Fatigue-PINN: Physics-Informed Fatigue-Driven Motion Modulation and Synthesis
作者: Iliana Loi, Konstantinos Moustakas
分类: cs.GR, cs.LG
发布日期: 2025-02-26
备注: 13 pages, 9 pages. This work has been submitted to the IEEE for possible publication
💡 一句话要点
提出 Fatigue-PINN，用于模拟疲劳状态下的人体运动，并实现关节层面的运动调整。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 疲劳建模 运动合成 物理信息神经网络 人体运动 生物力学 深度学习 三室控制器模型
📋 核心要点
- 现有的运动合成方法在模拟疲劳对运动的影响方面关注不足，缺乏有效的数据驱动方法。
- Fatigue-PINN 利用物理信息神经网络，结合三室控制器模型，模拟疲劳引起的关节扭矩变化，实现疲劳状态下的运动建模。
- 实验结果表明，Fatigue-PINN 能够准确模拟疲劳对人体运动的影响，与真实实验结果一致，并能生成更逼真的动画。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的深度学习框架 Fatigue-PINN，用于建模疲劳状态下的人体运动。该框架能够提供关节特定的疲劳配置，从而在关节层面上调整和减轻运动伪影，生成更逼真的动画。为了模拟肌肉疲劳，我们利用 PINN 改进的三室控制器模型来模拟最大关节扭矩中由疲劳引起的波动，从而利用物理领域知识来提高准确性。该模型还引入了关于关节特定疲劳的参数化运动对齐，从而避免了急剧的帧过渡。结果表明，Fatigue-PINN 能够准确地模拟外部感知的疲劳对开放式人体运动的影响，这与真实实验疲劳研究的结果一致。由于疲劳是在扭矩空间中引入的，Fatigue-PINN 提供了一个端到端的编码器-解码器式架构，以确保关节角度到关节扭矩以及反之的转换，因此与在关节角度上运行的运动合成框架兼容。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人体运动合成中，缺乏有效方法模拟疲劳状态下运动的问题。现有方法难以准确捕捉疲劳对运动模式的影响，导致合成的运动不真实，缺乏生物力学合理性。
核心思路：论文的核心思路是将物理信息融入到神经网络中，利用物理模型（三室控制器模型）来约束神经网络的学习过程，从而提高模型对疲劳状态下运动的建模能力。通过模拟疲劳引起的关节扭矩变化，实现对疲劳状态下运动的准确合成。
技术框架：Fatigue-PINN 采用一种端到端的编码器-解码器架构。编码器将关节角度转换为关节扭矩，然后利用 PINN 结合三室控制器模型模拟疲劳对关节扭矩的影响。解码器将疲劳状态下的关节扭矩转换回关节角度，从而生成疲劳状态下的运动。整体流程包括：1) 关节角度输入；2) 编码器转换为关节扭矩；3) PINN 结合三室控制器模型模拟疲劳影响；4) 解码器转换为疲劳状态下的关节角度；5) 输出疲劳状态下的运动。
关键创新：论文的关键创新在于将物理信息（三室控制器模型）融入到神经网络中，从而提高了模型对疲劳状态下运动的建模能力。与传统的纯数据驱动方法相比，Fatigue-PINN 能够更好地捕捉疲劳对运动模式的影响，生成更真实的运动。此外，该模型还引入了参数化运动对齐，避免了急剧的帧过渡。
关键设计：论文使用了三室控制器模型来模拟疲劳引起的关节扭矩变化。该模型包含三个隔室，分别代表能量储备、疲劳物质积累和恢复过程。PINN 的损失函数包括数据损失和物理损失，其中数据损失用于约束模型输出与真实运动数据一致，物理损失用于约束模型满足三室控制器模型的物理规律。网络结构采用编码器-解码器架构，编码器和解码器可以使用各种神经网络结构，如多层感知机或循环神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Fatigue-PINN 能够准确地模拟外部感知的疲劳对开放式人体运动的影响，这与真实实验疲劳研究的结果一致。该模型能够生成更逼真的疲劳状态下的运动动画，并且能够避免急剧的帧过渡。通过将物理信息融入到神经网络中，Fatigue-PINN 提高了模型对疲劳状态下运动的建模能力。
🎯 应用场景
Fatigue-PINN 可应用于生物力学工程、运动科学、康复医学和游戏动画等领域。例如，可以用于研究疲劳对运动模式和姿势的影响，制定损伤风险缓解和预防策略，设计疲劳最小化方案，以及创建改进的人体工学设计。在游戏动画中，可以用于生成更逼真的疲劳状态下的角色运动。
📄 摘要（原文）
Fatigue modeling is essential for motion synthesis tasks to model human motions under fatigued conditions and biomechanical engineering applications, such as investigating the variations in movement patterns and posture due to fatigue, defining injury risk mitigation and prevention strategies, formulating fatigue minimization schemes and creating improved ergonomic designs. Nevertheless, employing data-driven methods for synthesizing the impact of fatigue on motion, receives little to no attention in the literature. In this work, we present Fatigue-PINN, a deep learning framework based on Physics-Informed Neural Networks, for modeling fatigued human movements, while providing joint-specific fatigue configurations for adaptation and mitigation of motion artifacts on a joint level, resulting in more realistic animations. To account for muscle fatigue, we simulate the fatigue-induced fluctuations in the maximum exerted joint torques by leveraging a PINN adaptation of the Three-Compartment Controller model to exploit physics-domain knowledge for improving accuracy. This model also introduces parametric motion alignment with respect to joint-specific fatigue, hence avoiding sharp frame transitions. Our results indicate that Fatigue-PINN accurately simulates the effects of externally perceived fatigue on open-type human movements being consistent with findings from real-world experimental fatigue studies. Since fatigue is incorporated in torque space, Fatigue-PINN provides an end-to-end encoder-decoder-like architecture, to ensure transforming joint angles to joint torques and vice-versa, thus, being compatible with motion synthesis frameworks operating on joint angles.