近日,華南師范大學的李昕明團隊研發(fā)了一種可用于構建穿戴式全身動作捕捉系統的動覺感知器件。在穿戴式動作捕捉場景中,構建可靠的全身動作捕捉系統一直具有其挑戰(zhàn)性。
一方面,在穿戴式場景中,柔性傳感器會跟隨人體表面發(fā)生形變,可能會為運動測量引入干擾;另一方面,由于不同的人以及不同的佩戴位置的差異,導致穿戴式全身動捕系統往往需要額外的校準。
該工作提出了一種基于空間異構分布的傳感器件,構建了一個由兩路傳感器構成的動覺感知器件。根據已知的空間分布關系,可以通過信號關系推測器件的形變模式,從而排除運動測量中的潛在干擾。通過引入機器學習模型,該器件可進一步實現對于形變信息的解耦,解耦后的形變信息可用于推測關節(jié)角度、佩戴方式及關節(jié)尺寸等信息,從而在無需校準的情況下構建全身動捕系統。
(圖片來源Applied Physics Review)
在實際測試中,該器件能夠區(qū)分具有多自由度的球窩關節(jié)(如手腕)的不同方向運動,并對角度具有一定辨別能力,因此能夠實現諸如“凌空手寫輸入”等人機交互操作。經測試,該器件在手肘與手腕的屈伸行為中,表現出極為相近的信號模式,意味著該器件有望無需校準而直接用于全身各處關節(jié)的動作捕捉場景。相關研究成果以“Differential design in homogenous sensors for classification and decoupling kinesthetic information through machine learning”為題發(fā)表在Applied Physics Review 期刊上,并被編輯選為期刊推薦論文(Feature Article)。
(圖片來源Applied Physics Review)
責任編輯:彭菁
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原文標題:可用于構建穿戴式全身動作捕捉系統的動覺感知器件
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