論文の概要: Custom IMU-Based Wearable System for Robust 2.4 GHz Wireless Human Body
Parts Orientation Tracking and 3D Movement Visualization on an Avatar
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09459v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 19:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 12:49:22.383198
- Title: Custom IMU-Based Wearable System for Robust 2.4 GHz Wireless Human Body
Parts Orientation Tracking and 3D Movement Visualization on an Avatar
- Title(参考訳): 2.4GHz無線人体部品配向トラッキングとアバター上の3次元運動可視化のためのカスタムIMUウェアラブルシステム
- Authors: Javier Gonz\'alez-Alonso, David Oviedo-Pastor, H\'ector J. Aguado,
Francisco J. D\'iaz-Pernas, David Gonz\'alez-Ortega, and Mario
Mart\'inez-Zarzuela
- Abstract要約: この研究は、複数の身体部位の方向追跡を同時に行うことを目的とした、手頃な価格のカスタムソリューションを構築する可能性を示している。
提案システムは、最大10個のカスタムセンサーで、少なくとも50Hzの無線リアルタイム人体部品の方向追跡に使用できる。
BluetoothとWi-Fiの混在環境において、より信頼性の高いモーションデータ取得を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies confirm the applicability of Inertial Measurement Unit
(IMU)-based systems for human motion analysis. Notwithstanding, high-end
IMU-based commercial solutions are yet too expensive and complex to democratize
their use among a wide range of potential users. Less featured entry-level
commercial solutions are being introduced in the market, trying to fill this
gap, but still present some limitations that need to be overcome. At the same
time, there is a growing number of scientific papers using not commercial, but
custom do-it-yourself IMU-based systems in medical and sports applications.
Even though these solutions can help to popularize the use of this technology,
they have more limited features and the description on how to design and build
them from scratch is yet too scarce in the literature. The aim of this work is
two-fold: (1) Proving the feasibility of building an affordable custom solution
aimed at simultaneous multiple body parts orientation tracking; while providing
a detailed bottom-up description of the required hardware, tools, and
mathematical operations to estimate and represent 3D movement in real-time. (2)
Showing how the introduction of a custom 2.4 GHz communication protocol
including a channel hopping strategy can address some of the current
communication limitations of entry-level commercial solutions. The proposed
system can be used for wireless real-time human body parts orientation tracking
with up to 10 custom sensors, at least at 50 Hz. In addition, it provides a
more reliable motion data acquisition in Bluetooth and Wi-Fi crowded
environments, where the use of entry-level commercial solutions might be
unfeasible. This system can be used as a groundwork for developing affordable
human motion analysis solutions that do not require an accurate kinematic
analysis.
- Abstract(参考訳): 近年の研究では、慣性計測装置(IMU)を用いた人体動作解析システムの適用性が確認されている。
にもかかわらず、ハイエンドのIMUベースの商用ソリューションはまだ高価で複雑なので、幅広い潜在的なユーザーの間で利用を民主化できる。
市場には参入レベルの商用ソリューションがあまり導入されておらず、このギャップを埋めようとしているが、克服すべき制限がいくつか残っている。
同時に、医療やスポーツの分野では、商用ではなく独自のIMUベースのシステムを使う科学論文が増えている。
これらのソリューションは、この技術の使用を広めるのに役立ちますが、より限られた機能と、スクラッチからそれらを設計、構築する方法の説明は、文献にはまだ不足しています。
本研究の目的は,(1)複数部位同時方向追跡を目的とした手頃なカスタムソリューションの構築可能性を証明すること,および,リアルタイムに3次元運動を推定・表現するために必要なハードウェア,ツール,数学的操作の詳細なボトムアップ説明を提供することである。
2) チャネルホッピング戦略を含む2.4GHzのカスタム通信プロトコルの導入は, エントリーレベルの商用ソリューションの現在の通信制限にどのように対処できるかを示す。
提案システムは、少なくとも50Hz以上の10個のカスタムセンサーで、無線リアルタイムの人体部品の方向追跡に使用できる。
さらに、BluetoothとWi-Fiの混在した環境では、より信頼性の高いモーションデータ取得を提供する。
このシステムは、正確な運動解析を必要としない安価な人間の動き分析ソリューションを開発するための土台として使用できる。
関連論文リスト
- DivaTrack: Diverse Bodies and Motions from Acceleration-Enhanced
