論文の概要: Posture-Informed Muscular Force Learning for Robust Hand Pressure Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23629v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 08:38:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:34:11.820485
• Title: Posture-Informed Muscular Force Learning for Robust Hand Pressure Estimation
• Title（参考訳）: ロバスト手圧推定のための姿勢インフォームド筋力学習
• Authors: Kyungjin Seo, Junghoon Seo, Hanseok Jeong, Sangpil Kim, Sang Ho Yoon,
• Abstract要約: 本稿では,手圧推定を向上する新しいフレームワークであるPiMForceを提案する。 本手法は,3次元手話からの詳細な空間情報と,sEMGの動的筋活動とを併用する。 本フレームワークは,複雑な相互作用シナリオと自然な相互作用シナリオにおいて,正確な手圧力推定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.912016522494431
• License:
• Abstract: We present PiMForce, a novel framework that enhances hand pressure estimation by leveraging 3D hand posture information to augment forearm surface electromyography (sEMG) signals. Our approach utilizes detailed spatial information from 3D hand poses in conjunction with dynamic muscle activity from sEMG to enable accurate and robust whole-hand pressure measurements under diverse hand-object interactions. We also developed a multimodal data collection system that combines a pressure glove, an sEMG armband, and a markerless finger-tracking module. We created a comprehensive dataset from 21 participants, capturing synchronized data of hand posture, sEMG signals, and exerted hand pressure across various hand postures and hand-object interaction scenarios using our collection system. Our framework enables precise hand pressure estimation in complex and natural interaction scenarios. Our approach substantially mitigates the limitations of traditional sEMG-based or vision-based methods by integrating 3D hand posture information with sEMG signals. Video demos, data, and code are available online.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元手指姿勢情報を利用して手指表面筋電図(sEMG)信号の増大を図り,手指圧推定を行う新しいフレームワークであるPiMForceについて述べる。 本手法では,3次元手ポーズの詳細な空間情報とsEMGの動的筋活動とを併用し,多種多様な手動物体間相互作用下での高精度で頑健な手動圧測定を実現する。 また、圧力グローブ、sEMGアームバンド、マーカーレス指追跡モジュールを組み合わせたマルチモーダルデータ収集システムを開発した。 我々は、21人の参加者から総合的なデータセットを作成し、手姿勢、sEMG信号の同期データを収集し、様々な手姿勢を横断する手圧、手-物体相互作用のシナリオを収集システムを用いて測定した。 本フレームワークは,複雑な相互作用シナリオと自然な相互作用シナリオにおいて,正確な手圧力推定を可能にする。 本手法は,3次元手の姿勢情報をsEMG信号と統合することにより,従来のsEMG法や視覚的手法の限界を大幅に軽減する。 ビデオデモ、データ、コードはオンラインで公開されている。

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