Example Guided Inverse Kinematics

측정 데이타에 기반한 향상된 역 운동학

This paper proposes example guided inverse kinematics (EGIK) which extends and enhances existing inverse kinematics technique. In conventional inverse kinematics, redundancy in the model produces an infinite number of solutions. The motion could be jerky depending on the choice of solutions at each frame. EGIK exploits the redundancy for imitating an example motion (a premeasured motion data) so that a unique solution is chosen. To minimize the gap between the goal and current end-effector position and imitate the original motion at the same time, nonlinear optimization technique is employed. So, the resulting motion resembles the original one in an optimal sense. Experiments prove that the method is a robust and effective technique to animate high DOF articulated models from an example motion.

Example guided inverse kinematics (EGIK)는 기존의 역운동학(inverse kinematics)을 확장, 향상시키는 알고리즘이다. 기존의 역운동학은 모델자체의 redundancy에 기인하여 jerky한 동작을 만들어내는 단점이 있다. EGIK에서는 미리 측정된 동작데이타를 효과적으로 이용하여 이러한 redundancy문제를 해결한다. 이 때 end-effector 위치 차이와 관절각의 차이를 동시에 최소화하기 위해서 비선형 최적화 기술이 사용된다. 우리는 결과로서의 동작이 원래의 동작의 특성을 잘 보존하는 자연스러운 것임을 보인다. EGIK는 기존의 동작 데이타를 이용하여 다관절체의 동작을 생성해내는 효과적인 기술이다.