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動作データ学習を用いた仮想人間のキーフレームアニメーション


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Abstract

本論文では,キーフレーム法に基づく動作生成に,モーションキャプチャデータの運動学的特徴を効率的に利用する手法を提案する. 本手法では,階層的強化学習によるキーポーズ探索法を拡張し,動作データを用いて学習の報酬関数を設計することで自然な姿勢を探索する. またキーフレームの補間関数を理論的な人体運動モデルと動作データを用いて設計することで, 人間らしい滑らかな動作を生成する.本手法により動作データの自然さを反映した複合的な全身動作を効率的に生成できる.

Publications

  1. 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, "動作データ学習を用いた仮想人間のキーフレームアニメーション", 信学論, Vol.J88-D-II, No.1, pp.78-87, 2005.1

Results

棒突き動作生成例

・オリジナル動作

棒突き動作のモーションキャプチャデータ(MPEG-1: 623KB)

・モーションキャプチャ動作の手先と足先の状態に拘束

キーフレーム補間法 報酬関数
全身バランス保持
関節角変位の自乗和の最小化
動作データを用いた報酬関数推定
線形補間 MPEG-1: 763KB MPEG-1: 763KB
関節角躍度最小規範 MPEG-1: 763KB MPEG-1: 763KB
加速度テンプレート - MPEG-1: 623KB

・拘束位置の編集(棒の突き上げ動作)

動作データを用いた報酬関数推定 + 加速度テンプレート(MPEG-1: 623KB)

よじ登り動作生成例

・オリジナル動作

はしご昇降運動のモーションキャプチャデータ(MPEG-1: 1416KB)

・オリジナル動作より高い位置に拘束

キーフレーム補間法 報酬関数
全身バランス保持
関節角変位の自乗和の最小化
動作データを用いた報酬関数推定
線形補間 MPEG-1: 1014KB MPEG-1: 1014KB
関節角躍度最小規範 MPEG-1: 1014KB MPEG-1: 763KB
加速度テンプレート - MPEG-1: 989KB

・腕部の運動順序の変更

動作データを用いた報酬関数推定 + 加速度テンプレート(MPEG-1: 989KB)


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Last modified: 2004/07/09
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