IMUPoser: consumerデバイスを使ったボディポーズ追跡
IMUPoserは、スマートフォンやスマートウォッチみたいな日常のデバイスを使って体のポーズを推定するよ。
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目次
IMUPoserは、スマホやスマートウォッチ、イヤフォンみたいな日常的なデバイスの中にあるセンサーを使って、体のポーズを推定するシステムだよ。この技術は、フィットネストラッキング、モバイルゲーム、バーチャルアシスタント、リハビリテーションなんかで役立つ可能性があるんだ。特別なスーツや追加のセンサーを必要とせず、人々が持っているデバイスのセンサーを活用するのが主なアイデアだよ。
体のポーズ推定の課題
コンシューマーデバイスで体のポーズを推定するのは、ユニークな課題があるよ。これらのデバイスのセンサーはノイズの多いデータを生成することがあるし、各デバイスによって精度や信頼性が異なるんだ。さらに、使うデバイスの数は頻繁に変わるかもしれないし、ある日はスマホ、別の日はスマートウォッチだけを使うかもしれない。IMUPoserは、たとえ1つのデバイスしかない場合でも、持っているものを使って動作しなきゃならないんだ。
IMUPoserデータセット
IMUPoserがどれくらいうまく機能するかを評価するために、新しいデータセットが作られたよ。このデータセットには、標準のコンシューマーデバイスを使ってさまざまな活動を行った10人の参加者からの情報が含まれているんだ。システムが異なる条件下で体の動きをどれくらい追跡できるかを理解するために、十分なデータを集めるのが目標だった。
IMUPoserの仕組み
IMUPoserは、ユーザーが持っているデバイスのセンサーからデータを取って動作するよ。ユーザーが複数のデバイスを持っているときは、システムがそれらの情報を組み合わせて、ユーザーの体のポーズを明確に把握することができるんだ。たとえ1つのデバイスしかなくても、システムはある程度体のポーズを推定できるよ。
体のポーズ追跡の重要性
体のポーズ追跡は多くの分野で非常に役立つんだ。アスリートがパフォーマンスを向上させるのを助けたり、理学療法を支援したり、他の健康やフィットネスアプリに役立つことができるんだ。たとえば、デジタルコーチが誰かの運動フォームにフィードバックを提供したり、進捗を追跡したりできるんだよ。
既存システムとその制限
他の体のポーズ追跡システムは、多くのセンサーや外部カメラを使った高価で複雑なセットアップが必要なことが多いよ。体のポーズを追跡する技術は進歩しているけど、ほとんどの解決策は一般消費者にとって実用的じゃないんだ。IMUPoserは、多くの人がすでに持っているデバイスを使って、このギャップを埋めることを目指しているよ。
消費者デバイスにおけるボディモーションキャプチャ
モーションキャプチャは映画やゲーム業界ではよく知られているけど、消費者製品にも少しずつ入ってきているんだ。これらのシステムは通常、高品質のセンサーに依存していて、ほとんどの消費者は持っていないんだ。IMUPoserは、みんながすでに持っているデバイスを通じてモーションキャプチャ機能を提供しようとしているんだ。
様々な分野でのユースケース
フィットネスとスポーツ: IMUPoserは、ユーザーがワークアウトを追跡するのを助け、フォームやテクニックについてリアルタイムでフィードバックを提供できるかもしれない。このことで、ユーザーは向上心を持つことができるよ。
リハビリテーション: 怪我から回復している人にとって、システムは理学療法のセッション中の動きをモニタリングして、セラピストが回復計画を調整するのを助けるよ。
ゲーム: モバイルゲームでは、体の追跡がゲームをよりインタラクティブにして、プレイヤーが自分の体をコントローラーとして使えるようにすることができるんだ。
健康モニタリング: 体の動きを長期間追跡することで、ユーザーは健康やフィットネスの変化を把握するのに役立つよ。
モバイルデバイスエコシステム
スマートフォン、スマートウォッチ、イヤフォンにはすべて慣性計測ユニット(IMU)が含まれていて、これは体の追跡に必要不可欠なんだ。これらのセンサーからのデータを使うことで、IMUPoserは追加の機器なしで体のポーズを推定できるから、日常のユーザーにとってはずっと簡単でアクセスしやすいんだ。
デバイスの組み合わせと制限
IMUPoserはいろんなデバイスの組み合わせで動作できるよ。たとえば、ユーザーがスマホとスマートウォッチを持っているか、スマホとイヤフォンを持っているかって感じだね。システムは、どのデバイスが使われているか、体のどこにあるかを観察して、最適なポーズ推定を提供するんだ。
でも、システムの精度はアクティブなデバイスの数によって変わることがあるよ。デバイスが多いほど精度が向上するけど、1つのデバイスでもIMUPoserは役立つ推定を提供できるんだ。
データ収集と評価
IMUPoserのためのデータ収集は、参加者にさまざまな活動を行いながら異なるデバイスを着用してもらうことで行われたよ。目的は、ポーズ推定システムの精度を評価するための、堅牢なデータセットを作ることだったんだ。研究者たちは、高品質のモーションキャプチャシステムとコンシューマーデバイスを併用して、結果を公正に比較できるようにしたんだ。
