Avanzando il tracciamento del corpo nella realtà virtuale
Un nuovo metodo migliora il tracciamento del corpo intero per esperienze virtuali immersive.
Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
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Indice
- Il Problema con i Sistemi Attuali
- Un Nuovo Approccio
- Come Funziona?
- Allenare il Sistema
- Tracciare i Movimenti del Corpo Intero
- Test nel Mondo Reale
- Il Fattore Divertente
- Conclusione
- Sviluppi Futuri
- Abbracciare l'Imprevedibile
- Un Parco Giochi di Possibilità
- Imparare dagli Errori
- La Sintesi
- Fonte originale
- Link di riferimento
Nel mondo della realtà virtuale e aumentata, è fondamentale tracciare con precisione i movimenti del corpo dell'utente per un'esperienza autentica. Immagina di indossare un visore e vedere i tuoi movimenti replicati nel mondo virtuale come se li stessi facendo nella vita reale! Ma c'è un problema: tracciare l'intero corpo, specialmente le gambe, è un vero rompicapo. I sistemi attuali spesso indovinano cosa fa la parte inferiore del corpo perché non la vedono bene, e questo può portare a situazioni buffe o imbarazzanti nel mondo virtuale.
Il Problema con i Sistemi Attuali
La maggior parte dei sistemi di Tracciamento oggi usa solo tre punti sul corpo: la testa e le mani. Questo significa che indovina come si muove il resto del corpo. È come guardare un mago che ti mostra solo parte del trucco ma si aspetta che tu creda che il tutto sia reale!
Per risolvere questo problema, i moderni sistemi di realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR) utilizzano Telecamere di profondità per raccogliere informazioni sullo spazio intorno all'utente. Queste telecamere offrono una vista tridimensionale dell'ambiente. Sfortunatamente, questa tecnologia presenta delle sfide. Per esempio, se la telecamera non riesce a vedere una parte del corpo, non sa dove posizionarla. Quindi, mentre potresti ballare nel tuo soggiorno, il sistema potrebbe pensare che le tue gambe siano ferme! Questo può creare scene molto ridicole quando muovi le braccia ma le gambe sembrano essere in vacanza.
Un Nuovo Approccio
Qui entra in gioco il nostro nuovo metodo, che chiamiamo XR-MBT. XR-MBT combina le informazioni delle telecamere di profondità con metodi di allenamento intelligenti per tracciare i movimenti del corpo intero In tempo reale. Pensalo come aggiungere più personaggi a un videogioco; improvvisamente il gioco sembra vivo con azione!
Utilizziamo la tecnologia di rilevamento della profondità per avere un quadro più chiaro dei movimenti del corpo dell'utente. Invece di indovinare dove sono le gambe, insegniamo al sistema a capire l'intero corpo utilizzando i dati di profondità che raccoglie. Questo aiuta a dipingere un quadro più accurato di ciò che l'utente sta facendo, anche se alcune parti sono fuori vista.
Come Funziona?
Quindi, come funziona questo processo magico? Prima, raccogliamo i dati dalla posizione della testa e dai movimenti delle mani. Poi, prendiamo anche informazioni dal sensore di profondità, creando una nuvola di punti-una raccolta di punti nello spazio che rappresentano il corpo dell'utente. Pensala come una nuvola fuzzy che cerca di catturare la tua forma!
Tuttavia, questa nuvola non è perfetta. Potrebbe perdere alcuni punti del tuo corpo o confonderli un po'. Il nostro sistema utilizza algoritmi intelligenti per imparare da questi dati confusi e capire come tracciare al meglio dove dovrebbe trovarsi ogni parte del corpo. È come insegnare a un bambino a disegnare una persona usando tutti i suoi colori preferiti, anche se alcuni colori mancano.
Allenare il Sistema
Per far funzionare il nostro metodo, dobbiamo insegnarlo usando sia dati reali che simulati. Raccogliamo un sacco di dati da persone che fanno vari movimenti, come saltare, calciare e ballare. Poi, creiamo un insieme di regole, o una "guida all'uso", per il sistema. Questo lo aiuta a migliorare nella previsione di dove dovrebbe essere ogni parte del corpo, anche quando non è completamente visibile.
Usando questa combinazione di dati reali e falsi, otteniamo qualcosa chiamato "Apprendimento Auto-Supervisionato." Questo termine elegante significa semplicemente che non dobbiamo etichettare ogni singolo pezzo di dati noi stessi. Il sistema impara dai dati che vede e migliora nel suo lavoro nel tempo-come un cucciolo che impara a riporto giocando!
Tracciare i Movimenti del Corpo Intero
Una volta addestrato, XR-MBT può tracciare il corpo intero in tempo reale. Questo significa che quando ti muovi, può seguirti, anche se non riesce a vedere sempre le tue gambe. Se la tua gamba è nascosta dietro un tavolo, il sistema sa comunque che è lì e può assumere dove dovrebbe essere basandosi sul resto dei tuoi movimenti. Così, puoi calciare una palla virtuale senza sembrare ridicolo!
Ma cosa succede se la tua gamba fa qualcosa di inaspettato? Nessun problema! XR-MBT ha un piano di riserva. Può passare tra diversi metodi di tracciamento per assicurarsi che ciò che mostra nel mondo virtuale sia il più vicino possibile alla realtà. Se perde di vista una gamba, può riempire i buchi con una stima intelligente basata su dove si trovano le tue altre parti del corpo.
