仮想世界のキャラクタを用いた動作生成と身体的理解の研究

使用虚拟世界角色进行动作生成和物理理解的研究

• 批准号: 02F00607
• 负责人: 奥村 学
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-02F00607/
• 关键词: VIRTUAL REALITY; AUTONOMOUS AGENTS; MOTION CONTROL; REALISTIC ANIMATION; MOTION CAPTURE; Virtual Reality; Autonomous Agents; Motion Control

私の研究では人間の動作を学習し、抽象化して、仮想世界のエージェントの動作に適用することです。これは自律的な動作生成を擬人化されたエージェントに行わせるための中心課題です。その課題のため、モーションキャプチャシステムからのデータを学習対象として、そのデータを結合してアニメーションを生成する手法を取っています。そこで問題となるのが誤差の少ないモーションキャプチャデータの獲得です。本研究では既存の磁気式モーションキャプチャシステムで使われている誤差を減少させる手法よりも優れた手法の開発を行いました。モーションデータは取得された後、自律型エージェントの動作生成を行いやすくするために、モーショングラフと呼ぶ時系列でないグラフ形式のデータ構造へと変換されます。そこで必要となる、動作の部分系列同士の類似性を計り、動作からある動作へ遷移可能な瞬間を発見する方法を開発しました。この手法は東京工業大学の中嶋研究室との共同研究による端点間の距離に基づく姿勢表現を拡張して用いています。この手法は姿勢の視覚的な類似性を考慮して作られています。また、姿勢を表す次元の圧縮を主成分分析を用いて行う事で、マッチング計算を高速化しています。最後に、既存のモーショングラフの一般化手法を開発しまし為グラフのノードに一つの姿勢を登録するのではなく、新しい手法では姿勢空間中で統計的に表される姿勢の群を使います。群は学習により形作られますが、そこでは局所重みつき射影回帰を用いました。これらの研究を学部学生と指導をしつつ共同で行いました。

Private research is about learning, abstracting, and thinking about the world. The central theme of this self-discipline is anthropomorphism. The method for creating a learning environment for all subjects is to combine the learning environment with the learning environment. The problem is how to minimize errors. This study aims to reduce the errors of the existing magnetic resonance system and to develop the optimal method. After the acquisition, the automatic type of motion generation is carried out. A method for calculating the similarity of a part of a series of actions and for realizing the possibility of an action transition is developed. The distance between the endpoints and the basic posture performance of this method were studied jointly by the Tokyo Institute of Technology. The visual similarity of this technique is considered. The principal component analysis (PCA) is used to speed up the calculation of the relationship between the two components. Finally, the existing generalized method of posture registration is developed to register the posture of the posture space. The new method is used to register the posture group of the posture space. A group of people who are learning from each other, and who are learning from each other, are learning from each other. The students of the research department are guided to work together.