Meta用头显+控制器+AI算法，改善全身动捕追踪解决方案
头显+控制器的全身追踪
（映维网Nweon 2023年07月03日）尽管内向外追踪的性能已经足以在头显、控制器和双手追踪方面取代外向内追踪，但由于视场覆盖问题，全身动捕一直以来都是依靠外向内的追踪设置来实现。不仅只是这样，随着头显形状参数的不断小型化轻薄化，摄像头的视场覆盖问题将会变得越发困难。
不过，社区依然在积极探索利用AI等手段来提供下半身的姿态估计。实际上，如果你有留意映维网的专享，诸如Meta，卡内基·梅隆大学，苏黎世联邦理工学院等已经发布了各种论文研究。
现在，韩国首尔大学和Meta的研究人员日前又发布了一项相关研究。利用头显+控制器的组合，以及算法技巧，团队提供了一种名为QuestEnvSim的解决方案。
为了实现真正的临场感，用户的Avatar必须准确地复刻肢体动作和肢体语言，并实现与环境的自然交互。基于标记的追踪方案繁琐和昂贵。
首尔大学和Meta团队的目标是创建一个只依赖于消费者VR设备的姿态和环境信息作为输入的追踪方案，例如头显+控制器。
从稀疏传感器合成全身运动具有挑战性，因为诸多不同的姿态都可能符合给定的传感器输入，从而造成不准确的估计，尤其是下半身。另外，生成合理的对象交互运动需要特别注意。例如，当用户与他们的环境交互时（坐在沙发上或靠在桌子），这引入了复杂的物理约束。而且下半身并不总是完全受到平衡的约束，所以存在更多的模糊性。例如，当坐在沙发时，诸多不同的姿态都可能符合给定的传感器输入，所以造成不准确的估计。
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