Low-cost motion capture suit using inertial sensors

Abstract

Motion Capture Technologien existieren bereits seit mehreren Jahrzehnten und werdenin verschiedenes Gebieten für unterschiedliche Zwecke verwendet. In der Unterhaltungsindustrie hat es die Erstellung von realistischen und komplexen Animationen, die manuell sonst sehr schwierig und zeitaufwändig zu erstellen wären, stark erleichtert. Über die Jahre wurden verschiedene Motion Capture Technologien erfunden und sie alle habe ihre Stärken und Schwächen.Inertial Motion Capture ist eine kostengünstige Alternative, die sich auf Inertialsensoren für die Schätzung der Orientierung und Position eines Objektes im dreidimensionalen Raum verlässt. Inertialsensoren bestehen aus einem Gyroskop und einem Beschleunigungssensor und sind oft in inertiale Messeinheiten enthalten. Durch ihre Erforschung und Entwicklung in den vergangenen Jahren sind diese kleiner, leichter, günstiger, stromsparender geworden und bieten höhere Abtastraten. Dies macht sie ideal für die Entwicklung eines Motion Capture Systems. Die ausgegebenen Messwerte von diesen Sensoren leiden aber unter verschiedenen Verzerrungen, was ein Kalibrierungsverfahren notwendig macht,um diese Verzerrungen zu minimieren.In dieser Arbeit habe ich eine komplett kabellose und konfigurierbare Inertial Motion Capture Lösung entwickelt mit einem roboterassistierten Kalibrierungsverfahren. Diese Motion Capture Lösung besteht aus mehreren selbstgebauten Bewegungstracker, die an dem Benutzer befestigt sind und die Messdaten kabellos an einen Computer versendet. Ich habe einen quaternion-basierten Extended Kalman-Filter als eine Sensordatenfusi-onsmethode implementiert, welches die Sensordaten verwendet, um die Orientierung des Bewegungstrackers zu schätzen.Da ich keinen Magnetometer in meiner Trackinglösung verwende, ist es schwierig eine gute Genauigkeit für die Schätzung des Gierwinkels zu erreichen. Diese Genauigkeit wird beeinträchtigt durch akkumulierte Driftfehler über einen längeren Zeitraum beider Schätzung dieses Winkels. Deswegen ist meine Motion Capture Lösung nur geeignet für das Aufnehmen kurzer Animationen für humanoide 3D Charaktere. Zum Schluss werde ich meinen entwickelten Bewegungstracker einer auf den Markt bereits angebotenen Trackinglösung gegenüberstellen. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Ausnahme des Gierwinkels für die geschätzte Orientierung akzeptable Resultate erbracht werden.

Motion capture technology has now existed for several decades and has been used in many different fields for a variety of purposes. In the entertainment industry, it has facilitated the creation of realistic and complex animations that, if created manually, would be too difficult and time-consuming. Different motion capture technologies have been invented over the years and they all have their strengths and weaknesses. Inertial motion capture is a low-cost alternative that relies on inertial sensors to estimate the orientation and position of a tracked object in three-dimensional space. Inertial sensors are a combination of a three-axis gyroscope and a three-axis accelerometer and are often contained in devices called inertial measurement units. In recent years they have become smaller, more lightweight, cheaper, less power-consuming and offer high sampling rates which makes them ideal for building a motion capture system. However, the outputted measurements from these sensors suffer from distortion which means that there needs to be a calibration procedure in place in order to minimize these distortions from the measurements. In this work, I developed a completely wireless configurable inertial motion capture solution with a robot-assisted calibration procedure. This motion capture solution con-sists of multiple motion trackers that are attached to the capture subject and wirelessly transmit the motion data to a receiving computer. I implemented a quaternion-based Extended Kalman filter as a sensor fusion method that uses the inertial data to estimate the orientation of the motion tracker. Due to the absence of a magnetometer sensor in this tracking solution, it is difficult to maintain a good enough accuracy when estimating the yaw angles of the motion trackers which leads to accumulated drifting errors over time. Therefore, this solution is only suitable for recording short animations for humanoid 3D characters. Furthermore, I compared my developed motion trackers to an existing commercially available tracking solution and the results indicate, with the exception of the low accuracy of the yaw angle estimation, acceptable orientation estimates.