Test nel Mondo Reale
Abbiamo messo il nostro sistema XR-MBT a diverse prove per vedere quanto bene funziona. L'abbiamo confrontato con altri sistemi esistenti per scoprire se il nostro tracciava davvero meglio. Con nostra gioia, abbiamo scoperto che XR-MBT fa un ottimo lavoro! Può tenere traccia delle gambe e della parte inferiore del corpo molto meglio di quei vecchi sistemi che indovinano solo.
Quando lo abbiamo testato con persone reali in ambienti reali, abbiamo notato che XR-MBT poteva rappresentare accuratamente una vasta gamma di movimenti delle gambe. Calciare, correre e altre azioni sembravano molto più realistiche che mai, rendendo l'esperienza virtuale genuina!
Il Fattore Divertente
Ora, parliamo della parte divertente! Immagina di giocare a un gioco in cui puoi correre, saltare e calciare come un supereroe, e il gioco riflette ogni tuo movimento. È quello che XR-MBT mira a fornire. Apre le porte a un mondo di intrattenimento in cui sei il protagonista.
Che tu stia ballando a una festa virtuale o partecipando a un corso di addestramento ninja, il nostro sistema aiuta a rendere quelle esperienze perfette. Forse il tuo amico virtuale non riuscirà a mantenere un volto serio quando calci quella palla oltre il cancelletto, e questo è parte del divertimento!
Conclusione
Il mondo XR è pieno di potenziale, e un tracciamento corporeo accurato è essenziale per sbloccarlo. Con XR-MBT, abbiamo fatto un passo verso la creazione di un sistema che può seguire fedelmente ogni tuo movimento-anche quei movimenti furtivi delle gambe che prima erano lasciati all'immaginazione. Quindi, che tu stia correndo in un paesaggio digitale o semplicemente cercando di salutare un amico, XR-MBT è qui per assicurarti di apparire bene mentre lo fai. Ora, vai e muoviti; il mondo virtuale ti aspetta!
Sviluppi Futuri
Come con qualsiasi tecnologia, c'è sempre spazio per miglioramenti. Anche se XR-MBT funziona abbastanza bene, è sempre alla ricerca di modi migliori per tracciare i movimenti. Ad esempio, l'integrazione di più sensori potrebbe migliorare ulteriormente l'accuratezza. Immagina un futuro in cui ogni giro e ogni movimento del tuo corpo siano catturati perfettamente, portando a un'esperienza ancora più immersiva.
Inoltre, man mano che la tecnologia XR progredisce, trovare modi per rendere questi sistemi più user-friendly sarà un obiettivo. L'idea è che le persone possano entrare negli ambienti XR senza bisogno di un manuale; dovrebbe semplicemente funzionare. Sarebbe come indossare un paio di scarpe che si adattano magicamente perfettamente ogni volta!
Abbracciare l'Imprevedibile
Un aspetto entusiasmante di XR-MBT è la sua capacità di gestire la natura imprevedibile del movimento umano. Non siamo robot; a volte inciampiamo sui nostri piedi o ci impigliamo nel tappetino yoga! Il nostro sistema potrebbe essere addestrato per adattarsi a quegli scivoloni, mantenendo il realismo e aiutando gli utenti a sentirsi più connessi ai loro dintorni virtuali.
Un Parco Giochi di Possibilità
Immagina vari scenari in cui XR-MBT potrebbe brillare. L'allenamento sportivo, le lezioni di danza o anche solo divertirsi con gli amici in un hangout virtuale possono diventare molto più coinvolgenti che mai. Inoltre, può contribuire al benessere lasciando che le persone esplorino il fitness in un ambiente virtuale, rendendo l'esercizio fisico un momento di gioco piuttosto che una fatica.
Imparare dagli Errori
Il processo di apprendimento non si ferma una volta che XR-MBT è nel mondo. Ogni volta che un utente interagisce con il sistema, raccogliamo feedback preziosi. Stiamo parlando di lezioni apprese dal parco giochi virtuale, che siano legate all'accuratezza del movimento o semplicemente al puro divertimento. Questo ci aiuterà a perfezionare continuamente XR-MBT e a garantire che rimanga un attore principale nel mondo del tracciamento.
La Sintesi
Alla fine della giornata, XR-MBT rappresenta un salto significativo nel modo in cui viviamo gli ambienti virtuali. Colmando il divario tra il mondo reale e quello virtuale, speriamo di creare esperienze che siano non solo coinvolgenti e realistiche, ma anche divertenti. Quindi, che tu stia saltando sopra ostacoli digitali o semplicemente rilassandoti nel tuo soggiorno virtuale, sappi che stiamo lavorando sodo per rendere quelle esperienze le migliori possibili.
Quindi, preparati, indossa il tuo visore e preparati a navigare nel mondo XR come mai prima d'ora! Sarà un viaggio pieno di movimento, sorprese e tanto divertimento!
Titolo: XR-MBT: Multi-modal Full Body Tracking for XR through Self-Supervision with Learned Depth Point Cloud Registration
Estratto: 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.
Autori: Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
Ultimo aggiornamento: 2024-11-27 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.18377
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18377
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.