ES2640790A1

ES2640790A1 - Procedimiento para la detección y representación virtual de actividades de acción

Info

Publication number: ES2640790A1
Application number: ES201730606A
Authority: ES
Inventors: Stanislas Louis ALEXANDRE KARNKOWSKI; Joaquín HUERTA GUIJARRO; Joaquín TORRES SOSPEDRA; Alberto GONZÁLEZ PÉREZ; Andres MUÑOZ ZULUAGA
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2017-04-04
Filing date: 2017-04-04
Publication date: 2017-11-06

Abstract

Procedimiento para la detección y representación virtual de actividades de acción, que comprende: etapa (4) de muestreo de los parámetros del individuo mientras realiza una actividad; etapa (5) de transferencia automática de los parámetros recogidos a una infraestructura desarrollada al efecto; etapa (7) de clasificación y evaluación de las observaciones tomadas para un individuo; etapa (9) de sincronización de las variables, recogidas en la ejecución real de la actividad, con el modelo 3D, y con un avatar del individuo; y etapa (10) de generación del juego y/o video de la reproducción virtual de la actividad por parte del avatar en el modelo 3D del emplazamiento.

Description

imagen1

imagen2

imagen3

imagen4

imagen5

 Opcionalmente creación de modelos 3D de edificios, vegetación y de todos los objetos presentes en los emplazamientos en que se va a desarrollar la actividad,

 Opcionalmente adquisición de fotografías y texturas para aplicar al terreno y los modelos 3D generados para que su apariencia sea lo más realista posible.

 Opcionalmente toma de observaciones modelo de la actividad realizada por profesionales (individuos modelo) de las categorías que se van a utilizar (principiante, intermedio, avanzado, experto, maestro, etc.) de los parámetros que se van a monitorizar, es decir, localización, velocidad, aceleración, giros, posición del cuerpo, etc. (etapa 2)

 Opcionalmente extracción de características de las observaciones iniciales para realizar la clasificación de las observaciones registradas de los individuos normales en función de las observaciones de los individuos modelo. (etapa 3)

La segunda fase se repite para cada persona que realiza la actividad y se compone de las siguientes etapas:

 Detección de los parámetros de la actividad que realiza el individuo tal como, localización, velocidad, aceleración, giros, posición del cuerpo, etc. La detección de dichos parámetros se efectúa a través de los sensores de un Smartphone (geolocalizador, acelerómetro, giroscopio, magnetómetro, etc.) y, opcionalmente, algún sensor adicional que el individuo lleva conectado inalámbricamente a su smartphone. (etapa 4). Los sensores adicionales pueden ser de distintos tipos, como sensores de posición y orientación puestos en los guantes, las botas y el casco, para conocer su posición y orientación relativa al Smartphone o sensores de presión en las suelas para medir la distribución de cargas del individuo sobre las plantas de sus pies.

 Transferencia automática de dichos parámetros a la plataforma implementada en una infraestructura apropiada, con la que conectan los dispositivos de captación, Smartphones, de modo inalámbrico y, opcionalmente, remoto. (etapa 5)

 Opcionalmente procesado de los datos recibidos para depurar observaciones erróneas y mejora de la precisión de los datos de posicionamiento utilizando corrección GNSS diferencial. (etapa 6)

 Opcionalmente clasificación y evaluación de los parámetros de la actividad que ha realizado el individuo (observación), en función de las categorías predefinidas a partir de los parámetros de los usuarios modelo (observaciones modelo). Para ello se utilizan técnicas de aprendizaje automático, o Machine Learning en inglés como los clasificadores kNN, los algoritmos genéticos y las redes neuronales. Haciendo uso de estas técnicas hemos desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que, utilizando nuestras observaciones modelo obtenidas en la etapa 2 como ejemplo, aprende a clasificarlas y es capaz de extraer patrones y criterios para clasificar las nuevas observaciones que se vayan obteniendo en la etapa 4. Esta clasificación y evaluación de los parámetros de la actividad que ha realizado el individuo permite, por ejemplo, comparar la destreza de varios individuos que hayan realizado la misma actividad y sugerir acciones para mejorar la técnica o mostrar las estadísticas y la progresión el aprendizaje individual. (etapa 7)

La tercera fase se realiza de manera opcional a posteriori, con la finalidad de generar la representación virtual de la cual se puede extraer un vídeo de alguna de las observaciones de actividades de uno o varios individuos. Las etapas de la tercera fase son:

 Selección del avatar que se desea que aparezca en el vídeo.

