Avances en el modelado de interacción humano-objeto

Las interacciones entre personas y objetos no solo dependen de cómo se ven los objetos y dónde están, sino también de sus características físicas, como cuánto pesan y cuánto roce tienen. Estos rasgos añaden detalles importantes a cómo se mueven las personas, haciendo que las animaciones se vean más reales. Aunque ha habido mejoras en los métodos que se centran en el movimiento, esta área a menudo ha sido pasada por alto.

Crear Movimientos humanos suaves y realistas viene con dos desafíos principales. Primero, no es fácil aprender de los muchos tipos de información que involucran tanto movimientos humanos como detalles de los objetos. Esto incluye propiedades físicas y otros atributos no físicos. Segundo, no hay un buen conjunto de datos que capture una variedad de interacciones humanas con objetos que tienen diferentes cualidades físicas. Esta falta de datos hace que sea difícil crear mejores modelos.

Para abordar este problema, se creó un nuevo modelo llamado FORCE. Este modelo se centra en cómo las propiedades físicas afectan las interacciones humanas con los objetos, permitiendo un rango más amplio de movimientos realistas. La idea principal es que el movimiento humano se ve afectado por la cantidad de fuerza que una persona aplica y cuánta resistencia ofrece el objeto. Al usar un nuevo método de codificación de física intuitiva, este modelo captura cómo la fuerza humana y la resistencia del objeto trabajan juntas. Las pruebas mostraron que incluir la fuerza humana ayuda a aprender diferentes tipos de movimiento.

Junto con el modelo, se presentó un nuevo conjunto de datos llamado FORCE dataset. Este conjunto de datos contiene varios movimientos que ocurren al interactuar con objetos que tienen diferentes niveles de resistencia. Con este nuevo conjunto de datos y modelo, los investigadores esperan fomentar estudios adicionales en esta área.

#Desafíos en la Interacción Humano-Objeto

Crear movimientos realistas para las interacciones humano-objeto es una tarea complicada. El desafío radica en las maneras complejas en que los humanos y los objetos interactúan. Trabajos anteriores se han centrado principalmente en aspectos básicos de las interacciones, como la forma y la posición de los objetos, pero han pasado por alto rasgos físicos importantes como el peso y el roce. Estos detalles son vitales para distinguir acciones como cargar una maleta vacía versus una llena. Si la interacción no es posible, el modelo necesita saberlo; de lo contrario, carece de realismo. Este trabajo busca llenar ese vacío considerando rasgos físicos para crear movimientos humanos realistas en varias situaciones.

Los métodos basados en la física combinados con el aprendizaje por refuerzo han mostrado buenos resultados al tratar con diversas Fuerzas externas. Sin embargo, enfrentan desafíos como alta complejidad, ya que a menudo necesitan entrenamiento especial con sistemas de recompensas específicos para diferentes tareas. Por ello, generalmente se requiere un enfoque mixto. Además, estos métodos pueden tener dificultades cuando se trata de proporcionar un control fino, como cambiar de usar una mano a usar dos manos.

Por otro lado, los métodos basados en cinemática para crear movimientos humanos son más fáciles de escalar. Esta calidad es importante para aplicaciones como la realidad aumentada y virtual, donde se puede usar un solo modelo para interacciones complejas a lo largo del tiempo. Sin embargo, los métodos cinemáticos más antiguos a menudo ignoran el entorno circundante o se centran solo en objetos estáticos. Los enfoques más cercanos usaron la forma de los objetos, pero pasaron por alto los rasgos físicos de las interacciones. En la realidad, los humanos ajustan sus movimientos según cuánta resistencia sienten y la fuerza que aplican al tratar con un objeto.

Por ejemplo, al empujar un objeto pesado, una persona ejerce una mayor fuerza y cambia su postura, inclinándose hacia adelante para lidiar con el roce. Si la resistencia es demasiado alta, el objeto no se moverá y la persona dejará de intentar interactuar con él. Este tipo de movimiento matizado requiere un método que pueda adaptarse a las características físicas de la interacción.

#Introduciendo el Modelo FORCE

Crear un método cinemático para sintetizar estas interacciones presenta múltiples desafíos. Primero, es complicado razonar sobre los muchos tipos de información que provienen de humanos y objetos, como diferentes acciones, formas de los objetos y rasgos físicos importantes. La complejidad aquí complica los intentos de distinguir movimientos humanos similares, resultando en acciones que carecen de detalle y variedad. Segundo, determinar si una interacción puede suceder incluye más que solo la resistencia. También depende de cómo el humano interactúa con el objeto. Por ejemplo, una persona puede manejar un objeto más pesado mejor con ambas manos que solo con una. Se ha demostrado que centrarse únicamente en la resistencia lleva a resultados menos óptimos.

