Locomotion of human-like character locomotion plays important role in computer games and animations as well as simulations with virtual environment. Nowadays, many researchers are focused on the environment adaptive motion as requirement of users. Also, since the human motion data is an articulated object with a high number of degrees of freedom, nonlinear latent variable models are useful method to reduce dimensionality of motion data. In this paper, we propose a novel approach for generating gait of biped figure to adapt the environment and efficient search for reduced space.
When human goes to the destination and interact with the environment, he/she is more interested in the position of his/her foot than the joint angle of his/her knee. In this sense, one appealing approach to generate a rich set of character gait with nonlinear latent variable model is to use end-effector of motion as features.
Moreover, in order to efficiently accomplish the locomotion in user-specified environments, we use tree search for reduced space. Given start and target positions with respect to stance foot in a virtual environment, our scheme gives an optimal solution in the reduced space to step from the start to the goal.
The proposed method consists of following four parts: feature extraction, learning of GPLVM, search for reduced space, and constructing lower limb.
The experimental results show that the proposed method can generate highly realistic gait trajectory and the extracted features are reliable for motion generation. We demonstrate our approach through the user-specified environment, interactive input and compare our method to others.
인간형태의 캐릭터의 운동은 컴퓨터 게임과 애니메이션 등 가상환경 시뮬레이션에서 중요한 역할을 한다. 요즘, 많은 연구자들은 사용자의 요구와 환경에 적응적인 움직임을 생성하는데 초점을 맞추고 있다. 그리고 모션데이터는 자유도가 높기때문에 차원을 감소시키는 방법이 많이 사용된다. 이 논문에는 축소된 차원에서 효율적인 탐색을 통한 환경에 적응적인 걸음걸이 생성 방법을 제시한다. 사람이 목적지에 가기 위해서는 목적지의 위치에 관심을 가지기 때문에 발의 위치를 목적지의 위치에 가까이 위치하려고 한다. 이러한 관점에서 캐릭터의 엔드이펙터를 특징으로 하는 차원축소 방법을 통하여 많은 모션들을 생성한다. 그리고 효율적으로 동작을 생성하기 위해서 발의 시작점과 도착점을 정보로 축소된 차원을 효율적으로 탐색을 한다. 우리는 제안한 방법을 검증하기 위해서 사용자가 정의해 놓은 환경에서 동작생성하고 사용자 입력값을 통한 동작생성을 한다. 그리고 우리의 방법과 다른 차원 축소방법과 비교한다.
