역진자 추정 모델 기반 실시간 운동 컨트롤러의 보행동작 확장 (Expansion of Real-time Locomotion Controller using an Inverted-Pendulum-based Abstract Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 46권 / 7호 / 606 ~ 611페이지
· 저자명 : 문지혁, 권태수

초록

모션캡처 기반 방법과 물리 기반 방법으로 구성된 하이브리드 방법은 적은 양의 보행동작 데이터를 학습함으로써 방향전환을 포함하는 자연스러운 보행동작을 생성한다. 하이브리드 방법은 제한된 데이터로 더 많은 보행동작을 생성한다는 장점이 있으나, 기록된 데이터를 통해 학습하므로 동작이 유사한 보행동작만 수행가능하다는 단점이 존재하며, 이러한 단점은 캐릭터가 특정 경로를 따라 이동하지 못하게 막는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 기록된 데이터의 변형을 통해 새로운 형태의 보행동작을 생성하는 법을 제안한다. 학습단계에서는 모션캡처에 기록된 걷기, 달리기 데이터를 통해 보행과 관련된 변수들을 생성하고, 합성단계에서는 이 변수를 수정함으로써 새로운 동작인 옆걸음, 뒷걸음을 생성한다. 새로운 보행동작은 기존의 보행동작으로 수행 할 수 없는 경로를 수행함으로써 기존 연구의 수행 경로를 확장시킬 수 있는 것을 보여준다.

영어초록

A hybrid method that integrates both motion capture based method and physics-based method allows natural walking motion. The hybrid method has the advantage of generating diverse walking motions from limited data. However, limited by recorded data, one of the disadvantage associated with hybrid method is that, only the walking style similar to capture motion could be performed. This disadvantage prevents the character from following a specific user-specified path. In a bid to overcome this problem we propose a method that generates a new walking motion by modifying the recorded data. In the learning step, some variables related to a walking style is obtained by analyzing the captured walking and running data. In the synthesis step, we generated a new walking style such as sidesteps or backward walks by modifying those variables. The proposed algorithm can generate a specific path-following motion which cannot be generated using existing approaches.

참고자료

· 없음