Sensor Fusion for Motion Capture System

모션 캡쳐 시스템을 위한 센서 퓨전

We Propose a sensor fusion technique for motion capture system. In our system, two kinds of sensors are used for mutual assistance. Four magnetic sensors(markers) are attached on the upper arms and the back of the hands for assisting twelve optical sensors which are attached on the arms of a performer. The optical sensor information is not always complete because the optical markers can be hidden due to obstacles. In this case, magnetic sensor information is used to link discontinuous optical sensor information. We use a system identification techniques for modeling the relation between the sensors' signals. Dynamic systems are constructed from input-output data. We determine the best model from the set of candidate models using the canonical system identification techniques. Our approach is using a simple signal processing technique currently. In the future work, we will propose a new method using other signal processing techniques such as Wiener or Kalman filter.

본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템을 위한 센서 퓨전 방법을 제안한다. 제안된 시스템에서는 두가지 종류의 센서가 상호보완적으로 사용된다. 연기자의 팔에 부착된 12개의 광학식마커를 보조하기 위해서 4개의 자기식 센서(마커)가 팔 상박과 손등에 부착된다. 광학식 마커는 장애물에 의하여 가려질 수 있기 때문에 광학식 센서의 정보는 불완전할 수 있으며 이 경우 자기식 센서 정보가 불연속인 광학식 센서의 정보를 이어주는데 사용된다. 센서 신호간의 관계를 모델링하기 위해 시스템 동정화 방법을 사용한다. 입 출력 데이터로부터 동적 시스템들을 구성하고 시스템 동정화 방법을 사용하여 후보 모델들로부터 가장 좋은 모델을 결정한다. 제안된 방법은 현재 간단한 신호처리 기법을 사용하고 있는데, 추후 연구에선 Wiener나 Kalman 필터를 사용한 새로운 방법을 제안하고자 한다.