Otro problema es que no hay un conjunto de datos disponible que capture varias interacciones diarias bajo diferentes condiciones físicas. Esta falta de datos dificulta la construcción y evaluación de modelos. Recoger tales datos también puede ser complicado debido a problemas como que los objetos estén bloqueados de la vista.

Para contrarrestar estos desafíos, se desarrolló el modelo FORCE. Este es el primer método que se centra en los detalles intrincados de las interacciones humano-objeto mientras modela rasgos físicos como la resistencia y la fuerza humana aplicada. El modelo opera bajo una idea crucial: el movimiento humano está gobernado por la relación entre la fuerza que una persona aplica y la resistencia que percibe. Con una nueva codificación de física intuitiva basada en estos rasgos importantes, el modelo puede crear una amplia gama de interacciones. Por ejemplo, el modelo puede producir varios movimientos para un escenario de "carga", incluyendo cargar un objeto, necesitar dejarlo o darse cuenta de que simplemente no es posible cargarlo. Además, permite el control durante el tiempo de ejecución, lo que significa que el tipo de movimiento puede ajustarse no solo cambiando la resistencia del objeto, sino también decidiendo la acción y cómo la persona toca el objeto.

Además, se creó el conjunto de datos FORCE, que contiene muchas sutilezas de movimiento de interacciones con objetos que tienen de 3 a 6 niveles de resistencia. Se usó un sistema de seguimiento híbrido compuesto por cuatro cámaras Kinect RGB-D y 17 Unidades de Medición Inercial (IMUs) para recopilar datos. El conjunto de datos consta de 450 secuencias de movimiento, que suman 192,000 cuadros de interacciones suaves que involucran cargar, empujar y tirar objetos. Cada cuadro en el conjunto de datos incluye poses de alta calidad tanto de humanos como de objetos, sirviendo como un útil punto de referencia para varias tareas que involucran interacciones humano-objeto.

#Trabajos Relacionados

Las tareas asociadas con la síntesis de interacciones humano-objeto han existido en la visión computacional durante mucho tiempo. Inicialmente, el enfoque estaba en la síntesis básica del movimiento humano sin mucho contexto. Pero en trabajos más recientes, ha habido un esfuerzo por predecir affordances estáticas dentro de escenas 3D, principalmente observando las interacciones humanas con objetos que no se mueven. Muchos estudios recientes han tratado de predecir el movimiento humano en entornos preescaneados, entrenando módulos separados para rastrear movimientos principales y luego generando poses de cuerpo completo.

Sin embargo, la calidad de los Conjuntos de datos existentes a menudo es insuficiente cuando se trata de producir movimiento humano realista. La investigación se ha concentrado principalmente en situaciones donde las interacciones involucran objetos estáticos, como sentarse o acostarse en sillas. Otros estudios incluso trabajan en simular cómo una persona agarra objetos y mueve sus manos. Pero la mayoría de estos esfuerzos no han considerado las importantes interacciones dinámicas entre humanos y objetos en movimiento.

Por otro lado, hay métodos basados en simulaciones físicas y enfoques basados en cinemática que han intentado resolver este problema. Por ejemplo, algunos han desarrollado marcos que generan movimientos para técnicas de atrapar y cargar usando perspectivas egocéntricas. Si bien estos métodos son prometedores, a menudo se vuelven demasiado complicados, lo que resulta en la necesidad de varias políticas de movimiento.

En contraste, los enfoques cinemáticos son generalmente más eficientes. Entre ellos, la Máquina de Estado Neural ha mostrado la capacidad de modelar una gama de interacciones estáticas y dinámicas de manera efectiva. Otros trabajos se han centrado en entender movimientos en situaciones de contacto, pero no han considerado cómo el movimiento influye en la forma en que los humanos interactúan con objetos.

Nuestro modelo se destaca porque presta atención a los rasgos físicos que han sido descuidados en estudios anteriores, lo que permite la generación de interacciones humano-objeto distintas con detalles finos.

#Conjunto de Datos FORCE

El conjunto de datos FORCE es una contribución significativa al campo. Captura con precisión movimientos de interacción diversos y matizados, considerando diferentes niveles de resistencia. El conjunto de datos incluye secuencias de acción detalladas de empujar, tirar y cargar objetos a través de diferentes desafíos de resistencia.

Para recopilar estos datos, se desarrolló un sistema de seguimiento personalizado para superar problemas de ruido y oclusión. Al integrar sensores montados en humanos con cámaras, la precisión de los datos capturados mejoró significativamente.