Three-Point Trackers [13.258923087528354]
フルボディアバターの存在は、デジタルリアリティーにおける没入型社会と環境の相互作用に不可欠である。
現在のデバイスは、ヘッドセットと2つのコントローラーから3度の自由度(DOF)のポーズしか提供していない。
本研究では,多様な身体サイズや活動に適用した場合に,既存の手法よりも優れたディープラーニングフレームワークであるDivaTrackを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T14:46:03Z) - SparsePoser: Real-time Full-body Motion Reconstruction from Sparse Data [1.494051815405093]
SparsePoserは、スパースデータから全身のポーズを再構築するための、新しいディープラーニングベースのソリューションである。
このシステムには、高品質な連続した人間のポーズを合成する畳み込み型オートエンコーダが組み込まれている。
本手法は,IMUセンサや6-DoFトラッキングデバイスを用いた最先端技術よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T18:48:01Z) - Agile gesture recognition for capacitive sensing devices: adapting
on-the-job [55.40855017016652]
本システムでは, コンデンサセンサからの信号を手の動き認識器に組み込んだ手動作認識システムを提案する。
コントローラは、着用者5本の指それぞれからリアルタイム信号を生成する。
機械学習技術を用いて時系列信号を解析し,500ms以内で5本の指を表現できる3つの特徴を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T17:24:02Z) - Modality-invariant Visual Odometry for Embodied Vision [1.7188280334580197]
ビジュアルオドメトリー(VO)は、信頼性の低いGPSとコンパスセンサーの代替品である。
最近のディープVOモデルは、数百万のサンプルをトレーニングしながら、RGBや深さなどの入力モダリティの固定セットに制限されている。
本稿では,トランスフォーマーをベースとしたモダリティ不変VOアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-29T21:47:12Z) - Markerless 3D human pose tracking through multiple cameras and AI:
Enabling high accuracy, robustness, and real-time performance [0.0]
リアルタイムに3Dの人間の動きを追跡することは、多くの分野にわたる多くのアプリケーションにとって不可欠である。
人工知能の最近の進歩はマーカーレスソリューションを可能にしている。
本稿では,マルチカメラビューと2次元AIに基づくポーズ推定手法を組み合わせたマーカーレスフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T15:06:50Z) - HUM3DIL: Semi-supervised Multi-modal 3D Human Pose Estimation for
Autonomous Driving [95.42203932627102]
3Dの人間のポーズ推定は、自動運転車が歩行者の微妙で複雑な振る舞いを知覚し理解できるようにする新しい技術である。
提案手法は,これらの補完信号を半教師付き方式で効率的に利用し,既存の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
具体的には、LiDAR点を画素整列マルチモーダル特徴に埋め込み、トランスフォーマーの精細化段階を経る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T11:15:14Z) - A Wireless-Vision Dataset for Privacy Preserving Human Activity
Recognition [53.41825941088989]
アクティビティ認識の堅牢性を改善するため,WiNN(WiFi-based and video-based neural network)が提案されている。
以上の結果から,WiViデータセットは一次需要を満足し,パイプライン内の3つのブランチはすべて,80%以上のアクティビティ認識精度を維持していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T10:49:11Z) - Real-Time GPU-Accelerated Machine Learning Based Multiuser Detection for
5G and Beyond [70.81551587109833]
非線形ビームフォーミングフィルタは、大規模な接続を伴う定常シナリオにおいて、線形アプローチを著しく上回る。
主な課題の1つは、これらのアルゴリズムのリアルタイム実装である。
本稿では,大規模並列化によるAPSMに基づくアルゴリズムの高速化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T15:20:45Z) - Domain and Modality Gaps for LiDAR-based Person Detection on Mobile
Robots [91.01747068273666]
本稿では,移動ロボットのシナリオに着目した既存のLiDAR人物検出装置について検討する。
実験は3Dと2D LiDARのセンサー間のモダリティのギャップだけでなく、運転と移動ロボットのシナリオ間の領域ギャップを回避している。
その結果、LiDARに基づく人物検出の実践的な洞察を与え、関連する移動ロボットの設計と応用に関する情報決定を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-21T16:35:49Z) - SensiX: A Platform for Collaborative Machine Learning on the Edge [69.1412199244903]
センサデータとセンサモデルの間に留まるパーソナルエッジプラットフォームであるSensiXを紹介する。
動作および音声に基づくマルチデバイスセンシングシステムの開発において,その有効性を示す。
評価の結果,SensiXは3mWのオーバヘッドを犠牲にして,全体の精度が7~13%向上し,環境のダイナミクスが最大30%向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T23:06:56Z) - YOLOpeds: Efficient Real-Time Single-Shot Pedestrian Detection for Smart
Camera Applications [2.588973722689844]
この研究は、スマートカメラアプリケーションにおけるディープラーニングに基づく歩行者検出の効率的な展開のために、精度と速度の良好なトレードオフを達成するという課題に対処する。
分離可能な畳み込みに基づいて計算効率の良いアーキテクチャを導入し、層間密結合とマルチスケール機能融合を提案する。
全体として、YOLOpedsは、既存のディープラーニングモデルよりも86%の速度で、毎秒30フレーム以上のリアルタイム持続的な操作を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T09:50:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。