地面反力慣性ポーザー：少数のIMUと足裏圧力センサーからの物理ベースの人体運動キャプチャ

要旨：私たちは Ground Reaction Inertial Poser (GRIP) を提案します。4つのウェアラブル機器を用いて、物理的に妥当な人間の動作を再構成する方法です。従来の IMU のみを用いる手法とは異なり、GRIP は IMU 信号と足圧データを組み合わせて、身体のダイナミクスと地面との相互作用の両方を捉えます。さらに、運動の運動学的推定のみに依存するのではなく、GRIP は物理シミュレータ内の合成ヒューマノイドという形の個人のデジタルツインを用いて、現実的で物理的に妥当な動作を再構成します。GRIP の核となるのは、2つのモジュールから成ることです：KinematicsNet はセンサデータから身体の姿勢と速度を推定し、DynamicsNet は KinematicsNet の予測とシミュレータ上のヒューマノイド状態との差分を用いてシミュレータ内のヒューマノイドを制御します。堅牢な学習と公正な評価を可能にするため、IMU 同期データとインソール圧力センサを用いて多様な人間の動作を捉える大規模データセット、Pressure and Inertial Sensing for Human Motion and Interaction (PRISM) を導入します。実験結果は、GRIP が既存の IMU のみおよび IMU-圧力の融合手法を評価データセット全体で上回り、全体の姿勢精度の向上と物理的一貫性の改善を達成することを示しています。