Av: Tomas Holt, høgskolelektor og faglærer i programmeringsfag

AITeL har i dag et forskningsprosjekt som går ut på å lage et portabelt lavkostsystem som skal kunne fange menneskelig bevegelse og visualisere denne i sanntid. Hva er så poenget? For det første vil systemet generere 3D-koordinater for ønskede punkter på menneskekroppen (eller andre objekter), og for det andre kan man visualisere slike bevegelser i en virtuell verden. Systemet vil dermed kunne fange en bevegelse du gjør og så kunne visualisere denne på en datadukke (som har helt annet utseende en deg) i et hvilket som helst 3D-miljø! Tenk på mulighetene som her åpner seg. For å gi en liten smakebit la oss se på et par eksempler:

• Trafikkopplæring. Vi kan å lære barn hvordan de bør ferdes i trafikken, men i et sikkert miljø. For å gjøre dette utstyrer vi ungene med 3D-briller slik at de kan se en virtuell verden i 3D (med bygninger, gater, biler osv.) Deretter kan de bevege seg rundt i dette virtuelle miljøet, fordi alle fysiske bevegelser blir fanget og omsatt til bevegelse i den virtuelle verden. Barna kan dermed få visuelle tilbakemeldinger på sine valg (som f.eks. å bli overkjørt av en bil om man går på rødt lys).
• Opptrening etter skade. Vi kan analysere bevegelser og tilrettelegge opptrening for personer med fysiske skader/problemer. Forsøkspersoner kan bevege seg i laboratoriet og man kan visualisere hvordan en normal bevegelse vil se ut sammen med «feil» bevegelse utført av forsøkspersonen. Denne kan så justere sin egen bevegelse til å likne den «riktige» bevegelsen. Alle 3D-data kan tas vare på og brukes til analysering av bevegelsen også i ettertid.

Slike systemer for bevegelsesfangst kan altså brukes til veldig mye forskjellig innen opplæring, forbedring av idrettsprestasjoner, spill, medisin osv. Her er det egentlig bare fantasien som setter grenser.

Når det gjelder bevelgesesfangst, eller Motion Capture som det heter på engelsk, er ikke dette noe nytt. Dette feltet har det vært forsket mye på allerede. Den typiske framgangsmåten er å sette markører på forsøkspersonen (objektet) på de plassene man vil finne 3D-koordinater for. Man bruker så flere kamera til å ta synkrone bilder av bevegelsen fra ulike vinkler og kan via matematiske beregninger finne 3D-koordinatene til markørene i bildene.

Før man kan bruke bildene fra kameraene er man imidlertid avhengig av å kalibrere systemet. Med andre ord må man finne ut hvordan bla. linsene på kameraene forvrenger virkeligheten. Deretter må origo for koordinatsystemet bestemmes, samt i hvilken retning de ulike aksene (x,y og z) skal peke.

Det finnes allerede systemer som tilbyr bevegelsesfangst. Problemet med eksisterende løsninger er imidlertid pris, samt muligheten for visualisering av bevegelsesfangsten i sanntid (altså samtidig som bevegelsen finner sted). For å gi en liten pekepinne på prisen på slike systemer kan vi ta utgangspunkt i kamera fra Qualisys. Disse koster gjerne over 100.000 kr stykket. For å fange litt mer komplekse menneskelige bevegelser så trenger man gjerne rundt 15 kamera. Det blir altså dyrt. I systemet vi holder på å utvikle koster hvert kamera fra 2.000 kroner og oppover. I en løsning med 10 kamera er altså prisforskjellen rundt en million kroner! Foreløpige tester viser også at nøyaktigheten ligger på omtrent samme nivå i de to systemene 🙂

For mer informasjon om utstyr og forskningsprosjektet generelt se web-siden til prosjektet http://hist.no/content.ap?thisId=21868.

Dette innlegget har 1 kommentar. Gjerne bidra :-)

Skrevet av: itfag (totalt 65 blogginnlegg)

1 comment

<< Sosiale media er avgjørende for forretningen din

Vakker bruk av strstr() i PHP >>