핵심 요약
슈퍼브에이아이가 4D 행동 데이터 5,000건 구축과 SMPL 기반 3D 포즈 추정으로 모션 학습 파이프라인을 제시합니다.
구현 방법
- 다중 뷰에서의 3D 포즈 추정 및 SMPL 파라미터 피팅
- 텔레오퍼레이션 데이터 수집과 4D 재구성
- 시간적 스무딩(temporal smoothing) 및 데이터 품질 관리
- Motion Retargeting 및 Shape/ Pose 파이프라인
주요 결과
- 4D 데이터셋 구축으로 학습 데이터 확보
- SMPL 기반 자세 추정과 모션 재현 가능성 제시
- 다중 뷰 데이터 융합으로 연구/개발 적용성 향상
