7、运动捕捉与机器人学习：优化与实践

运动捕捉与机器人学习：优化与实践

在科技发展的浪潮中，运动捕捉和机器人学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨运动捕捉系统中相机的最优放置问题，以及如何通过模仿学习和强化学习来教授人形机器人完成伸手抓取任务。

运动捕捉系统中相机的最优放置

在运动捕捉系统中，相机的位置和方向对测量体积和标记位置的准确性有着至关重要的影响。传统的直观对齐方式依赖于专业知识和经验，但现在有一种新的方法可以找到有限数量相机的最优位置，从而最大化测量体积和标记的可见性。

优化方法

• 近似测量体积 ：用具有定义空间分辨率的 3D 网格近似所需的测量体积。
• 最大化可见点数量 ：通过优化相机放置，最大化相机可见的点数，这取决于这些点是否在相机的视野锥体内。
• 考虑收敛角度 ：为了提高准确性，还考虑了各个相机之间的收敛角度。

优化结果

优化后的设置显著扩大了可用于运动捕捉测量的体积，并且校准的典型精度也提高到了测量标记位置的标准偏差约为 0.4mm 至 0.6mm。测量精度提高的主要原因有两个：
- 更有效地消除测量噪声 ：测量体积内的各个区域被更多的相机观察到，从而更有效地消除了测量噪声。
- 有利的收敛角度 ：优化后的收敛角度在 20.0°至 131.4°之间（平均 76.19°），而初始设置的值在 7.1°至 109.4°之间（平均 62.5°）。