Diffusion Inertial Poser: Human Motion Reconstruction from Arbitrary Sparse IMU Configurations

要約

限られた数の慣性測定ユニット (IMU) からのモーション キャプチャは、健康、人間のパフォーマンス、仮想現実において重要な用途があります。
現実世界の制限とアプリケーション固有の目標により、さまざまな IMU 構成 (つまり、IMU の数と選択されたアタッチメント本体セグメント) が決まり、精度と実用性がトレードオフになります。
最近の研究では 6 つの IMU から全身の動きを正確に再構築することに成功しましたが、これらのシステムは特定の IMU 構成でのみ機能します。
ここでは、任意の IMU 構成から人間の動きをリアルタイムで再構築する単一拡散生成モデル、Difffusion Inertial Poser (DiffIP) を提案します。
DiffIP には、一般的に使用される 6 つの IMU 構成に対する最先端の精度を備えながら、IMU 構成に関して柔軟性という利点があることを示します。
当社のシステムでは、モデルを再トレーニングすることなく、さまざまなアプリケーションに最適な構成を選択できます。
たとえば、利用可能な IMU が 4 つしかない場合、DiffIP は、大腿部と前腕を計測する関節運動学の誤差を最小限に抑える構成であることを発見しました。
ただし、グローバル トランスレーション再構成は、大腿部ではなく足を計測する場合の方が優れています。
私たちのアプローチは基礎となるモデルに依存しませんが、生物医学研究や健康アプリケーションでの使用を可能にするために、生理学的に現実的な筋骨格モデルに基づいて DiffIP を構築しました。

要約(オリジナル)

Motion capture from a limited number of inertial measurement units (IMUs) has important applications in health, human performance, and virtual reality. Real-world limitations and application-specific goals dictate different IMU configurations (i.e., number of IMUs and chosen attachment body segments), trading off accuracy and practicality. Although recent works were successful in accurately reconstructing whole-body motion from six IMUs, these systems only work with a specific IMU configuration. Here we propose a single diffusion generative model, Diffusion Inertial Poser (DiffIP), which reconstructs human motion in real-time from arbitrary IMU configurations. We show that DiffIP has the benefit of flexibility with respect to the IMU configuration while being as accurate as the state-of-the-art for the commonly used six IMU configuration. Our system enables selecting an optimal configuration for different applications without retraining the model. For example, when only four IMUs are available, DiffIP found that the configuration that minimizes errors in joint kinematics instruments the thighs and forearms. However, global translation reconstruction is better when instrumenting the feet instead of the thighs. Although our approach is agnostic to the underlying model, we built DiffIP based on physiologically realistic musculoskeletal models to enable use in biomedical research and health applications.

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