Human Motion Estimation with Everyday Wearables
作者: Siqi Zhu, Yixuan Li, Junfu Li, Qi Wu, Zan Wang, Haozhe Ma, Wei Liang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-24
💡 一句话要点
EveryWear：基于日常可穿戴设备的人体运动估计方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人体运动估计 可穿戴设备 多模态融合 师生学习 真实世界数据集
📋 核心要点
- 现有基于穿戴设备的人体运动估计方法存在穿戴不便、硬件昂贵和校准繁琐等问题，限制了其在日常生活中的应用。
- EveryWear利用日常可穿戴设备（手机、手表、耳机、眼镜）的多模态数据，结合视觉和惯性信息，实现无需校准的轻量级人体运动捕捉。
- 通过在真实世界数据集Ego-Elec上的实验，证明了EveryWear方法优于现有基线模型，验证了其在实际应用中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种轻量级且实用的人体运动捕捉方法EveryWear，它完全基于日常可穿戴设备：智能手机、智能手表、耳机和配备前置摄像头和两个下视摄像头的智能眼镜，无需使用前进行显式校准。为了促进该方向的可靠研究和基准测试，我们引入了Ego-Elec，一个9小时的真实世界数据集，涵盖17个不同的室内和室外环境中的56项日常活动，并由运动捕捉（MoCap）提供ground-truth 3D标注。我们的方法采用多模态师生框架，将来自以自我为中心的摄像头的视觉线索与来自消费设备的惯性信号相结合。通过直接在真实世界数据上进行训练，我们的模型有效地消除了限制先前工作的sim-to-real差距。实验表明，我们的方法优于基线模型，验证了其在实际全身运动估计中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于穿戴设备的人体运动估计方法依赖于特殊的传感器或复杂的校准过程，难以在日常生活中普及。这些方法通常穿戴不便，成本高昂，且需要耗时的校准，限制了其应用场景。因此，需要一种轻量级、低成本、易于使用的解决方案。
核心思路：论文的核心思路是利用日常生活中常见的可穿戴设备（智能手机、智能手表、耳机和智能眼镜）作为传感器，结合多模态信息融合技术，实现无需显式校准的人体运动估计。这种方法旨在降低硬件成本和使用门槛，提高用户体验。
技术框架：EveryWear采用多模态师生框架。首先，利用可穿戴设备采集的视觉和惯性数据作为输入。然后，通过一个教师网络（teacher network）学习真实世界数据集Ego-Elec中的运动模式。最后，训练一个学生网络（student network），使其能够从可穿戴设备的数据中预测人体运动。该框架集成了来自不同模态的信息，并利用真实数据进行训练，从而有效地消除了sim-to-real差距。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种完全基于日常可穿戴设备的人体运动估计方法，无需额外硬件或复杂校准；2) 构建了一个大规模真实世界数据集Ego-Elec，用于训练和评估人体运动估计模型；3) 采用多模态师生框架，有效融合了视觉和惯性信息，并消除了sim-to-real差距。
关键设计：在多模态融合方面，论文可能采用了注意力机制或其它融合策略，以自适应地调整不同模态信息的权重。损失函数的设计可能包括运动学约束、时间一致性约束等，以提高运动估计的准确性和稳定性。网络结构可能采用了卷积神经网络（CNN）处理视觉信息，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，并使用全连接层进行最终的运动估计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在Ego-Elec数据集上进行了评估，实验结果表明，EveryWear方法优于现有的基线模型。具体性能提升数据未知，但论文强调该方法有效地消除了sim-to-real差距，并在实际应用中表现出良好的效果。该研究验证了基于日常可穿戴设备进行人体运动估计的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于XR交互、虚拟现实、游戏、运动分析、健康监测等领域。例如，在VR/AR游戏中，用户可以通过日常穿戴设备实现全身运动捕捉，获得更沉浸式的体验。在运动分析中，可以利用该技术分析用户的运动姿态和轨迹，提供个性化的训练建议。在健康监测中，可以实时监测用户的活动状态，预警潜在的健康风险。
📄 摘要（原文）
While on-body device-based human motion estimation is crucial for applications such as XR interaction, existing methods often suffer from poor wearability, expensive hardware, and cumbersome calibration, which hinder their adoption in daily life. To address these challenges, we present EveryWear, a lightweight and practical human motion capture approach based entirely on everyday wearables: a smartphone, smartwatch, earbuds, and smart glasses equipped with one forward-facing and two downward-facing cameras, requiring no explicit calibration before use. We introduce Ego-Elec, a 9-hour real-world dataset covering 56 daily activities across 17 diverse indoor and outdoor environments, with ground-truth 3D annotations provided by the motion capture (MoCap), to facilitate robust research and benchmarking in this direction. Our approach employs a multimodal teacher-student framework that integrates visual cues from egocentric cameras with inertial signals from consumer devices. By training directly on real-world data rather than synthetic data, our model effectively eliminates the sim-to-real gap that constrains prior work. Experiments demonstrate that our method outperforms baseline models, validating its effectiveness for practical full-body motion estimation.