METHOD AND APPARATUS FOR DEEP LEARNING OF FOOT CONTACTS AND FORCES

An approach to design a neural network estimates ground contact forces in various areas under each foot from motion capture data at an input. At training time, the input motion capture data is supplemented with synchronized pressure insole data and this extra data is leveraged to optimize neural network weights. At run-time, the optimized network is fed with motion capture data to regress the ground contact forces and predict more accurate ground contact from these forces. The data-driven foot contacts prediction method is learned on a large motion capture database which outperforms traditional heuristic approaches. Une approche pour concevoir un réseau neuronal estime des forces de contact avec le sol dans diverses zones sous chaque pied à partir de données de capture de mouvement à une entrée. Au moment de la formation, les données de capture de mouvement d'entrée sont complétées avec des données synchronisées de pression dans la semelle intérieure et ces données supplémentaires sont exploitées pour optimiser des poids de réseau neuronal. Au moment de l'exécution, le réseau optimisé est alimenté avec des données de capture de mouvement pour régresser les forces de contact avec le sol et prédire plus précisément le contact avec le sol à partir de ces forces. Le procédé de prédiction de contacts de pied commandé par des données est appris sur une base de données de capture de mouvement important qui délivre des approches heuristiques classiques.