Optimizing Interaction Space: Enlarging the Capture Volume for Multiple Portable Motion Capture Devices

📄 arXiv: 2408.17287v1 📥 PDF

作者: Muhammad Hilman Fatoni, Christopher Herneth, Junnan Li, Fajar Budiman, Amartya Ganguly, Sami Haddadin

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-30

备注: This paper has eight pages and five figures. It has been submitted to the IEEE for possible publication. The code used in this work is available at https://github.com/hilmanfatoni/Multi-LMC_Optimization

💡 一句话要点

优化交互空间：增大多个便携式动作捕捉设备的捕捉体积

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 动作捕捉 Leap Motion Controller 蒙特卡洛模拟 手部运动学 交互空间优化

📋 核心要点

  1. Leap Motion Controller (LMC)等无标记点动作捕捉设备在手部运动追踪方面应用广泛，但其可靠性一直存在问题。
  2. 本研究通过优化四个LMC设备的布局，旨在增大其联合追踪体积，从而提高手部运动学数据的准确性和精度。
  3. 通过蒙特卡洛模拟和实验验证，优化后的LMC布局在捕捉体积和可见性方面均优于初始配置，但动态运动测量仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

本文旨在通过优化多个Leap Motion Controller (LMC)的布局，增大其联合捕捉体积，从而提高手部运动学数据的精度和可靠性，以替代基于标记点的动作捕捉(MMC)系统。研究采用蒙特卡洛模拟确定了四个LMC设备的优化布局，并通过包含十名受试者的1560次试验的可靠性和有效性实验验证了该布局。实验结果表明，优化后的配置在腕部、食指和拇指屈曲等运动学动作的捕捉方面，相较于初始配置，具有更好的可见性。然而，多个LMC虽然增大了捕捉体积，但在动态运动的测量方面仍存在不足。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决使用多个Leap Motion Controller (LMC)进行手部动作捕捉时，如何优化设备布局以最大化捕捉体积和提高捕捉精度的问题。现有方法中，LMC的捕捉范围有限，且在动态运动捕捉方面表现不佳，导致手部运动学数据不够准确和可靠。

核心思路：论文的核心思路是通过蒙特卡洛模拟，寻找一种能够最大化多个LMC设备联合捕捉体积的优化布局。通过模拟不同布局下的可见性，找到最佳的设备摆放位置，从而提高手部运动捕捉的范围和精度。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 使用蒙特卡洛模拟生成大量不同的LMC设备布局；2) 对每个布局进行可见性评估，计算其捕捉体积；3) 选择具有最大捕捉体积的布局作为优化配置；4) 通过实验验证优化配置的可靠性和有效性，并与初始配置进行对比。

关键创新：论文的关键创新在于利用蒙特卡洛模拟来优化多个LMC设备的布局，从而显著增大其联合捕捉体积。这种方法能够有效地解决单个LMC设备捕捉范围有限的问题，并提高手部运动捕捉的精度和可靠性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用蒙特卡洛模拟生成随机的LMC设备布局；2) 定义可见性指标来评估每个布局的捕捉体积；3) 通过实验对比优化配置和初始配置的性能，包括可见性率等指标。论文中提到优化后的配置具有更好的可见性率，值为0.05 ± 0.55，而初始配置为-0.07 ± 0.40。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过蒙特卡洛模拟优化LMC布局后，捕捉体积和可见性得到了显著提升。优化后的配置的可见性率为0.05 ± 0.55，而初始配置为-0.07 ± 0.40。这表明优化后的布局能够更有效地捕捉手部运动，从而提高运动学数据的精度和可靠性。虽然动态运动测量仍有提升空间，但该研究为多LMC设备的应用提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、人机交互、康复训练等领域。通过提高手部动作捕捉的精度和可靠性，可以改善VR/AR应用的交互体验，为康复训练提供更准确的运动数据，并促进更自然、高效的人机交互方式的发展。未来，该技术有望应用于远程医疗、游戏开发等更多领域。

📄 摘要（原文）

Markerless motion capture devices such as the Leap Motion Controller (LMC) have been extensively used for tracking hand, wrist, and forearm positions as an alternative to Marker-based Motion Capture (MMC). However, previous studies have highlighted the subpar performance of LMC in reliably recording hand kinematics. In this study, we employ four LMC devices to optimize their collective tracking volume, aiming to enhance the accuracy and precision of hand kinematics. Through Monte Carlo simulation, we determine an optimized layout for the four LMC devices and subsequently conduct reliability and validity experiments encompassing 1560 trials across ten subjects. The combined tracking volume is validated against an MMC system, particularly for kinematic movements involving wrist, index, and thumb flexion. Utilizing calculation resources in one computer, our result of the optimized configuration has a better visibility rate with a value of 0.05 $\pm$ 0.55 compared to the initial configuration with -0.07 $\pm$ 0.40. Multiple Leap Motion Controllers (LMCs) have proven to increase the interaction space of capture volume but are still unable to give agreeable measurements from dynamic movement.