다중 물체 추적 프레임워크 - 강체 객체에서 운동학 구조까지

운동학 구조는 실제 세계에서 매우 흔하게 발견됩니다. 이들은 단순한 관절구조물부터 복잡한 기계 시스템까지 다양합니다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고, 대부분의 모델 기반 3D 추적 방법은 단단한 물체만을 고려합니다. 이 제약을 극복하기 위해, 우리는 기존의 6자유도(6DoF) 알고리즘을 운동학 구조로 확장할 수 있는 유연한 프레임워크를 제안합니다. 우리의 접근 방식은 물체 추적에 널리 사용되는 뉴턴 유사 최적화 기법을 활용하는 방법에 초점을 맞춥니다. 이 프레임워크는 나무형과 폐쇄형 운동학 구조 모두를 고려하며, 관절과 제약 조건의 유연한 구성이 가능합니다. 개별 강체에서 다중 체계로 방정식을 투영하기 위해 야코비안(Jacobians)이 사용됩니다. 폐쇄형 운동학 연쇄에 대해서는 라그랑주 승수(Lagrange multipliers)를 특징으로 하는 새로운 공식화가 개발되었습니다. 상세한 수학적 증명을 통해 우리의 제약 조건 공식화가 정확한 운동학 해를 도출하고 단일 반복에서 수렴함을 보여줍니다. 제안된 프레임워크를 바탕으로, 우리는 최신의 강체 추적 알고리즘인 ICG를 다중 체계 추적으로 확장하였습니다. 평가를 위해, 우리는 많은 시퀀스와 다양한 로봇을 포함하는 고도로 사실적인 합성 데이터셋을 생성하였습니다. 이 데이터셋을 바탕으로, 다양한 실험들을 수행하여 개발된 프레임워크와 우리 다중 체계 트래커의 우수한 성능을 입증하였습니다.