Fullbody VR Tracking

Facebook und die ETH Zürich arbeiten an Ganzkörper-Tracking

Unkompliziertes Full-Body-Tracking für Endverbraucher? Bis heute ein schwieriges Problem der VR. In Zusammenarbeit mit der ETH Zürich arbeiten Forscher des Facebook Reality Labs an kleinen elektromagnetischen Sensoren, welche am Körper getragen können und so die kompletten Körperbewegungen erfassen können.

In VR Brillen verbaute Kameras sind keine optimale Lösung für Ganzkörpertracking, da der Körper häufig sich selbst verdeckt oder gar nicht erst sichtbar ist. Externe Kameras wiederum haben das Problem eingeschränkter Mobilität: Gerät man aus dem Sichtfeld der Kamera, wird nicht mehr getrackt.

Ein Team aus Forschern der Facebook Reality Labs und der ETH Zürich versucht es deshalb nun mit elektromagnetischen (EM) Sensoren.

Trackingsystem mit Sensoren

Diese Art des Trackings setzt eine Basisstation voraus, die ein elektromagnetisches Referenzfeld erzeugt sowie eine Reihe von EM-Sensoren, deren Entfernung von der Basisstation und Orientierung präzise gemessen werden kann. Das Team entwickelte für die Forschungsarbeit ein eigenes Trackingsystem mit besonders leichten und kompakten EM-Sensoren.

Die EM-gestützte Ortung ist kein neues Konzept und gibt es schon seit Jahrzehnten. Bereits in den 1960er Jahren gab es militärische Anwendungen der EM-Sensorik. Bei der EM-Sensorik wird eine Quelle verwendet, die ein elektromagnetisches Feld aussendet, wobei der Sensor seine Ausrichtung und Position relativ zur Quelle bestimmt.

Wie viele Sensoren sind nötig?

Getestet wurde einmal mit sechs, einmal mit zwölf Sensoren. Je weniger Sensoren benötigt werden, desto einfacher ist die Nutzung, allerdings nimmt dann auch die Genauigkeit des Ganzkörpertrackings ab.

Die Entwicklung eines eigenen EM-Trackingsystem sei eine Herausforderung, die Herleitung der Posen aus den Messdaten eine andere, schreiben die Forscher. Nutzt man lediglich sechs Sensoren, so muss das KI-Modell Messdatenlücken schliessen. Die räumliche Position der Unterarme beispielsweise wird dann nicht mehr gemessen. Hierfür entwickelte das Team einen zweiteiligen Lösungsansatz: zuerst wird auf Basis von Trainingsdaten die Pose hergeleitet, danach wird die Genauigkeit optimiert.

Mit den Resultaten sind die Forscher zufrieden: Mit zwölf Sensoren weicht die Genauigkeit der Sensoren um maximal 31,8 Millimeter und 13,3 Grad ab, mit sechs Sensoren nur geringfügig mehr um 35,4 Millimeter und 14,9 Grad.

Quelle: Mixed / virtualrealitytimes

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