Study on inertial motion capture

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19896
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Chiba Institute of Technology
• Principal Investigator: Irie Kiyoshi 千葉工業大学, 未来ロボット技術研究センター, 主席研究員 (90565433)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 慣性計測装置 / グラフ最適化 / モーションキャプチャ / キャリブレーション

Outline of Final Research Achievements

In this research, we tackled the development of motion measurement technology using Inertial Measurement Units (IMUs). We developed a state estimation method based on graph-based optimization, and created a framework that uniformly handles various clues for error correction. As applications of this, we developed a system to measure racket swings through a combination of camera image information and IMU data, as well as a system to measure walking movements from IMUs attached to both feet, and verified their effectiveness. Furthermore, we developed a method for calibrating the IMU, which is necessary for improving estimation accuracy, in a way that is simpler than existing methods.

Free Research Field

ロボット工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

人の運動を計測することはスポーツコーチングを始め，様々な応用があるが，一般的な光学式モーションキャプチャーシステムは高価であり，手軽に用いることはできない．これに対し，安価なIMUを用いた方法を開発することで，一般のスポーツ愛好家などにも利用可能なモーションキャプチャーを提供することに繋がる．
IMUによる運動推定は従来，拡張カルマンフィルタを用いた時系列推定が用いられているが，本研究ではグラフ最適化を用いたバッチ推定という新しいアプローチで取り組んだ．この方法は様々な情報の統合により推定精度を高めることができ，拡張の余地がある．