본 논문은 3D 인체 동작 추정을 위한 불확실성 기반 온라인 융합 상태 추정 프레임워크인 UMotion을 제안합니다. UMotion은 6개의 IMU가 통합된 초광대역(UWB) 거리 센서를 활용하여 인체의 형태와 자세를 추정합니다. UWB 센서의 노드 간 거리 측정과 인체 계측 데이터를 결합하여 자세 모호성과 신체 형태 변화를 해결하며, IMU의 드리프트 및 UWB 센서의 신체 차폐 문제는 Unscented Kalman Filter (UKF)를 통해 실시간으로 불확실한 인체 동작 제약 조건과 센서 데이터를 정렬하여 최적 추정치를 생성함으로써 해결합니다. 합성 및 실제 데이터셋 실험을 통해 UMotion의 효과와 기존 기술 대비 자세 정확도 향상을 입증합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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UWB와 IMU 센서의 장점을 결합하여 3D 인체 동작 추정의 정확도를 향상시켰습니다.
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UKF 기반의 불확실성 융합을 통해 IMU 드리프트와 UWB 센서의 한계를 효과적으로 극복했습니다.
