[논문 리뷰] Towards Self-Calibrating Inertial Body Motion Capture

Bertram Taetz, Gabriele Bleser외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 12.

Inertial Sensor and Navigation참고 문헌 24인용 수 40

한 줄 요약

이 논문은 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 동시에 관성 센서-세그먼트(I2S) 파라미터의 온라인, 슬라이딩 윈도우 제약 가중 최소 제곱법을 제안한다. 운동, 측정 및 생체역학 모델에 운동학, 해부학 및 파라미터 정규화 기반의 새로운 확률적 사전 정보를 통합함으로써, 자석계나 사전 정의된 校정 자세에 의존하지 않고도 정확하고 반복 가능한 I2S 校정을 달성하며, 초기 설정이 매우 부정확하더라도 하위도 수준의 자세 정확도와 센티미터 수준의 위치 정확도로 수렴한다.

ABSTRACT

This paper presents a novel online capable method for simultaneous estimation of human motion in terms of segment orientations and positions along with sensor-to-segment calibration parameters from inertial sensors attached to the body. In order to solve this ill-posed estimation problem, state-of-the-art motion, measurement and biomechanical models are combined with new stochastic equations and priors. These are based on the kinematics of multi-body systems, anatomical and body shape information, as well as, parameter properties for regularisation. This leads to a constrained weighted least squares problem that is solved in a sliding window fashion. Magnetometer information is currently only used for initialisation, while the estimation itself works without magnetometers. The method was tested on simulated, as well as, on real data, captured from a lower body configuration.

연구 동기 및 목표

• 정밀한 사용자 실행 캘리브레이션 자세가 필요로 하지 않는 강력하고 실용적인 관성 신체 운동 캡처 캘리브레이션 방법의 부족을 해결하기 위해.
• 관성 센서 데이터로부터 인간 운동과 I2S 캘리브레이션 파라미터를 동시에 추정할 수 있는 온라인 기능을 갖춘 방법을 개발하기 위해.
• 측정 중 자석계 사용을 줄이기 위해 추정 과정에서 자석계를 사용하지 않도록 하기 위해.
• 전문가나 강체 캘리브레이션 프로토콜이 필요 없도록 하여 비전문가 사용자의 사용성 향상을 위해.
• 매우 부정확한 초기 설정에서도 일관되고 반복 가능한 캘리브레이션 결과로 수렴함을 보장하기 위해.

제안 방법

• 실시간 처리를 가능하게 하기 위해 실시간으로 제약 가중 최소 제곱(WLS) 최적화 문제를 푸는 슬라이딩 윈도우 방법을 사용한다.
• 최신 기술의 운동, 측정 및 생체역학 모델에 운동학 및 해부학적 제약 기반의 새로운 확률적 방정정식과 사전 정보를 통합한다.
• 비정상적인 추정 문제를 정규화하기 위해 센서-세그먼트 위치 및 자세에 대한 사전 정보를 통합한다.
• 신체 기하학을 기반으로 한 형태 사전 정보를 도입하여 캘리브레이션의 안정성과 수렴성을 향상시킨다.
• 초기 설정에 자석계 데이터를 사용하지만 추정 과정에서는 그것에 의존하지 않아 동적 환경에서도 강건성을 향상시킨다.
• 스트리밍 데이터에서 처리 지연을 방지하기 위해 움직이는 수평 전략을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자기 캘리브레이션 관성 모션 캡처 시스템은 사전 정의된 캘리브레이션 자세가 필요 없이 임의의 초기 설정에서 I2S 파라미터와 신체 운동을 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?
• RQ2 캘리브레이션 정확도를 유지하면서 자석계 의존도를 어느 정도 줄일 수 있는가?
• RQ3 매우 부정확한 초기 I2S 추정치로부터 시스템이 일관된 캘리브레이션 결과로 수렴하는 정도는 어떠한가?
• RQ4 생체역학적 및 해부학적 사전 정보가 캘리브레이션 과정의 안정성과 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 실생활 환경에서 다양한 피험자와 운동 유형에 대해 이 방법이 반복 가능하고 정확한 캘리브레이션을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 시뮬레이션 데이터의 경우, 방법은 하위도 수준의 자세 정확도와 센티미터 수준의 위치 정확도를 달성했으며, 초기 각도 오프셋이 최대 131.19°일 경우에도 수렴이 관찰되었다.
• 실제 데이터 실험에서는 초기 I2S 자세 오차가 최대 113.6°였지만, 최종 값이 기준값으로부터 8.5° 이내로 수렴하였다.
• 모든 센서의 최종 I2S 캘리브레이션 간의 최대 상호 차이는 뿐만 아니라 1.7°에 불과하여 높은 반복성을 보였다.
• 초기 위치 오차는 최대 0.092 m에서 0.067 m 이내로 감소되었으며, 상지에서 가장 정확한 결과를 보였다.
• 완벽한 초기 설정을 포함한 다양한 초기 설정에서도 알고리즘이 일관된 성능을 유지하여 초기 설정의 변동성에 대한 강건성을 확인하였다.
• 형태 사전 정보는 편향을 유발하지 않았으며, 그것이 있거나 없거나 동일한 결과를 도출하여 정규화의 역할임을 확인하였다.