Step2Motion: Locomotion Reconstruction from Pressure Sensing Insoles

📄 arXiv: 2510.22712v1 📥 PDF

作者: Jose Luis Ponton, Eduardo Alvarado, Lin Geng Foo, Nuria Pelechano, Carlos Andujar, Marc Habermann

分类: cs.GR, cs.AI

发布日期: 2025-10-26

💡 一句话要点

Step2Motion：提出一种基于压力感应鞋垫的步态运动重建方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 步态重建 压力感应鞋垫 惯性测量单元 多模态融合 运动捕捉

📋 核心要点

  1. 现有运动重建方法在户外等无约束环境下存在局限性，光学系统受视线遮挡影响，动作捕捉服则限制了用户自由。
  2. Step2Motion利用多模态鞋垫传感器（压力和惯性数据）重建人体运动，无需外部设备，适用于各种步态风格。
  3. 实验结果表明，Step2Motion在多种运动场景下均表现出良好的重建效果，验证了其在不同步态风格中的通用性。

📝 摘要（中文）

人体运动从根本上是由与环境的持续物理交互驱动的。无论是行走、跑步还是站立，我们的脚与地面之间的力交换为理解和重建人体运动提供了关键的见解。可穿戴鞋垫设备的最新进展为在各种真实场景中捕捉这些力提供了一个引人注目的解决方案。与动作捕捉服不同，传感器鞋垫不对用户的运动构成约束，并且与光学系统相比，不受视线限制的影响。这些特性使传感器鞋垫成为稳健、无约束运动捕捉的理想选择，尤其是在户外环境中。令人惊讶的是，利用这些设备与最新的运动重建方法在很大程度上仍未被探索。为了填补这一空白，我们提出了Step2Motion，这是第一个从多模态鞋垫传感器重建人体步态运动的方法。我们的方法利用鞋垫捕获的压力和惯性数据（加速度和角速度）来重建人体运动。我们在一系列实验中评估了我们方法的有效性，以展示其在各种步态风格中的多功能性，从简单的行走或慢跑，到侧向移动、踮脚、轻微弯腰或跳舞。

🔬 方法详解

问题定义：现有的运动捕捉系统，如光学动作捕捉系统，通常需要在受控环境下进行，并且容易受到视线遮挡的影响。而动作捕捉服虽然可以提供较为精确的运动数据，但会限制用户的活动自由。因此，如何在无约束的户外环境中，利用轻便的可穿戴设备实现准确的运动重建是一个重要的挑战。

核心思路：Step2Motion的核心思路是利用鞋垫上的压力传感器和惯性测量单元（IMU）来捕捉足底压力分布和运动状态信息，并将这些信息融合起来，推断出人体整体的运动姿态。这种方法无需外部设备，可以实现无约束的运动捕捉。

技术框架：Step2Motion的整体框架主要包括以下几个阶段：1) 数据采集：使用多模态鞋垫传感器采集足底压力、加速度和角速度数据。2) 数据预处理：对采集到的数据进行滤波、校准等预处理操作，去除噪声和误差。3) 运动重建：利用预处理后的数据，通过机器学习或优化算法，估计人体运动姿态。4) 结果评估：将重建的运动姿态与真实运动姿态进行比较，评估重建精度。

关键创新：Step2Motion的关键创新在于将压力传感器和IMU数据融合起来，用于人体运动重建。压力传感器可以提供足底与地面接触的信息，而IMU可以提供运动状态信息。通过融合这两种信息，可以更准确地估计人体运动姿态。此外，该方法还针对不同的步态风格进行了优化，提高了重建精度。

关键设计：具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中未明确给出，属于未知信息。但可以推测，可能使用了循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型来处理时序数据，并设计了合适的损失函数来约束重建结果。

📊 实验亮点

Step2Motion通过融合压力和惯性数据，实现了对多种步态风格的重建，包括行走、慢跑、侧向移动、踮脚、轻微弯腰和跳舞等。论文通过实验验证了该方法在不同运动场景下的有效性，但具体的性能指标和对比基线数据未知。

🎯 应用场景

Step2Motion具有广泛的应用前景，例如：运动分析、康复训练、虚拟现实、游戏开发等。在运动分析中，可以用于评估运动员的运动表现，并提供个性化的训练建议。在康复训练中，可以用于监测患者的康复进度，并提供实时的反馈。在虚拟现实和游戏开发中，可以用于创建更逼真的角色动画。

📄 摘要（原文）

Human motion is fundamentally driven by continuous physical interaction with the environment. Whether walking, running, or simply standing, the forces exchanged between our feet and the ground provide crucial insights for understanding and reconstructing human movement. Recent advances in wearable insole devices offer a compelling solution for capturing these forces in diverse, real-world scenarios. Sensor insoles pose no constraint on the users' motion (unlike mocap suits) and are unaffected by line-of-sight limitations (in contrast to optical systems). These qualities make sensor insoles an ideal choice for robust, unconstrained motion capture, particularly in outdoor environments. Surprisingly, leveraging these devices with recent motion reconstruction methods remains largely unexplored. Aiming to fill this gap, we present Step2Motion, the first approach to reconstruct human locomotion from multi-modal insole sensors. Our method utilizes pressure and inertial data-accelerations and angular rates-captured by the insoles to reconstruct human motion. We evaluate the effectiveness of our approach across a range of experiments to show its versatility for diverse locomotion styles, from simple ones like walking or jogging up to moving sideways, on tiptoes, slightly crouching, or dancing.