Avanços no Rastreamento de Corpo em Realidade Virtual
Um novo método melhora o rastreamento do corpo inteiro para experiências virtuais imersivas.
Denys Rozumnyi, Nadine Bertsch, Othman Sbai, Filippo Arcadu, Yuhua Chen, Artsiom Sanakoyeu, Manoj Kumar, Catherine Herold, Robin Kips
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Índice
- O Problema com os Sistemas Atuais
- Uma Nova Abordagem
- Como Funciona?
- Treinando o Sistema
- Rastreando Movimentos do Corpo Inteiro
- Testes no Mundo Real
- O Fator Diversão
- Conclusão
- Desenvolvimentos Futuros
- Abraçando o Imprevisível
- Um Playground de Possibilidades
- Aprendendo com os Erros
- A Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
No mundo da realidade virtual e aumentada, garantir que os movimentos do corpo do usuário sejam rastreados com precisão é essencial para uma experiência real. Imagina usar um headset e ver seus movimentos espelhados no mundo virtual, como se você estivesse fazendo tudo na vida real! Mas tem um porém: rastrear o corpo inteiro, principalmente as pernas, é um verdadeiro quebra-cabeça. Os sistemas atuais geralmente adivinham o que o corpo inferior tá fazendo porque não conseguem ver bem, e isso pode render situações engraçadas ou meio awkward no mundo virtual.
O Problema com os Sistemas Atuais
A maioria dos sistemas de Rastreamento hoje em dia usa só três pontos no corpo: a cabeça e as mãos. Isso significa que eles ficam adivinhando como o resto do corpo se movimenta. É como assistir a um mágico que só te mostra parte do truque, mas espera que você acredite que tudo é real!
Pra resolver isso, os sistemas modernos de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR) usam Câmeras de Profundidade pra coletar informações sobre o espaço ao redor do usuário. Essas câmeras dão uma visão tridimensional do ambiente. Infelizmente, essa tecnologia vem com desafios. Por exemplo, se a câmera não consegue ver uma parte do corpo, ela não sabe onde colocá-la. Então, enquanto você pode estar dançando na sua sala, o sistema pode achar que suas pernas estão paradas! Isso pode criar cenas super engraçadas quando você move os braços, mas suas pernas parecem estar de férias.
Uma Nova Abordagem
É aí que entra nosso novo método, que chamamos de XR-MBT. O XR-MBT combina as informações das câmeras de profundidade com métodos de treinamento inteligente pra rastrear movimentos do corpo inteiro Em tempo real. Pense nisso como adicionar mais personagens a um videogame; de repente, o jogo parece estar cheio de ação!
Usamos tecnologia de sensoriamento de profundidade pra ter uma imagem mais clara dos movimentos do corpo do usuário. Em vez de apenas adivinhar onde estão as pernas, ensinamos o sistema a entender o corpo inteiro usando os dados de profundidade que ele coleta. Isso ajuda a criar uma imagem mais precisa do que o usuário está fazendo, mesmo que algumas partes estejam fora de vista.
Como Funciona?
Então, como esse processo mágico funciona? Primeiro, coletamos os dados da posição da cabeça e dos movimentos das mãos. Depois, pegamos também informações do sensor de profundidade, criando uma nuvem de pontos-uma coleção de pontos no espaço que representam o corpo do usuário. Pense nisso como uma nuvem embaçada que tenta capturar sua forma!
Essa nuvem, no entanto, não é perfeita. Ela pode perder certos pontos do seu corpo ou misturá-los um pouco. Nosso sistema usa algoritmos inteligentes pra aprender com esses dados confusos da nuvem e descobrir a melhor maneira de rastrear onde cada parte do corpo deveria estar. É como ensinar uma criança a desenhar uma pessoa usando todas as suas cores favoritas, mesmo que algumas estejam faltando.
Treinando o Sistema
Pra fazer nosso método funcionar, precisamos treiná-lo usando dados do mundo real e dados simulados. Coletamos um monte de dados de pessoas fazendo diferentes movimentos, como pular, chutar e dançar. Então, criamos um conjunto de regras, ou um "passo a passo", pro sistema. Isso ajuda ele a ficar melhor em adivinhar onde cada parte do corpo deveria estar, mesmo quando não está completamente visível.
Usando essa combinação de dados reais e falsos, conseguimos algo chamado "Aprendizado Auto-Supervisionado". Esse termo chique só significa que não precisamos rotular cada pedacinho de dado sozinhos. O sistema aprende com os dados que vê e melhora seu trabalho ao longo do tempo-como um filhote que aprende a buscar brincando!
Rastreando Movimentos do Corpo Inteiro
Uma vez treinado, o XR-MBT pode rastrear o corpo todo em tempo real. Isso significa que quando você se move, ele pode acompanhar, mesmo que não consiga ver suas pernas o tempo todo. Se sua perna estiver escondida atrás de uma mesa, o sistema ainda sabe que ela tá lá e pode assumir onde deveria estar com base nos outros movimentos do seu corpo. Então, você pode chutar uma bola de futebol virtual sem parecer ridículo!
