Avatar-Posen-Schätzung aus Kopf- und Handpositionen für kollaborative VR-Umgebungen

Abstract

Durch die in den letzten Jahren immer besser werdenden Virtual-Reality-Headsets steigt deren Verbreitung, wodurch sie in immer mehr Feldern eingesetzt werden. Darunter gibt es auch kooperative Anwendungsfälle, in welchen sich mehrere Personen gemeinsam in einer virtuellen Umgebung befinden. Sind mehrere Personen in derselben virtuellen Umgebung unterwegs, ist es dabei oft wünschenswert, die anderen Personen auch zu sehen. Da sich bei den meisten aktuellen VR-Headsets die erhobenen Sensorwerte auf die Kopf- und Hand-Positionen sowie deren Orientierung beschränken, ist es nicht direkt möglich die Pose eines Avatars daraus zu generieren. In dieser Bachelorarbeit geht es deshalb darum, aus den erhobenen Sensorwerten eines VR-Headsets eine möglichst realistische Avatar-Pose zu generieren. Dafür wurden in dieser Arbeit bestehende Ansätze untersucht, erweitert und eigene dafür entwickelt. Unter den für die Arbeit entwickelten Ansätzen gehört eine Erweiterung des inverse Kinematik Algorithmus FABRIK, welche es ermöglicht, diesen in der inversen Kinematik für Menschen einzusetzen. Zusätzlich wurde auch noch eine eigene Gangsynthese entwickelt, die speziell für den Einsatz in VR vorgesehen ist.