(etapa 8)

 Sincronización de los parámetros de la observación con el avatar

del individuo y con el modelo 3D que reproduce el entorno en el

que se ha efectuado la actividad. (etapa 9)

 Generación del video de la representación virtual de la actividad en

el modelo 3D del entorno real. (etapa 10)

Opcionalmente, se pueden sincronizar los parámetros de dos individuos con sus correspondientes avatares en un único modelo 3D. De este modo se pueden comparar visualmente los parámetros de las actividades de dos individuos, aunque estos no hayan ejecutado la actividad en el mismo momento.

Con ello, el procedimiento permite registrar y reproducir actividades de acción, en particular actividades deportivas, tales como, por ejemplo el esquí, carreras de coches en circuitos, bicicleta de montaña, etc., de manera que las pueda observar el propio individuo que las ha ejecutado, viéndose en ellas desenvolverse a través de su avatar, y que le permiten apreciar detalles de la actividad realizada, por ejemplo, para mejorar su técnica o como entrenamiento, teniendo también como posible aplicación su uso en videojuegos de simulación “open world” o mundo abierto, que, como es sabido, son aquellos en que se ofrece al jugador la posibilidad de moverse libremente por un mundo virtual, pudiendo competir contra otros individuos reales o sintéticos..

El someramente descrito procedimiento para la detección y reproducción virtual de actividades de acción consiste, pues, en una innovación de características desconocidas hasta ahora para el fin a que se destina, razones que, unidas a su utilidad práctica, la dotan de fundamento suficiente para obtener el privilegio de exclusividad que se solicita.

imagen6

-: Opcionalmente, una etapa (2) de toma de observaciones iniciales de la actividad de todos los tipos de usuarios (observaciones modelo) de las categorías que se van a utilizar (principiante, intermedio, avanzado, experto, instructor, etc)

-: Opcionalmente, una etapa (3) de extracción de características de las observaciones modelo para realizar la clasificación de las observaciones registradas de los individuos normales en función de las observaciones de los individuos modelo.

Cuando se vaya a detectar los parámetros de una observación (actividad que realiza el individuo)

-: Una etapa (4) de detección automática de los parámetros de la actividad que realiza el individuo tales como, la geolocalización, velocidad, giros, recorrido y posición del cuerpo. La detección de dichos parámetros se realiza a través de los sensores de un smartphone (geolocalizador, acelerómetro, giroscopio, magnetómetro, etc) y, opcionalmente, sensores adicionales que el individuo lleva y están conectados inalámbricamente al smartphone como sensores de posición relativa y orientación que pueden ir en cada una de las manos y los pies y en la cabeza o sensores de presión que miden la presión en diferentes zonas de las plantas de los pies.

-: Una etapa (5) de transferencia automática de los parámetros recogidos en la etapa anterior a la plataforma implementada en una infraestructura apropiada, preferentemente de modo inalámbrico por ejemplo a través de Internet, desde el smartphone que ha utilizado el individuo para detectar los parámetros de la actividad.

imagen7

emplazamiento se escoge, entre los diferentes posibles, de manera automática dependiendo del parámetro de la localización obtenido en la etapa (4)

5 Descrita suficientemente la naturaleza de la presente invención, así como la manera de ponerla en práctica, no se considera necesario hacer más extensa su explicación para que cualquier experto en la materia comprenda su alcance y las ventajas que de ella se derivan, haciéndose constar que, dentro de su esencialidad, podrá ser llevada a la práctica en

10 otros modos de realización que difieran en detalle de la indicada a título de ejemplo, y a las cuales alcanzará igualmente la protección que se recaba siempre que no se altere, cambie o modifique su principio fundamental.

Claims

imagen1

imagen2