홀로렌즈에서 센서기반의 상체 풀바디 모션 트래킹에 대한 연구 (A Study on Sensor-Based Upper Full-Body Motion Tracking on HoloLens)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 26권 / 4호 / 39 ~ 46페이지
· 저자명 : 박성준

초록

본 논문에서는 혼합현실에서 산업 현장에서 필요한 동작 인식 방법에 대한 방법을 제안한다.
산업 현장에서는 몸통 움직임부터 팔 동작에 이르기까지 상체 전역의 동작(잡고, 들어올리고, 나르는 작업)이 필요하다. 본 논문에서는 무거운 모션 캡처 장비를 사용하지 않으면서 키넥트와 같은 비전 기반이 아닌 센서와 웨어러블 디바이스로 구성된 방법을 사용하고 있다. 몸통 동작과 어깨 동작은 2개의 IMU 센서를 사용하고 있으며, 팔 동작은 마이오 암 밴드를 사용하였다. 총 4개로부터 들어오는 실시간 데이터를 퓨전하여 상체 전 영역에 대한 모션 인식이 가능하도록 하였다. 실험 방법으로서는 실제 옷에 센서를 부착하였고 동기화 작업을 통해 물체 조작을 하였다. 그결과 동기화 방법을 사용한 방식은 큰 동작과 작은 동작에 있어서 오류가 없었다. 마지막으로 성능 평가를 통해 홀로렌즈 상에서 한손 조작일 경우 평균적으로 50 프레임, 양 손 조작일 경우 60 프레임을 보이는 결과를 나타 내였다.

영어초록

In this paper, we propose a method for the motion recognition method required in the industrial field in mixed reality. In industrial sites, movements (grasping, lifting, and carrying) are required throughout the upper full-body, from trunk movements to arm movements. In this paper, we use a method composed of sensors and wearable devices that are not vision-based such as Kinect without using heavy motion capture equipment. We used two IMU sensors for the trunk and shoulder movement, and used Myo arm band for the arm movements. Real-time data coming from a total of 4 are fused to enable motion recognition for the entire upper body area. As an experimental method, a sensor was attached to the actual clothes, and objects were manipulated through synchronization. As a result, the method using the synchronization method has no errors in large and small operations. Finally, through the performance evaluation, the average result was 50 frames for single-handed operation on the HoloLens and 60 frames for both-handed operation.

참고자료

· 없음