Mas e se sua perna fizer algo inesperado? Sem problemas! O XR-MBT tem um plano B. Ele pode trocar entre diferentes métodos de rastreamento pra garantir que o que exibe no mundo virtual seja o mais próximo da realidade possível. Se ele perder de vista uma perna, ele pode preencher as lacunas com um palpite inteligente com base em onde suas outras partes do corpo estão.
Testes no Mundo Real
Colocamos nosso sistema XR-MBT em vários testes pra ver como ele se sai. Comparamos com outros sistemas existentes pra descobrir se o nosso realmente faz um rastreamento melhor. Pra nossa alegria, descobrimos que o XR-MBT se sai muito bem! Ele consegue acompanhar as pernas e a parte inferior do corpo muito melhor do que aqueles sistemas antigos que apenas adivinham.
Quando testamos com pessoas reais em ambientes reais, percebemos que o XR-MBT podia representar com precisão uma ampla gama de movimentos das pernas. Chutar, correr e outras ações pareciam muito mais realistas do que nunca, tornando a experiência virtual genuína!
O Fator Diversão
Agora, vamos falar da parte divertida! Imagina jogar um jogo onde você pode correr, pular e chutar como um super-herói, e o jogo reflete cada movimento que você faz. É isso que o XR-MBT pretende proporcionar. Ele abre as portas pra um mundo novo de entretenimento onde você é a estrela principal.
Seja dançando numa festa virtual ou participando de um curso de treinamento ninja, nosso sistema ajuda a tornar essas experiências muito mais legais. Talvez seu amigo virtual não consiga manter uma cara séria quando você chutar aquela bola pra fora do cercado, e isso é parte da diversão!
Conclusão
O mundo do XR tá cheio de potencial, e rastreamento preciso do corpo é vital pra desbloqueá-lo. Com o XR-MBT, damos um passo em direção a criar um sistema que pode seguir fielmente cada movimento seu-até aqueles movimentos sorrateiros das pernas que antes ficavam só na imaginação. Então, seja correndo por uma paisagem digital ou simplesmente tentando acenar pra um amigo, o XR-MBT tá aqui pra garantir que você esteja arrasando enquanto faz isso. Agora, vai lá e comece a se mover; o mundo virtual tá te esperando!
Desenvolvimentos Futuros
Como em qualquer tecnologia, sempre há espaço pra melhorias. Embora o XR-MBT se saia bem, ele tá sempre em busca de melhores maneiras de rastrear movimentos. Por exemplo, incorporar mais sensores poderia melhorar ainda mais a precisão. Imagina um futuro onde cada movimento e curva do seu corpo seja capturado perfeitamente, levando a uma experiência ainda mais imersiva.
Além disso, conforme a tecnologia XR avança, encontrar maneiras de tornar esses sistemas mais amigáveis ao usuário será uma prioridade. O objetivo é que as pessoas entrem em ambientes XR sem precisar de um manual; simplesmente deve funcionar. Isso seria como calçar um par de tênis que se ajusta magicamente toda vez!
Abraçando o Imprevisível
Um aspecto empolgante do XR-MBT é sua habilidade de lidar com a natureza imprevisível do movimento humano. A gente não é robô; às vezes tropeçamos ou nos enrosca no tapete de yoga! Nosso sistema poderia ser treinado pra se adaptar a essas pequenas escorregadas, preservando o realismo e ajudando os usuários a se sentirem mais conectados ao seu entorno virtual.
Um Playground de Possibilidades
Imagina vários cenários onde o XR-MBT poderia brilhar. Treinamento esportivo, aulas de dança, ou até só se divertindo com amigos em um encontro virtual podem se tornar muito mais envolventes do que nunca. Além disso, pode contribuir para o bem-estar permitindo que as pessoas explorem fitness em um ambiente virtual, tornando o exercício mais parecido com uma brincadeira do que com uma tarefa.
Aprendendo com os Erros
O processo de aprendizado não para uma vez que o XR-MBT está no mundo. Cada vez que um usuário interage com o sistema, coletamos feedback valioso. Estamos falando de lições aprendidas no playground virtual, sejam relacionadas à precisão dos movimentos ou apenas pura diversão. Isso vai nos ajudar a sempre aprimorar o XR-MBT e garantir que ele continue sendo um grande jogador no jogo de rastreamento.
A Conclusão
No final das contas, o XR-MBT representa um salto significativo na forma como vivenciamos ambientes virtuais. Ao fazer a ponte entre o mundo real e o virtual, esperamos criar experiências que sejam não apenas envolventes e realistas, mas também divertidas. Então, seja saltando sobre obstáculos digitais ou apenas relaxando na sua sala virtual, fique tranquilo que estamos trabalhando duro pra fazer essas experiências serem as melhores possíveis.
Então, se prepara, coloca seu headset e se prepara pra navegar pelo mundo do XR como nunca antes! Vai ser uma jornada cheia de movimento, surpresas e muita diversão!
Título: XR-MBT: Multi-modal Full Body Tracking for XR through Self-Supervision with Learned Depth Point Cloud Registration
Resumo: 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 atualização: 2024-11-27 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.18377
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18377
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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