Personalised 3D Human Digital Twin with Soft-Body Feet for Walking Simulation

要約

人間の患者のリハビリテーションや移動支援における支援ロボットの使用が増えるにつれ、特にシミュレーションを通じて人間とロボットの相互作用をより深く理解し、デジタル環境でこれらの相互作用を理解できるようにする必要があります。
これらのシミュレーションでは、人間とロボットの相互作用についてより多くの洞察を得るために、パーソナライズされた 3D 人間デジタル ツインを正確にモデリングすることに重点が置かれています。
この論文では、実際の人間の被験者のモーション キャプチャ データを使用して生成されたパーソナライズされた軟体足を骨格モデルに統合し、歩行制御ポリシーでトレーニングすることを提案します。
地面反力と関節角度の結果を用いた評価により、軟体足部は実測データと同等の地面反力結果を生成し、裸骨格モデルと基準動作の関節角度結果を厳密に追従することができました。
これは、トレーニング中に運動学的な情報のみを確認しながら、独自の制御ポリシーによって駆動されるシミュレーションで動的に正確な人間モデルを生成するための興味深い手段を提供します。

要約(オリジナル)

With the increasing use of assistive robots in rehabilitation and assisted mobility of human patients, there has been a need for a deeper understanding of human-robot interactions particularly through simulations, allowing an understanding of these interactions in a digital environment. There is an emphasis on accurately modelling personalised 3D human digital twins in these simulations, to glean more insights on human-robot interactions. In this paper, we propose to integrate personalised soft-body feet, generated using the motion capture data of real human subjects, into a skeletal model and train it with a walking control policy. Through evaluation using ground reaction force and joint angle results, the soft-body feet were able to generate ground reaction force results comparable to real measured data and closely follow joint angle results of the bare skeletal model and the reference motion. This presents an interesting avenue to produce a dynamically accurate human model in simulation driven by their own control policy while only seeing kinematic information during training.

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