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Xsens가 왜 뛰어난 관성센서 기반의 모션캡쳐 인지 소개 합니다.

Movella Entertainment | Xsens에서 다룬 기술적인 문제에 관한 내용으로 6개의 주제 중 첫번 째 Drift에 대해서 이야기하려고 합니다.


1. Drift 2. Magnetic interference 3. Height tracking 4. Big group capture 5. Bad Mocap Data 6. One Man Mocap Team


관성센서(자이로 모션캡쳐라고도 함) 기반의 모션캡쳐 장비의 차이점과 문제점, 그리고 Xsens가 왜 뛰어난 관성센서 기반의 모션캡쳐 인지 소개 하겠습니다.


Xsens는 인체 움직임을 측정하는 관성 모션 캡처 기술을 제공합니다. 이는 카메라와 같은 외부 입력 없이 몸에서 움직임을 측정하는 것을 의미합니다. 이 기술의 주요 장점은 카메라 설치가 필요하지 않다는 점입니다. 센서가 장착된 수트를 입고 원하는 곳으로 이동할 수 있습니다.


그러나 관성 모션 캡처에는 ‘Drift'라는 단점이 있습니다.


Drift(드리프트)란 무엇인가요 ? 랜덤 워크(임의의 이동)를 기록하고 동일한 시작점으로 돌아왔을 때, 소프트웨어에서는 다른 시작점을 보여주는 현상입니다.


왜 드리프트가 발생하나요 ? 관성(Inertial) 모션 캡처는 카메라와 같은 외부 입력(위치 정보)이 없으므로 위치를 수학적으로 계산합니다. 이로 인해 작은 오차가 발생할 수 있고, 이러한 오차가 누적되면 드리프트가 발생합니다. 이는 기술의 특성 상 완전히 해결하기는 거의 불가능하지만, Xsens는 매우 가까운 수준까지 해결했습니다!


Xsens 알고리즘은 단순히 말해서 다른 관성(또는 자이로 시스템) 시스템보다 우수합니다. Xsens 기술에는 15년 이상의 경험이 내재되어 있습니다. ML과 AI를 사용하여 알고리즘을 최적화 하여 최상의 결과를 제공합니다. 우리의 파트너인 Render Motion은 이 비디오에서 드리프트의 부재를 시연을 하고 있습니다. 손뼉을 치고 걷기, 심지어 달리기까지 합니다. 마지막으로 완벽하게 정렬된 다시 한 번의 손뼉을 칩니다.


아래 영상을 참고하세요.


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