システムアーキテクチャ
IMUPoserには、データを処理して予測を行うための特定のアーキテクチャがあるよ。デバイスからデータが収集されると、それは情報を処理してユーザーのポーズを推定するモデルに送信されるんだ。このモデルは受け取ったデータによって適応できるから、一部のセンサーが欠けていても合理的な推定を提供できるんだ。
モデルのトレーニング
IMUPoserモデルをトレーニングするために、研究者たちは大量のモーションキャプチャデータを使ったよ。これによって、モデルはコンシューマーデバイスのIMUからの入力を基にポーズを推定することを学ぶことができたんだ。モデルは予測の誤差を最小限に抑えるようにトレーニングされて、時間とともに改善されるようになっているよ。
リアルタイム性能
IMUPoserの重要な側面の1つは、リアルタイムでフィードバックを提供できることなんだ。ユーザーが動くと、システムはほぼ即座にポーズの推定を更新するよ。これは、ゲームやフィットネストラッキングのように、即時のフィードバックがユーザー体験を向上させる可能性があるアプリケーションにとって重要なんだ。
デバイスの位置追跡
IMUPoserが効果的に動作するためには、ユーザーがどのデバイスを持っていて、体のどこにあるのかを知っている必要があるよ。システムは、設定中にユーザーからの入力を使って、デバイスが通常どこに置かれたり着用されたりするかを判断するんだ。ユーザーが動くと、システムはデバイスの位置についての理解を継続的に更新していくんだ。
コンシューマーデバイス統合の利点
日常的なデバイスを使うことで、IMUPoserは従来のモーションキャプチャシステムよりもずっとアクセスしやすくなるんだ。ユーザーは高価な機器を買う必要なしに、自分の体の動きを追跡できるようになるから、このアクセスのしやすさが体の追跡技術の普及につながるかもしれないよ。
IMUPoserの有効性の評価
IMUPoserがどれくらいうまく機能するかを理解するために、さまざまな条件下でシステムを評価したよ。研究者たちは、異なるデバイスの組み合わせに基づいて精度を測定して、実際のユーザーがさまざまな動きを行うのをテストしたんだ。結果は、限られたデバイスでもIMUPoserが合理的なポーズの推定を提供できることを示したよ。
主要な発見
さまざまな条件での効果: IMUPoserは異なるデバイス構成でも体のポーズを推定するのに効果的だとわかったよ。デバイスが多いほど、一般的に良い結果が得られたんだ。
誤差率: ポーズ推定の精度は、関節位置や全体の体メッシュの誤差を含むいくつかの指標を使って測定されたよ。これによって、研究者たちは自分たちの結果を他のシステムと比較できたんだ。
ユーザー体験: 参加者たちはシステムを使いやすいと感じていたよ。すでに持っているデバイスと統合されているから、広範な設定やトレーニングが必要ないんだ。
以前のシステムとの比較
既存の多くのシステムがプロフェッショナルグレードのセンサーに依存している一方で、IMUPoserはコンシューマーグレードのデバイスで動作できるから、日常的な使用にはより実用的なんだ。高価なセンサーをたくさん使ったハイエンドシステムと同じレベルの精度は達成できないかもしれないけど、それでも低コストで貴重な洞察を提供できるから、消費者にとって実際的な選択肢になるんだ。
将来の方向性
今後、IMUPoserはさらに発展する可能性があるよ。将来の作業に対するいくつかのアイデアを挙げると:
より多くのデバイスの統合: 他のコンシューマーデバイスのサポートを追加することで、IMUPoserの追跡能力を高められるかもしれない。たとえば、スマートシューズやリングがあれば、より良い精度のための追加データポイントを提供できるよ。
デバイストラッキングの改善: より信頼性の高いデバイストラッキングのためにシステムを改良することは、特にデバイスが異なる使い方をされる際の精度を高めるのに役立つんだ。
追加データの使用: カメラやGPSなど他のソースからのデータを取り入れることは、ポーズ推定の精度をさらに向上させるかもしれないよ。
幅広い応用: IMUPoserのユースケースをフィットネスやゲーム以外の分野にも広げることで、リハビリや医療など新しい分野に技術を持ち込むことができるかもしれない。
ユーザーフィードバックの統合: 将来の開発にユーザーを巻き込むことで、機能や能力が実際のニーズを満たすものになる可能性が高まるんだ。
結論
IMUPoserは、体のポーズ推定を広くアクセス可能にするための重要な一歩を表しているよ。消費者デバイスにすでにあるセンサーを利用することで、追加機器なしでリアルタイムで動きを追跡する実用的な解決策を提供しているんだ。技術が進化し続ける中で、IMUPoserは健康、フィットネス、その他の新しい応用のための舞台を整える可能性があるよ。
体の追跡技術へのアクセスを簡単にすることで、IMUPoserは、人々が運動したり健康をモニタリングしたり、技術とインタラクティブな体験を楽しむ方法に影響を与える可能性を秘めているんだ。これからの道のりは、革新や改善の可能性に満ちていて、この分野の発展を注目していくのが楽しみだね。