Cada objeto utilizado en el estudio fue preescaneado para crear modelos de referencia. Durante la recopilación de datos, los objetos se colocaron estratégicamente para asegurar una replicación auténtica del movimiento bajo diversas condiciones. Cada acción se ejecutó con mínima guía para mantener un comportamiento natural.

El conjunto de datos consta de 450 secuencias que cubren diferentes tipos de interacción. Cada interacción se caracteriza por su resistencia asociada, que se manipula mediante la adición de pesos. El diseño del proceso de recolección también asegura una variedad de variaciones, capturando diferentes modos de contacto como interacciones con una mano y con dos manos.

#Metodología

La idea central detrás del modelo FORCE es sintetizar interacciones humano-objeto diversas y matizadas modelando rasgos físicos como la resistencia y la fuerza humana aplicada. La intención es hacer que el modelo responda a cambios en el escenario. La síntesis del movimiento no solo depende de la resistencia del objeto, sino también del tipo de acción y el método de contacto.

Nuestro método utiliza dos componentes clave: una red de movimiento consciente de la física y una red de predicción de contacto. Estos componentes trabajan juntos, donde la red de movimiento genera los movimientos mientras que la red de predicción de contacto asegura la plausibilidad de la interacción.

La red de movimiento consciente de la física aprende de varios tipos de información, incluyendo el movimiento humano y detalles del objeto, para sintetizar movimientos futuros. La entrada incluye el estado actual del humano, el objeto y el contexto físico de la interacción. El modelo presta atención a la interacción entre la fuerza ejercida por el humano y la resistencia que presenta el objeto, lo que ayuda a producir movimientos realistas.

La red de predicción de contacto se centra en asegurar que las acciones del humano sean físicamente plausibles basadas en las características del objeto. Por ejemplo, la forma en que una persona sostiene un objeto puede cambiar dependiendo de cuán pesado o resbaladizo sea. Este aspecto es crucial para asegurarse de que el movimiento sintetizado respete las leyes de la física, llevando a menos colisiones y más interacciones realistas.

#Entrenamiento y Evaluación

El proceso de entrenamiento del modelo FORCE implica refinar las predicciones de movimiento y contacto para asegurar resultados de alta calidad. Esto se logra a través de técnicas de aprendizaje supervisado, enfocándose en minimizar errores relacionados con la futura pose humana y los resultados de interacción. El modelo se prueba en diversas situaciones, enfatizando la necesidad de precisión y realismo en varios tipos de movimiento y niveles de resistencia.

Para evaluar el rendimiento de nuestro modelo, lo comparamos con métodos base para valorar precisión, tiempo de ejecución y diversidad de los movimientos generados. Métricas como el error promedio por articulación, la tasa de éxito y las puntuaciones de colisión ayudan a cuantificar qué tan bien se desempeña el modelo en la generación de interacciones plausibles.

#Resultados y Discusiones

Los resultados demuestran que el modelo FORCE supera a los métodos anteriores en la generación de interacciones humano-objeto realistas. El rendimiento en términos de precisión y diversidad es significativo, indicando que nuestro enfoque captura efectivamente las sutilezas del movimiento humano en respuesta a diferentes escenarios físicos.

Por ejemplo, al ser probado, el modelo generó con éxito acciones como cargar y empujar objetos, ajustando la pose humana según cuán resistentes eran los objetos. La capacidad de sintetizar estos movimientos muestra la fortaleza del modelo consciente de la física en escenarios prácticos.

Evaluaciones adicionales indican que el modelo logra tasas de éxito más altas en tareas de interacción y minimiza colisiones durante los movimientos, reforzando su capacidad para producir interacciones realistas. Las evaluaciones cualitativas también revelan que las sutilezas en el movimiento se preservan a través de diferentes escenarios, mostrando la versatilidad del modelo.

#Conclusión

Este trabajo busca avanzar en la comprensión de las interacciones humano-objeto al presentar un método cinemático que mezcla física intuitiva con la síntesis de movimiento humano. El modelo FORCE y el conjunto de datos que lo acompaña son herramientas importantes para investigadores y desarrolladores en campos como la animación, la realidad virtual y los videojuegos.

Al centrarse en la interacción entre la fuerza aplicada y la resistencia, este método aborda con éxito los desafíos en la generación de movimientos humanos diversos. El conjunto de datos proporciona un recurso rico para una mayor exploración y desarrollo en el modelado de interacciones humano-objeto.

Los avances presentados contribuyen a una mayor variedad de posibilidades para crear acciones humanas realistas en diversas aplicaciones. Trabajos futuros pueden expandir estos hallazgos incorporando escenarios más dinámicos y una variedad más amplia de interacciones, abriendo la puerta a simulaciones y experiencias más ricas.