CoCap: Coordinated motion Capture for multi-actor scenes in outdoor environments

要約

モーション キャプチャは、コンピュータ アニメーションだけでなく、仮想現実、バイオインフォマティクス、ヒューマノイド トレーニングなどの新興分野でもますます重要になっています。
屋外環境をキャプチャすると、水平線が広がるシーンが得られますが、遮蔽物や障害物による課題が生じます。
マルチドローン システムを使用して複数の俳優のシーンをキャプチャする最近のアプローチでは、乱雑な環境でのカメラ間でのマルチビューの一貫性と推論を考慮に入れることができないことがよくあります。
競合ベース検索 (CBS) からインスピレーションを得た調整モーション キャプチャ (CoCap) は、競合中にマルチビュー推論を確実にするためにビュー プランニングを調整することでこの問題に対処します。
オクルージョンや障害物が多く、ロボット間の衝突の可能性が高まるシナリオでは、CoCap は制約のない計画の理想的な結果に近づくパフォーマンスを示し、既存の逐次計画手法を上回ります。
さらに、CoCap は、高密度環境におけるリアルタイム アプリケーション向けの単一ロボット ビュー検索アプローチを提供します。

要約(オリジナル)

Motion capture has become increasingly important, not only in computer animation but also in emerging fields like the virtual reality, bioinformatics, and humanoid training. Capturing outdoor environments offers extended horizon scenes but introduces challenges with occlusions and obstacles. Recent approaches using multi-drone systems to capture multiple actor scenes often fail to account for multi-view consistency and reasoning across cameras in cluttered environments. Coordinated motion Capture (CoCap), inspired by Conflict-Based Search (CBS), addresses this issue by coordinating view planning to ensure multi-view reasoning during conflicts. In scenarios with high occlusions and obstacles, where the likelihood of inter-robot collisions increases, CoCap demonstrates performance that approaches the ideal outcomes of unconstrained planning, outperforming existing sequential planning methods. Additionally, CoCap offers a single-robot view search approach for real-time applications in dense environments.

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