全3D人體姿態(tài)重建
（中國AI網(wǎng) 2025年06月20日）全3D人體姿態(tài)重建是未來6G XR應(yīng)用的關(guān)鍵推動因素，可支持游戲、虛擬會議和遠程協(xié)作中的沉浸式交互。然而，由于信道損傷、比特錯誤和量化效應(yīng)，在無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)準(zhǔn)確的姿態(tài)重建依然具有挑戰(zhàn)性。現(xiàn)有的方法通常假設(shè)在室內(nèi)環(huán)境中無錯誤傳輸，限制了它們對現(xiàn)實世界場景的適用性。
為了解決所述挑戰(zhàn)，悉尼科技大學(xué)和堪培拉大學(xué)團隊提出了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的框架，并用于正交頻分復(fù)用（OFDM）系統(tǒng)的人體姿態(tài)重建。框架引入了一個兩階段的深度學(xué)習(xí)接收器：第一階段聯(lián)合估計無線信道并解碼OFDM符號，第二階段將接收到的傳感器信號映射到完整的3D身體姿勢。
仿真結(jié)果表明，與采用單獨的信號檢測步驟（即最小二乘信道估計和線性最小均方誤差均衡）的基線方法相比，所提出的神經(jīng)接收器降低了誤碼率（BER），獲得了5db的誤碼率間隙。另外，實證研究結(jié)果表明，8位量化足以實現(xiàn)準(zhǔn)確的姿態(tài)重建。與基線相比，重建人體姿態(tài)的關(guān)節(jié)角誤差減少了37%。
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