バーチャルリアリティにおけるボディトラッキングの進展
新しい方法が没入型バーチャル体験のための全身追跡を強化する。
Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
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目次
バーチャルと拡張現実の世界では、ユーザーの体の動きが正確に追跡されることがリアルな体験にとって超大事なんだ。ヘッドセットをつけて、自分の動きがまるで現実のようにバーチャル世界で反映されるところを想像してみて!でも、ここに問題があるんだ:特に足を全部追跡するのは本当に難しい。今のシステムは下半身がよく見えないから、どう動いてるかを予測するしかなくて、それがバーチャル世界でちょっと面白い、または気まずい状況を生んじゃうこともあるんだ。
現行システムの問題点
今の追跡システムのほとんどは、体の三つの点だけを使ってる:頭と手。このため、体の他の部分がどう動いているかを予測するしかないんだ。それはまるで、マジシャンがトリックの一部だけを見せて、全体が本物だと思わせようとするみたいだね!
これを解決するために、最新のVRやARシステムは深度カメラを使ってユーザーの周りの情報を集めるんだ。これらのカメラは、周囲の三次元のビューを提供してくれるんだけど、残念ながらこの技術には課題もある。例えば、カメラが体の一部を見れないと、どこに置けばいいかわからない。だから、リビングで踊ってるときに、システムは君の足がまだ静止してると考えるかもしれない!腕を動かしても、足が休暇中のように見える場面が生まれちゃうんだ。
新しいアプローチ
ここで登場するのが、私たちの新しい方法、XR-MBTなんだ。XR-MBTは、深度カメラからの情報とスマートなトレーニング方法を組み合わせて、リアルタイムで全身の動きを追跡することができる。まるで、ビデオゲームにもっとキャラクターを追加するみたいで、瞬時にゲームが生き生きとするんだ!
私たちは深度センサー技術を使って、ユーザーの動きをよりクリアに把握するんだ。足がどこにあるかをただ予測するのではなく、収集した深度データを使って全身を理解するようにシステムを教えてる。これによって、目の届かない部分があっても、ユーザーが何をしているのかをもっと正確に描写できるようになるんだ。
どうやって動くの?
じゃあ、この魔法のプロセスはどう働くの?まず、頭の位置と手の動きからデータを集めるんだ。それから、深度センサーからの情報も取ってきて、ポイントクラウドを作る。これは、ユーザーの体を表す空間の点の集まりだよ。まるで、自分の形をキャッチしようとするふわふわした雲みたいな感じ!
でも、この雲は完璧じゃない。体の特定の点を見逃したり、ちょっと混乱したりすることがあるんだ。私たちのシステムは、このごちゃごちゃしたクラウドデータから学ぶためにスマートなアルゴリズムを使って、各体の部分がどこにあるべきかを追跡するベストな方法を見つけ出すんだ。まるで、一部の色が足りなくても、大好きなクレヨンを使って人を描くのを教えるみたいだね。
システムのトレーニング
この方法を機能させるために、リアルなデータとシミュレーションデータの両方を使って教える必要があるんだ。ジャンプしたり、キックしたり、ダンスしたりするいろんな動きをしている人から大量のデータを集めるんだ。それから、システム用のルールセット、つまり「ハウツーガイド」を作る。これが、体の各部分がどこにあるべきかを予測する能力を向上させるのに役立つんだ。
リアルなデータと偽データの組み合わせを使うことで、「セルフスーパーバイズドラーニング」というものを得るんだ。この難しい言葉は、私たちがデータのすべてにラベルを付ける必要がないことを意味してる。システムは見たデータから学んで、時間が経つにつれて仕事が上手くなるんだ-まるで、遊びながら物を学ぶ子犬みたいに!
全身の動きの追跡
トレーニングが完了すると、XR-MBTはリアルタイムで全身を追跡できるようになる。つまり、君が動くとき、足が見えなくても一緒に動いてくれるってこと!もし君の足がテーブルの後ろに隠れていたとしても、システムはそこに足があることを知っていて、他の体の動きに基づいて足がどこにあるべきかを推測できるんだ。だから、バーチャルなサッカーボールを蹴っても変な見た目にならないよ!
