Echtzeit-Steuerung menschlicher Bewegungen mit einer kleinen Anzahl von Inertialsensoren

In diesem Papier wird ein Ansatz zur Leistungsanimation vorgestellt, der eine kleine Anzahl von Bewegungssensoren verwendet, um ein benutzerfreundliches System für die interaktive Steuerung eines vollkörperlichen menschlichen Charakters zu schaffen. Unsere Hauptidee ist es, eine Reihe von Online-lokalen dynamischen Modellen aus einer vorab aufgenommenen Bewegungsdatenbank zu konstruieren und sie zu nutzen, um menschliche Bewegungen im Vollkörperbereich in einem Maximum-a-Posteriori-Rahmen (MAP) zu erzeugen. Wir haben die Wirksamkeit unseres Systems demonstriert, indem wir eine Vielzahl menschlicher Aktionen in Echtzeit gesteuert haben, wie z.B. Boxen, Golf schlagen und Tischtennis. Bei Vorhandensein einer geeigneten Motion-Capture-Datenbank sind die Ergebnisse qualitativ vergleichbar mit denen, die von einem kommerziellen Motion-Capture-System mit einem vollständigen Set von Bewegungssensoren (z.B. XSens 2009) erzielt werden; jedoch ist unser Leistungsanimationssystem weitaus weniger aufdringlich und kostspielig, da es nur eine kleine Anzahl von Bewegungssensoren für die Vollkörpersteuerung benötigt. Wir haben auch die Leistung unseres Systems durch Leave-One-Out-Experimente bewertet und mit zwei Basisalgorithmen verglichen.