为全身Avatar而生，Facebook研发灵活的6D姿态电磁追踪方案-数艺网

资讯: 展览资讯大型展会灯光节大型盛典赛事中标捷报产品快讯热门话题艺术节活动演出新闻数艺报道俱乐部签约

观点: 大咖专访观点洞察书籍推荐吐槽设计观点企业访谈问答趋势创新论文职场方法薪资报价数艺专访

幕后: 幕后故事团队访谈经验分享解密评测数艺访谈

干货: 设计方案策划方案素材资源教程文案资源 PPT下载入门宝典作品合集产品手册电子书项目对接

为全身Avatar而生，Facebook研发灵活的6D姿态电磁追踪方案: 原创 2021-10-28

Esther｜编辑

为了让你在VR中身临其境体验社交，Facebook等公司正在从多方面提升VR社交体验，比如开发大规模社交平台，或是研发逼真、写实的VR头像系统。目前，大多数VR头像系统只能手动设定特征，并不能100%代表使用者本人的形象，而为了解决这一问题，Facebook Reality Labs曾研发基于容积摄影技术的逼真3D头像Codec Avatar。

前不久，Facebook Reality Labs将Codec Avatar的研究延伸至全身，不只是可以渲染逼真的面部表情，也能还原你身体的3D模型，以及3D姿态变化。尽管如此，要想动态渲染用户的全身动作，这项技术还需要与准确的姿态捕捉方案结合。

不过，现有的VR头显还不能追踪全身，仅追踪双手就已经难以识别遮挡。在加入额外的嘴唇追踪器和眼球追踪模组后，仅能识别全脸表情。而市面上常见的全身动捕设备，更常用于电影拍摄，对成本、追踪范围的要求比较高。相比之下，市面上的一些C端姿态定位器则包括Vive Tracker、Tundra Tracker等等，其方案基于光学定位，原理类似于手柄，需要使用SteamVR基站。而外置的摄像头，则容易限制你在VR中活动的空间，受可追踪范围限制。

不管是基于摄像头，还是基于红外光的姿态识别方案，均存在一些局限。比如：基于RGB摄像头的全身姿态预测方案通常效果不够稳定，除了可追踪范围有限外，也难以识别被遮挡的动作。而红外基站则限制了可追踪的范围，使用者不可以走出基站固定的追踪区域。

为了解决这一问题，Facebook与瑞士联邦理工大学科研人员合作，研发了一种基于无线电磁传感器的姿态识别方案EM-POSE，其特点是不受视觉遮挡限制，没有固定的追踪区域，可预测6D姿态并实时重建3D人体姿态和模型。这里6D指的是6个自由度，包含了三个自由度的平移，以及另外三个自由度的空间旋转，它们合起来就被成为6D姿态。这是一个相对的概念，主要表示两个坐标系之间的平移和旋转变化。

科研人员表示：AR/VR是一个有潜力的计算平台，应用场景将包括娱乐、社交、医疗、远程应用等等。而对于沉浸的AR/VR体验来讲，准确重建使用者的全身姿态是一个关键要素。近年来，基于低成本摄像头的姿态识别技术得到长足发展，不过依然存在许多局限。

相比之下，EM-POSE采用可生成电磁场的发射源，接着传感器根据电磁信号来识别发射源的位置和方向。科研人员将发射源放在使用者后腰，并在身体其他部分放置6到12个定制的无线电磁传感器，以实现全身姿态识别。这样就可以自由移动，不受基站所在位置限制。

细节方面，电磁传感器的追踪范围为使用者周围0.3到1米之间，因此可以在全身布局12个传感器，手臂和腿部各2个，脖子2个，头部和背部各1个。而研究的关键是，科研人员通过电磁传感器识别到的数据，预测出对应的SMPL姿态模型和外形参数。SMPL是一种人体三维模型，其特点是包含骨骼蒙皮和纹理，基于定点，可准确表示人体自然姿态。

为了验证方案效果，科研人员在实验中安排了一组Azure深度传感器方案，来进行对比和优化。接着，还采用OptiTrack动捕设备来校正传感器的坐标。实验共记录37分钟的数据，参与者包括三名女性和两名男性，动作包括摆动手臂、开合跳、走路等等。

实验发现，EM-POSE可准确重建弓步、下蹲等容易产生遮挡的复杂下半身运动，同时也可以忠实还原交叉手臂的动作。此外，开合跳、走路等动态动作也可以准确呈现。12颗传感器的方案误差最多仅31.8毫米、13.3°，而6颗传感器的方案，误差可控制在35.4毫米、14.9°以下。

实际上，基于电磁传感的定位方案已经不是新鲜技术，上世纪60年代的时候，就已经在军事领域得到应用。而且，目前市面上也已经有许多基于电磁传感的定位系统，它们具备不同的追踪范围、采样率/刷新率、硬件外观等特征。

而对于C端VR场景，科研人员认为现有技术还无法满足需求，因为传感器体积过大，或是需要连接线，限制用户移动。除此之外，姿态传感器还需要足够方便穿脱，可长时间佩戴，才能更吸引C端消费者。相比之下，EM-POSE支持无线传感，而且通过优化，还有望将传感器从12颗降低至6颗。据悉，为了用最少的传感器来完成全身姿态追踪，该团队研发了一个两部分解决方案，第一步是根据培训数据来推测姿态，接着再用算法来优化准确性。

在训练姿态学习算法过程中，科研人员也遇到了一些难题，比如：1，电磁传感的准确性会根据距离加长而降低，因此不同姿态的追踪准确性也不同；2，如何减少传感器，避免在使用者身上穿戴过多设备，因此需要通过算法来推断无法追踪到的关节运动；3，预测传感器和皮肤之间的距离，可稳定计算误差。

另外，6个传感器的姿态识别方案缺少约束；电磁传感的准确性受距离影响，因此对不同姿态的识别准确性也有差异；识别皮肤与传感器之间细微距离的准确性要高，以避免传感器滑动产生误差。

为了优化算法，科研人员采用了学习式迭代拟合法中的LGD框架来训练。基于LGD框架训练的算法准确性更高，而且速度比纯优化的模型要快几个数量级。采用LGD学习框架，通过神经网络来学习梯度的动态变化，以加速姿态预测的过程。

总之，EM-POSE方案将电磁基站和传感器固定在VR用户身上，因此如果配合Quest等一体机使用时，应用场景将更灵活，不管是玩游戏还是社交，你不会再受到空间或连接线限制，而这也是未来C端应用的需求之一。

参考：

https://eth-ait.medium.com/em-pose-3d-human-pose-estimation-from-sparse-electromagnetic-trackers-f4ba1465e3a

（ END）

每天五分钟，轻松了解前沿科技。
—— 青亭网

阅读原文 * 文章为作者独立观点，不代表数艺网立场转载须知: 本文内容由数艺网收录采集自微信公众号青亭网 ，并经数艺网进行了排版优化。转载此文章请在文章开头和结尾标注“作者”、“来源：数艺网” 并附上本页链接：如您不希望被数艺网所收录，感觉到侵犯到了您的权益，请及时告知数艺网，我们表示诚挚的歉意，并及时处理或删除。

数字媒体艺术新媒体艺术 VR社交体验摄像头场景展示

16539