Ubiquitous Robot Control Through Multimodal Motion Capture Using Smartwatch and Smartphone Data

📄 arXiv: 2406.01117v1 📥 PDF

作者: Fabian C Weigend, Neelesh Kumar, Oya Aran, Heni Ben Amor

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-03

备注: 2 pages, 3 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出WearMoCap，利用智能手表和手机进行无缝机器人控制的多模态运动捕捉开源库。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 运动捕捉 机器人控制 智能手表 智能手机 多模态融合 可穿戴设备 开源库

📋 核心要点

  1. 传统运动捕捉系统成本高昂且部署复杂，限制了其在普适环境中的应用。
  2. WearMoCap利用智能手表和智能手机的传感器数据，提供三种模式的运动捕捉方案，实现便捷的机器人控制。
  3. 在真实机器人任务中，WearMoCap的定位精度达到2厘米以内，验证了其作为传统方案替代品的潜力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个开源库WearMoCap，它可以通过智能手机和智能手表进行运动捕捉，从而实现无缝的机器人控制。该库包含三种模式：仅手表模式，使用单个智能手表进行控制；上臂模式，通过将智能手机固定在上臂来提高精度；口袋模式，通过放置在任何口袋中的智能手机确定身体方向。这些模式应用于两个真实的机器人任务中，与黄金标准的运动捕捉系统相比，其定位精度在2厘米以内。WearMoCap是传统运动捕捉系统的合适替代方案，尤其是在普遍性至关重要的环境中。该库可在www.github.com/wearable-motion-capture上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有运动捕捉系统通常依赖于昂贵的专用设备和复杂的设置，难以在日常环境中普及。这限制了机器人技术在家庭、办公室等场景中的应用，阻碍了人机交互的便捷性和灵活性。因此，需要一种低成本、易于部署的运动捕捉方案，实现随时随地的机器人控制。

核心思路：利用智能手表和智能手机等可穿戴设备的普及性，通过融合这些设备内置的传感器数据（如加速度计、陀螺仪、磁力计），估计人体姿态和运动轨迹。核心在于设计有效的算法，将来自不同传感器的信息进行融合，克服单个传感器噪声大、漂移等问题，实现高精度的运动捕捉。

技术框架：WearMoCap库包含三个主要模式：1) 仅手表模式：仅使用智能手表进行运动捕捉；2) 上臂模式：将智能手机固定在上臂，结合手表数据提高精度；3) 口袋模式：将智能手机放置在口袋中，用于确定身体方向。每种模式都包含数据采集、预处理、姿态估计和运动轨迹重建等模块。数据预处理包括噪声滤波、传感器校准等步骤。姿态估计采用卡尔曼滤波等算法，融合来自不同传感器的信息。

关键创新：WearMoCap的关键创新在于利用现成的可穿戴设备，构建了一个低成本、易于部署的运动捕捉系统。与传统的基于光学或惯性传感器的运动捕捉系统相比，WearMoCap无需额外的硬件设备，降低了成本和部署难度。此外，该库提供了多种模式，用户可以根据实际需求选择合适的模式，提高了灵活性和适用性。

关键设计：在数据融合方面，WearMoCap采用了加权平均或卡尔曼滤波等方法，根据不同传感器的精度和可靠性，赋予不同的权重。在姿态估计方面，采用了四元数或旋转矩阵等表示方法，避免了欧拉角表示的万向锁问题。此外，该库还提供了可配置的参数，用户可以根据实际应用场景进行调整，优化性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WearMoCap在真实机器人任务中能够实现较高的定位精度，与黄金标准的运动捕捉系统相比，其定位误差在2厘米以内。这表明WearMoCap可以作为传统运动捕捉系统的有效替代方案，尤其是在对成本和部署便捷性有较高要求的场景中。开源库的发布也为相关领域的研究人员和开发者提供了便利。

🎯 应用场景

WearMoCap可应用于多种场景，如远程机器人控制、虚拟现实/增强现实交互、运动分析、康复训练等。例如，医生可以通过WearMoCap远程控制手术机器人，进行精准的手术操作。游戏开发者可以利用WearMoCap开发更具沉浸感的VR/AR游戏。未来，WearMoCap有望成为人机交互的重要组成部分，促进机器人技术在各行各业的普及。

📄 摘要（原文）

We present an open-source library for seamless robot control through motion capture using smartphones and smartwatches. Our library features three modes: Watch Only Mode, enabling control with a single smartwatch; Upper Arm Mode, offering heightened accuracy by incorporating the smartphone attached to the upper arm; and Pocket Mode, determining body orientation via the smartphone placed in any pocket. These modes are applied in two real-robot tasks, showcasing placement accuracy within 2 cm compared to a gold-standard motion capture system. WearMoCap stands as a suitable alternative to conventional motion capture systems, particularly in environments where ubiquity is essential. The library is available at: www.github.com/wearable-motion-capture.