ImDy: Human Inverse Dynamics from Imitated Observations

要約

人間の運動学的観察から駆動トルクを再現することを目的とした逆動力学 (ID) は、歩行分析にとって重要なツールです。
ただし、拡張性が限られているため、一般的な動作への幅広い適用が妨げられています。
従来の最適化ベースの ID では高価な実験室のセットアップが必要であり、その可用性が制限されていました。
この問題を軽減するために、最近進歩している人間の動作模倣アルゴリズムを利用して、データ駆動型の方法で人間の逆ダイナミクスを学習することを提案します。
重要な洞察は、人間の ID 知識は、直接適用できるわけではないものの、動作模倣者によって暗黙のうちに所有されているということです。
これを考慮して、最先端のモーション模倣アルゴリズムと物理シミュレーターを備えた効率的なデータ収集パイプラインを考案し、その結果、Imitated Dynamics (ImDy) としての大規模な人間の逆ダイナミクス ベンチマークが実現しました。
ImDy には、150 時間以上のモーションと関節トルクおよび全身地面反力データが含まれています。
ImDy では、ID と地面反力の推定を同時に実行するデータ駆動型ヒューマン逆ダイナミクス ソルバー ImDyS(olver) を完全教師ありでトレーニングします。
ImDy と現実世界のデータに関する実験は、人間の逆動力学と地面反力の推定における ImDyS の優れた能力を実証しています。
さらに、基本動作解析ツールとしての ImDy(-S) の可能性は、下流のアプリケーションでも発揮されます。
プロジェクトページは https://foruck.github.io/ImDy/ です。

要約(オリジナル)

Inverse dynamics (ID), which aims at reproducing the driven torques from human kinematic observations, has been a critical tool for gait analysis. However, it is hindered from wider application to general motion due to its limited scalability. Conventional optimization-based ID requires expensive laboratory setups, restricting its availability. To alleviate this problem, we propose to exploit the recently progressive human motion imitation algorithms to learn human inverse dynamics in a data-driven manner. The key insight is that the human ID knowledge is implicitly possessed by motion imitators, though not directly applicable. In light of this, we devise an efficient data collection pipeline with state-of-the-art motion imitation algorithms and physics simulators, resulting in a large-scale human inverse dynamics benchmark as Imitated Dynamics (ImDy). ImDy contains over 150 hours of motion with joint torque and full-body ground reaction force data. With ImDy, we train a data-driven human inverse dynamics solver ImDyS(olver) in a fully supervised manner, which conducts ID and ground reaction force estimation simultaneously. Experiments on ImDy and real-world data demonstrate the impressive competency of ImDyS in human inverse dynamics and ground reaction force estimation. Moreover, the potential of ImDy(-S) as a fundamental motion analysis tool is exhibited with downstream applications. The project page is https://foruck.github.io/ImDy/.

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