論文の概要: ImDy: Human Inverse Dynamics from Imitated Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17610v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 07:06:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:56:38.085035
- Title: ImDy: Human Inverse Dynamics from Imitated Observations
- Title（参考訳）: ImDy: Imitated Observationsによる人間の逆ダイナミクス
- Authors: Xinpeng Liu, Junxuan Liang, Zili Lin, Haowen Hou, Yong-Lu Li, Cewu Lu,
- Abstract要約: 逆ダイナミクス(ID)は、人間の運動学的観察から駆動トルクを再現することを目的としている。
従来の最適化ベースのIDは高価な実験室のセットアップを必要とし、可用性を制限している。
本稿では、近年進歩的な人間の動作模倣アルゴリズムを利用して、データ駆動方式で人間の逆ダイナミクスを学習することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.994797555884325
- License:
- Abstract: 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/.
- Abstract（参考訳）: ヒトの運動学的観察から駆動トルクを再現することを目的とした逆ダイナミクス(ID)は歩行解析にとって重要なツールである。
しかし、拡張性に限界があるため、より広い応用から一般的な動作への障害がある。
従来の最適化ベースのIDは高価な実験室のセットアップを必要とし、可用性を制限している。
この問題を軽減するため、近年進歩している人間の動作模倣アルゴリズムを利用して、データ駆動方式で人間の逆ダイナミクスを学習することを提案する。
重要な洞察は、人間のID知識は直接適用されないが、運動模倣者によって暗黙的に所有されていることである。
そこで我々は,最先端の動作模倣アルゴリズムと物理シミュレータを用いた効率的なデータ収集パイプラインを考案し,Imitated Dynamics (ImDy) として大規模な人間逆ダイナミクスベンチマークを行った。
ImDyは150時間以上動作し、関節トルクと全体反応力データを含んでいる。
我々は,ImDyを用いて,データ駆動型逆動的解法ImDyS(olver)を完全教師付きで訓練し,IDと地中反応力の同時推定を行う。
ImDyおよび実世界のデータに関する実験は、人間の逆動力学と地盤反応力推定におけるImDySの印象的な能力を示している。
また, 基本動作解析ツールとしてのImDy(-S) の可能性も, 下流の応用で示された。
プロジェクトページはhttps://foruck.github.io/ImDy/。
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