タイトル: IMUPoser: Full-Body Pose Estimation using IMUs in Phones, Watches, and Earbuds
概要: Tracking body pose on-the-go could have powerful uses in fitness, mobile gaming, context-aware virtual assistants, and rehabilitation. However, users are unlikely to buy and wear special suits or sensor arrays to achieve this end. Instead, in this work, we explore the feasibility of estimating body pose using IMUs already in devices that many users own -- namely smartphones, smartwatches, and earbuds. This approach has several challenges, including noisy data from low-cost commodity IMUs, and the fact that the number of instrumentation points on a users body is both sparse and in flux. Our pipeline receives whatever subset of IMU data is available, potentially from just a single device, and produces a best-guess pose. To evaluate our model, we created the IMUPoser Dataset, collected from 10 participants wearing or holding off-the-shelf consumer devices and across a variety of activity contexts. We provide a comprehensive evaluation of our system, benchmarking it on both our own and existing IMU datasets.
著者: Vimal Mollyn, Riku Arakawa, Mayank Goel, Chris Harrison, Karan Ahuja
最終更新: 2023-04-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2304.12518
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2304.12518
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。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://github.com/VimalMollyn/IMUPoser/blob/main/experiments/2.%20Gen%20combinations.ipynb
- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1i3whHl85D-r1v41JNYd4c7Na89a_JQnOuhPux8SvTRU/edit?usp=sharing
- https://www.xsens.com/products/mvn-animate?utm_term=xsens%20body%20suit&utm_medium=ppc&utm_campaign=3DCA+%7C+North+Amer+%7C+Search&utm_source=adwords&hsa_cam=15267800053&hsa_src=g&hsa_mt=e&hsa_ver=3&hsa_net=adwords&hsa_tgt=kwd-1186098444476&hsa_acc=1306794700&hsa_grp=129960021059&hsa_kw=xsens%20body%20suit&hsa_ad=561737528096
- https://localhost:8888/notebooks/3.%20Average%20End%20Effector%20accuracy%20vs%20non%20end%20effector%20accuracy.ipynb
- https://github.com/FIGLAB/IMUPoser
- https://ctan.org/pkg/amssymb
- https://ctan.org/pkg/pifont