Measurement and Analysis of Sport Climbing using Vision and Force Information

使用视觉和力信息进行运动攀登的测量和分析

基本信息

批准号：
21K11468
负责人：
河村晃宏
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，昨年度開発した人物の姿勢推定手法を改良し，情報欠損が少なく，かつ精度の高い手法を開発した．まず，昨年度利用したToF方式のカメラ（Azure Kinect，L515）から，ステレオ方式のカメラ（ZED2）に切り替えることで，距離データの欠損を抑えた．しかし，ステレオ形式はToF形式に比べ，距離精度が劣る．そのため，ICPアルゴリズムを利用した推定精度の向上技術の開発を行った．また，これまでにホールド負荷計測システムを改良するため，ボルト型力覚センサを開発した．人物姿勢推定手法ではまず，RGB 画像から２次元姿勢を推定，その後距離画像中の各部位の座標に投影する．ここで得られた３次元関節位置からICP アルゴリズム適用時の各モデルの初期位置を決定する．その後，RGBD センサで取得した距離データに対し，身体部位ごとのモデルをICP を用いてフィッティングさせることで，推定位置を補正する．本手法の有効性を確認するため，光学式モーションキャプチャシステム（Vicon）との比較実験を行った．その結果，提案手法によってICPアルゴリズムを適用した際，定性的にではあるが，動作軌道がモーションキャプチャシステムで得られた動作軌道に近づいていることを確認した．しかし，部位やフレームによっては，局所解に陥ることで，推定精度の向上が見られなかった．そのため，最終年度では，局所解を回避し，大域解への収束を目指すとともに，計算速度の向上を行う．ボルト型センサでは，設計を変更し，クライミングの壁の裏側に配線を取り回せるよう変更した．

今年，我们改进了去年开发的人体姿态估计方法，开发了一种信息丢失更少、精度更高的方法。首先，我们从去年使用的 ToF 相机（Azure Kinect、L515）切换为立体相机（ZED2），减少了距离数据的丢失。然而，与 ToF 格式相比，立体格式的距离精度较差。因此，我们开发了一种使用ICP算法来提高估计精度的技术。我们还开发了螺栓式力传感器来改进保持负载测量系统。在人体姿态估计方法中，首先从RGB图像中估计出二维姿态，然后将其投影到距离图像中各部分的坐标上。应用ICP算法时每个模型的初始位置是根据此处获得的三维关节位置确定的。之后，通过将每个身体部位的模型拟合到 RGBD 传感器使用 ICP 获取的距离数据来校正估计位置。为了证实该方法的有效性，我们与光学运动捕捉系统（Vicon）进行了对比实验。因此，当使用所提出的方法应用 ICP 算法时，我们确认运动轨迹与运动捕捉系统获得的运动轨迹接近，尽管是定性的。然而，根据零件或框架的不同，由于陷入局部解而无法提高估计精度。因此，在最后一年，我们的目标是避免局部解决方案并收敛到全局解决方案，并提高计算速度。改变了螺栓式传感器的设计，以便可以将接线布置在攀岩墙后面。