■ **概要** IMUドリフト問題をUWB測距で制約し、スパースセンサー(6ノード)から実時間に3D全身姿勢を推定するグラフベース機械学習システム。SIGGRAPH 2024採用。 ■ **特徴・用途** - **技術的イノベーション**: センサー間距離をUWB無線測距で動的に推定し、従来のIMUキャリブレーション依存を脱却。ジッター97%低減、位置誤差22%改善を実現 - **軽量・スケーラビリティ**: ウェアラブルセンサー単体で生IMU信号をストリーミング処理でき、固定アンカー不要。モーションキャプチャスタジオ環境外での展開に対応 - **応用**: VR/AR全身トラッキング、ゲームエンジン統合、スポーツ動作解析など、リアルタイム性が要求される領域 ■ **結論** キャリブレーション困難な慣性計測の基本課限界を電波測距で補完する実用的アプローチで、ローコストな人体計測システムの可能性を示唆。