でも、もし君の足が思わぬ動きをしたら?心配いらない!XR-MBTにはバックアッププランがあるんだ。異なる追跡方法を切り替えて、バーチャル世界で表示されるものが現実にできるだけ近いようにするんだ。足が見えなくなったら、他の体の部分を基にスマートな推測で空白を埋めることができるんだ。
現実世界でのテスト
私たちはXR-MBTシステムをさまざまなテストにかけて、どれだけうまく機能するかをチェックしたんだ。他の既存のシステムと比べて、本当に良く追跡できるかを探ったよ。嬉しいことに、XR-MBTは素晴らしい仕事をしていることが分かった!従来のただ予測する古いシステムよりも、足や下半身をかなりうまく追跡できるんだ。
実際に人々をリアルな環境でテストしたとき、XR-MBTは非常に広範囲な足の動きを正確に表現できることに気づいたよ。キックや走る動き、その他のアクションは、これまで以上にリアルに見えて、バーチャル体験が本当に感じられるようになったんだ!
楽しさの要素
さあ、楽しい部分について話そう!君がスーパーヒーローのように走ったり、ジャンプしたり、蹴ったりするゲームを想像してみて、そのゲームが君の動きをすべて反映するんだ。それがXR-MBTが目指していることなんだ。君が主役の全く新しいエンターテインメントの世界への扉を開くんだ。
バーチャルなパーティーで踊ったり、豪華な忍者トレーニングコースに参加したりする時、私たちのシステムはその体験をちょうど良く感じさせるんだ。おそらく、君がボールをフェンスの向こうに蹴ったとき、バーチャルな友達は真顔を保てないかもしれない、でもそれが楽しみの一部なんだ!
結論
XRの世界は可能性に満ちていて、正確な体の追跡がそれを解き放つのに不可欠なんだ。XR-MBTを使って、私たちは君の動きを忠実に追うことができるシステムを作るための一歩を踏み出した。だから、デジタルな風景を駆け抜けても、友達にこんにちはと手を振っても、XR-MBTは君が素敵に見えるようにしてくれる。さあ、動き出して!バーチャル世界が君を待っているよ!
今後の開発
どんな技術にも改善の余地があるように、XR-MBTも常に動きを追跡するより良い方法を探している。たとえば、もっとセンサーを取り入れることで、さらに精度が向上するかもしれない。君の体のひねりや回転を完璧にキャッチできる未来を想像してみて、さらに没入感のある体験に繋がるんだ。
また、XR技術が進化するにつれて、これらのシステムをよりユーザーフレンドリーにする方法を見つけることも焦点になるだろう。人々がマニュアルなしでXR環境に入れるようにすることが目標なんだ;自然に動くべきなんだ。それはまるで、毎回完璧にフィットする魔法の靴を履くようなものだよ!
予測不可能さを受け入れる
XR-MBTの一つのエキサイティングな特徴は、人間の動きの予測不可能な特性を扱う能力なんだ。私たちはロボットじゃないから、時には足を踏み外したり、ヨガマットに絡まったりすることもある!私たちのシステムは、そういう小さな失敗に適応するようにトレーニングされていて、リアリズムを保持しつつ、ユーザーがバーチャルな環境にもっとつながりを感じられるようにしてくれるんだ。
可能性の遊び場
XR-MBTが活躍できるさまざまなシナリオを想像してみて。他の人と遊んだり、スポーツトレーニングやダンスのクラスに参加したり、バーチャルなハングアウトで楽しむことが今まで以上に魅力的になるんだ。さらに、バーチャルな環境でフィットネスを探求できることで、運動が面倒なことではなく遊び時間のように感じられるようになるかもしれない。
失敗から学ぶ
XR-MBTが世に出た後も、学びのプロセスは止まらないんだ。ユーザーがシステムと相互作用するたびに、貴重なフィードバックを集めてる。これって、動きの正確さや純粋な楽しみに関連するバーチャルな遊び場から学んだ教訓なんだ。これがXR-MBTを継続的に微調整して、追跡ゲームのトッププレイヤーであり続けるのに役立つんだ。
結論
最終的に、XR-MBTはバーチャル環境を体験する方法において大きな前進を表しているんだ。現実とバーチャルのギャップを埋めることで、私たちは魅力的でリアルな体験を作り出すことを目指しているんだ。だから、デジタルな障害物を飛び越えたり、ただバーチャルリビングルームでくつろいだりしても、私たちが最高の体験を提供できるように頑張っていることを安心してほしい。
さあ、準備を整えてヘッドセットをつけて、かつてないXRの世界をナビゲートする準備をしよう!動きと驚き、そして楽しいことが満載の旅になるよ!
タイトル: XR-MBT: Multi-modal Full Body Tracking for XR through Self-Supervision with Learned Depth Point Cloud Registration
概要: 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.
著者: Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
最終更新: 2024-11-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.18377
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18377
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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