Präzise Erfassung natürlicher Handgriffe durch markerlose 3D-Gausssche Darstellung

核心概念

Wir präsentieren MANUS, eine neuartige markerlose Methode zur Erfassung von Handgriffen, die eine artikulierte 3D-Gausssche Darstellung verwendet, um Handformen genau zu modellieren und Kontakte zwischen Hand und Objekt effizient zu schätzen.

要約

In dieser Arbeit stellen wir MANUS vor, eine neuartige markerlose Methode zur Erfassung von Handgriffen. Der Schlüsselaspekt von MANUS ist eine 3D-Gausssche Splatting-Methode, um MANUS-Hand, ein artikuliertes Handmodell aus 3D-Gaussschen Primitiven, zu erstellen. Dieses Modell ermöglicht eine effiziente Optimierung und Inferenz im Vergleich zu impliziten Darstellungen. Ebenso erfassen wir das Objekt mit statischen 3D-Gaussschen Primitiven. Da sowohl MANUS-Hand als auch das Objekt durch Gausssche Primitive mit expliziten Positionen und Orientierungen dargestellt werden, können wir sowohl momentane als auch kumulierte Kontakte zwischen ihnen effizient berechnen.

Um die Kontaktmodellierung zu unterstützen, haben wir MANUS-Grasps, einen einzigartigen Datensatz mit über 7 Millionen Frames aus 50+ Kameras, erstellt, der eine vollständige 360-Grad-Abdeckung von Griffsequenzen in über 30 verschiedenen Alltagsszenarien bietet. Darüber hinaus enthält dieser Datensatz 15 Auswertungssequenzen, bei denen Objekte mit nasser Farbe verwendet werden, um einen natürlichen Kontaktnachweis zu erhalten.

Unsere Experimente zeigen, dass MANUS die Kontaktgenauigkeit im Vergleich zu anderen templatebasierten Methoden deutlich verbessert. Darüber hinaus demonstrieren wir, dass unsere Methode visuelle Qualität erreicht, die mit dem aktuellen Stand der Technik vergleichbar ist, obwohl dies nicht unser primäres Ziel war.

統計

Die Kontaktfläche zwischen Hand und Objekt ist kleiner als 0,004 Meter.
Die Erfassung erfolgt mit über 50 Kameras, die mit einer Bildrate von 120 FPS aufnehmen.
Der Datensatz umfasst über 7 Millionen Frames, die 30+ verschiedene Alltagsszenarien abdecken.

引用

"Unser Hauptziel war es nicht, die visuelle Qualität bestehender Handmodelle zu übertreffen, sondern die Kontaktgenauigkeit zu verbessern."
"Die dichte Kameraabdeckung ist entscheidend für eine genaue Kontaktmodellierung, da sie die Auswirkungen von (Selbst-)Verdeckungen reduziert."

抽出されたキーインサイト

MANUS

by Chandradeep ... 場所 arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.02137.pdf

深掘り質問

Wie könnte MANUS für die Erfassung komplexerer Handmanipulationen, wie z.B. das Hantieren mit Werkzeugen, erweitert werden?

Um die Erfassung komplexerer Handmanipulationen wie das Hantieren mit Werkzeugen zu verbessern, könnte MANUS durch die Integration von Objekterkennungsalgorithmen erweitert werden. Diese Algorithmen könnten dazu beitragen, Werkzeuge oder Objekte in der Hand des Benutzers zu identifizieren und die Interaktion zwischen Hand und Werkzeug genauer zu modellieren. Darüber hinaus könnte die Implementierung von Physiksimulationen die realistische Bewegung und Interaktion zwischen Hand und Werkzeug ermöglichen. Durch die Berücksichtigung von Werkzeugen und deren spezifischen Handhabungseigenschaften könnte MANUS die Erfassung und Modellierung komplexer Handmanipulationen verbessern.

Welche zusätzlichen Informationen, wie z.B. Materialeigenschaften oder Oberflächentexturen, könnten in das Kontaktmodell integriert werden, um die Realitätsnähe weiter zu erhöhen?

Um die Realitätsnähe des Kontaktmodells weiter zu erhöhen, könnten zusätzliche Informationen wie Materialeigenschaften und Oberflächentexturen integriert werden. Durch die Berücksichtigung von Materialeigenschaften wie Härte, Rauheit oder Elastizität könnte MANUS realistischere Kontaktreaktionen zwischen Hand und Objekt modellieren. Die Integration von Oberflächentexturen könnte dazu beitragen, feinere Details in der Kontaktmodellierung zu erfassen, z. B. das Gleiten der Hand über eine raue Oberfläche oder das Haften an einer glatten Oberfläche. Durch die Einbeziehung dieser zusätzlichen Informationen könnte das Kontaktmodell von MANUS an Realismus und Detailgenauigkeit gewinnen.

Wie könnte MANUS in Anwendungen wie Robotik oder gemischte Realität eingesetzt werden, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern?

MANUS könnte in Anwendungen wie Robotik oder gemischte Realität eingesetzt werden, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, indem es präzise und realistische Hand-Objekt-Griffe ermöglicht. In der Robotik könnte MANUS dazu beitragen, Roboter mit fortschrittlichen Greif- und Manipulationsfähigkeiten auszustatten, die es ihnen ermöglichen, Objekte sicher und effizient zu handhaben. In der gemischten Realität könnte MANUS realistische Hand-Objekt-Interaktionen in virtuellen Umgebungen ermöglichen, was zu immersiveren und interaktiveren Erfahrungen führt. Durch die Integration von MANUS in diese Anwendungen könnte die Interaktion zwischen Mensch und Maschine präziser, natürlicher und effektiver gestaltet werden.