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Bewegung und Interaktion mit der Umgebung sind grundlegend miteinander verwoben. Nur wenige Algorithmen zur Personenverfolgung nutzen solche Interaktionen, und die wenigen, die es tun, setzen voraus, dass die Oberflächengeometrie und -dynamik gegeben sind. Dieses Papier behandelt das umgekehrte Problem, d.h. die Inferenz von Kontakt- und Umgebungseigenschaften aus der Bewegung. Für die 3D-Menschenbewegung mit einem 12-segmentigen artikulierten Körpermodell zeigen wir, wie man die Kräfte, die auf den Körper wirken, in Bezug auf interne Kräfte (Gelenkmomente), Schwerkraft und die Parameter eines Kontaktmodells (z.B. die Geometrie und Dynamik eines federbasierten Modells) schätzen kann. Dies wird anhand von Motion-Capture-Daten und videobasierten Verfolgungsdaten mit Gehen, Joggen, Radschlagen und Springen getestet.
Brubaker et al. (Di,) untersuchten diese Frage.
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