This paper describes a technique for using magnetic motion capture data to determine the joint parameters of an articulated hierarchy. This technique makes it possible to determine limb lengths, joint locations, and sensor placement for a human subject without external measurements. Instead, the joint parameters are inferred with high accuracy from the motion data acquired during the capture session. The parameters are computed by performing a linear least squares fit of a rotary joint model to the input data. A hierarchical structure for the articulated model can also be determined in situations where the topology of the model is not known. Once the system topology and joint parameters have been recovered, the resulting model can be used to perform forward and inverse kinematic procedures. We present the results of using the algorithm on human motion capture data, as well as validation results obtained with data from a simulation and a wooden linkage of known dimensions.


翻译:本文描述了一种利用磁性动作捕获数据确定关节参数的技术。该技术可以在不需要外部测量的情况下,准确地推断出人体主体的肢体长度、关节位置和传感器位置。通过将转动关节模型的线性最小二乘拟合应用于输入数据,计算出关节参数的值。在关节模型的拓扑结构未知的情况下,还可以确定关节模型的分层结构。一旦系统拓扑结构和关节参数被恢复,得到的模型就可以用于实现正向和反向运动学过程。我们展示了该算法在人体动作捕获数据上的结果,以及使用模拟和已知尺寸的木制链接的数据进行的验证结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月10日
VIP会员
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员