ImDy: Human Inverse Dynamics from Imitated Observations

要約

人間の運動観察から駆動されるトルクを再現することを目的とする逆ダイナミクス（ID）は、歩行分析のための重要なツールでした。
ただし、スケーラビリティが限られているため、より広いアプリケーションから一般的な動きに妨げられます。
従来の最適化ベースのIDには、高価な実験室のセットアップが必要であり、その可用性を制限します。
この問題を軽減するために、最近進歩的な人間の動き模倣アルゴリズムを活用して、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の知識は、直接適用されないものではないものの、モーション模倣者によって暗黙的に所有されているということです。
これに照らして、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、模倣ダイナミクス（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得られます。
Imdyには、関節トルクと全身の接地反動力データを備えた150時間以上の動きが含まれています。
Imdyを使用すると、データ駆動型のヒト逆ダイナミクスソルバーIMDYS（OLVER）を完全に監視した方法でトレーニングします。
Imdyおよび実際のデータに関する実験は、人間の逆ダイナミクスと地上反力の推定におけるIMDYの印象的な能力を示しています。
さらに、基本的なモーション解析ツールとしてのIMDY（-S）の可能性は、ダウンストリームアプリケーションで展示されています。
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/.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google