EchoMotion biến Galaxy Watch thành hệ thống theo dõi toàn thân

EchoMotion của Cornell dùng loa và micro có sẵn trên smartwatch Wear OS để theo dõi chuyển động toàn thân bằng sóng siêu âm, không cần thêm phần cứng.

Cách EchoMotion hoạt động

Các smartwatch hiện nay chủ yếu dựa vào cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để ghi nhận chuyển động. Dữ liệu này đủ cho việc đếm bước hay theo dõi giấc ngủ. Tuy vậy, nó không cho thấy toàn bộ cơ thể đang di chuyển ra sao, dù người dùng đang ngồi, đi bộ hay tập luyện. Muốn chỉnh tư thế khi tập, người dùng thường phải thuê huấn luyện viên hoặc dùng dịch vụ theo dõi qua camera.

Nhóm SciFi Lab tại Đại học Cornell đã phát triển EchoMotion để giải quyết khoảng trống này. Hệ thống hoạt động giống sonar. Loa trên đồng hồ phát sóng siêu âm quanh người đeo, micro thu lại tiếng vọng dội về từ tay, chân và thân mình. Các mẫu tiếng vọng được đưa qua một mô hình AI để dựng lại tư thế toàn thân.

Toàn bộ giải pháp thuần phần mềm, dung lượng dưới 30 MB. Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống không chiếm nhiều tài nguyên và có thể triển khai dễ dàng trên smartwatch Wear OS.

Độ chính xác và khả năng tương thích

Trong thử nghiệm đầu tiên, 10 người đeo một bản đồng hồ mẫu và thực hiện 18 loại chuyển động. Từ dữ liệu thu được, mô hình AI dự đoán vị trí của 12 khớp chính, từ mắt cá chân lên đến đầu.

Sau đó, nhóm đưa mô hình lên một chiếc Galaxy Watch 6 chưa chỉnh sửa và thử với 15 người mới. Với những người hệ thống chưa từng gặp, sai số trung bình mỗi khớp dưới 4 inch, không cần hiệu chỉnh. Khi người dùng ghi lại chuyển động trong 12 phút để hiệu chỉnh, sai số giảm còn khoảng 2.4 inch.

Nhóm cũng chạy cùng mô hình trên Galaxy Watch 7 và Google Pixel Watch 3 mà không huấn luyện lại. EchoMotion vẫn hoạt động, chỉ giảm độ chính xác chút ít. Điều này cho thấy công nghệ có lộ trình khả thi để đưa lên đồng hồ thương mại.

Hạn chế duy nhất đáng chú ý là môi trường đông người. Ở hành lang tòa nhà nhiều người qua lại, độ chính xác giảm do nhiễu từ những người đi gần. Đồ đạc bừa bộn hay tiếng ồn đường phố gần như không ảnh hưởng.

Tiết kiệm điện và ứng dụng thực tế

Cảm biến siêu âm trên bản mẫu chỉ tiêu thụ khoảng 12 milliwatt, thấp hơn khoảng 40 lần so với hệ thống camera đeo. Khi thử trên Galaxy Watch 6, EchoMotion dùng khoảng 5 đến 6% pin trong phiên theo dõi 30 phút. Hệ thống cũng không cần phần cứng riêng như chip ultra-wideband, mmWave hay camera, nên không làm tăng chi phí linh kiện.

Nhóm xây dựng một bản demo theo dõi tập luyện trên Galaxy Watch 6, nhận diện 20 bài tập gym như dumbbell lateral raise, leg press, chest press và squat với độ chính xác 95.4%. Bản demo vẫn hoạt động trong phòng gym thật, nơi nhạc nền ở mức khoảng 76 dB.

Vì theo dõi vị trí và góc của các khớp trên toàn cơ thể, không chỉ cổ tay, EchoMotion có thể hỗ trợ những môn cần phản hồi chi tiết như Pilates, thái cực quyền và yoga. Dữ liệu này còn hữu ích cho người phục hồi chức năng tại nhà. Về lâu dài, nó giúp nhân viên y tế đưa ra can thiệp và tư vấn kịp thời.

Nhóm cũng đang thử kết hợp EchoMotion với kính thông minh. Nếu thành công, công nghệ này có thể giải bài toán theo dõi cơ thể cho thiết bị XR, vốn đòi hỏi cảm biến phức tạp làm tăng giá và độ cồng kềnh. Saif Mahmud, tác giả chính của nghiên cứu và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Cornell, cho biết nhóm đã nỗ lực để EchoMotion chạy được trên thiết bị thương mại, giúp việc áp dụng trở nên dễ dàng.

Nguồn: Digital Trends

Kiểm duyệt bởi: Hero Association