear, correr y otras acciones se veían mucho más realistas que nunca, haciendo que la experiencia virtual se sintiera genuina.
El Factor Divertido
Ahora, hablemos de la parte divertida. Imagina jugar un juego donde puedes correr, saltar y patear como un superhéroe, y el juego refleja cada movimiento que haces. Eso es lo que XR-MBT busca proporcionar. Abre las puertas a un mundo completamente nuevo de entretenimiento donde tú eres la estrella principal.
Ya sea que estés bailando en una fiesta virtual o participando en un elegante curso de entrenamiento ninja, nuestro sistema ayuda a que esas experiencias se sientan perfectas. ¡Quizás tu amigo virtual no podrá contener la risa cuando patees esa pelota sobre la cerca, y eso es parte de la diversión!
Conclusión
El mundo de XR está lleno de potencial, y rastrear el cuerpo con precisión es vital para desbloquearlo. Con XR-MBT, hemos dado un paso hacia la creación de un sistema que puede seguir fielmente cada uno de tus movimientos, incluso esos movimientos de piernas traviesos que antes se dejaban a la imaginación. Así que, ya sea que estés corriendo por un paisaje digital o simplemente intentando saludar a tu amigo, XR-MBT está aquí para asegurarse de que luzcas bien haciéndolo. ¡Ahora, adelante y muévete; el mundo virtual te está esperando!
Desarrollos Futuros
Como con cualquier tecnología, siempre hay margen de mejora. Si bien XR-MBT funciona bastante bien, siempre está buscando mejores formas de rastrear el movimiento. Por ejemplo, incorporar más sensores podría mejorar aún más la precisión. Imagina un futuro donde cada giro y vuelta de tu cuerpo se capture a la perfección, llevando a una experiencia aún más inmersiva.
Además, a medida que la tecnología XR progresa, encontrar formas de hacer que estos sistemas sean más fáciles de usar será una prioridad. La meta es que la gente pueda entrar en entornos XR sin necesidad de un manual; simplemente debería funcionar. ¡Eso sería como ponerte un par de zapatos que mágicamente quedan perfectos cada vez!
Abrazando lo Impredecible
Un aspecto emocionante de XR-MBT es su capacidad para manejar la naturaleza impredecible del movimiento humano. No somos robots; a veces tropezamos con nuestros pies o nos enredamos en la esterilla de yoga. ¡Nuestro sistema podría ser entrenado para adaptarse a esas pequeñas meteduras de pata, preservando el realismo y ayudando a los usuarios a sentirse más conectados con su entorno virtual!
Un Parque de Posibilidades
Imagina varios escenarios donde XR-MBT podría brillar. El entrenamiento deportivo, las clases de danza, o incluso simplemente divirtiéndote con amigos en un encuentro virtual pueden volverse mucho más atractivos que nunca. Además, puede contribuir al bienestar al permitir que las personas exploren el fitness en un entorno virtual, haciendo que ejercitarse se sienta como un juego en lugar de una tarea.
Aprendiendo de los Errores
El proceso de aprendizaje no se detiene una vez que XR-MBT está en el mundo. Cada vez que un usuario interactúa con el sistema, recopilamos valiosos comentarios. Hablamos de lecciones aprendidas del parque de diversiones virtual, ya sea relacionadas con la precisión del movimiento o simplemente con la diversión. Esto nos ayudará a afinar continuamente XR-MBT y asegurarnos de que siga siendo un jugador destacado en el juego del rastreo.
Lo Esencial
Al final del día, XR-MBT representa un avance significativo en la forma en que experimentamos entornos virtuales. Al cerrar la brecha entre el mundo real y el virtual, esperamos crear experiencias que sean no solo atractivas y realistas, sino también divertidas. Así que, ya sea que estés saltando sobre obstáculos digitales o simplemente relajándote en tu sala virtual, ten la seguridad de que estamos trabajando duro para hacer que esas experiencias sean lo mejor posible.
Así que, prepárate, ponte tus auriculares y prepárate para navegar por el mundo de XR como nunca antes. ¡Va a ser un viaje lleno de movimiento, sorpresas y mucha diversión!
Título: XR-MBT: Multi-modal Full Body Tracking for XR through Self-Supervision with Learned Depth Point Cloud Registration
Resumen: 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.
Autores: Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
Última actualización: 2024-11-27 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.18377
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18377
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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