Sistema multi-cámara de estimación de pose sin marcadores para pHRI

• DOI: 10.17979/ja-cea.2024.45.10909
• Publication Date: 2024-08-01T09:48:51Z
• Authors: Santiago Asensio ...; Manuel Fernández ...; Vicente Arévalo E...; Cristina Urdiales...; Jesús Gómez de Ga...

Este trabajo presenta un sistema basado en visión que utiliza redes neuronales para la estimación de poses humanas en 3D. La solución desarrollada identifica en el sujeto analizado 18 "puntos clave" o keypoints mediante cuatro cámaras RGB calibradas. La utilización de múltiples cámaras permite superar problemas inherentes al uso de una sola cámara RGBD/estéreo como la pérdida de keypoints por la existencia de oclusiones o una mayor incertidumbre en la estimación de la profundidad, proporcionando una base robusta para futuras investigaciones y aplicaciones en campos como la rehabilitación física. Asimismo, se presenta un dataset, que ha sido puesto a disposición de la comunidad, con la posición 3D de los keypoints identificados durante la realización de seis ejercicios distintos. Este trabajo contribuye a la literatura actual ofreciendo un enfoque novedoso en la recopilación y análisis de datos de posturas humanas y demuestra la viabilidad de nuestra metodología, abriendo nuevas vías para investigaciones futuras en el contexto del pHRI.