광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.
휴머노이드 로봇이 인간에게 필요한 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 정해진 동작이 아닌 상황에 따른 다양한 동작이 요구된다. 특히 보행에 있어서는 회전각도 보폭 등이 상황에 따라 변경이 가능해야 한다. 이에 따라 로봇에게 필요한 다양한 보행 궤적을 생성하기 위해서는 보행궤적의 생성과 안정성 판별을 위한 ZMP(Zero Moment Point), COG(Center Of Gravity)등의 생성을 위한 시뮬레이터가 필요하게 된다. 본 논문에서는 성행 연구를 통해 개발된 시뮬레이터 프로그램의 단점을 분석하고 보완하여, 보폭 및 회전 각도가 자유로운 회전 보행의 생성이 가능한 시뮬레이터 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 시뮬레이터 프로그램을 사용하여 생성된 궤적 파일을 동역학 해석 프로그램인 NASTRAN을 이용 시뮬레이터를 검증한다.
본 논문에서는 데이터-드리븐 기법을 이용해 가상환경에서 사용자의 동작에 따라 아바타의 저글링 움직임을 자연스럽게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자의 저글링 동작 정보를 이용하여 아바타의 움직임을 제어할 뿐만 아니라 가상 공의 궤적을 실시간으로 표현할 수 있다. 이 과정에서 사용자의 손위치 정보를 모두 활용하는 것이 아닌, 한 쪽 손의 데이터를 기반으로 다른 쪽 손의 궤적을 합성한다. 또한 계산량이 큰 물리 기반 최적화 과정이 아닌, 상대적으로 경량화된 기법인 포물선 운동을 활용해 가상 공의 궤적으로 실시간으로 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
본 논문은 한 캐릭터의 동작을 다른 캐릭터에게도 이용 가능하도록 실시간으로 동작을 변환하는 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 작업 우선 순위를 고려한 폐루프 역 변화율 제어(closed-loop inverse rate control)에 기반하고 있다. 최우선 순위의 작업으로서 캐릭터간의 앤드이펙터들의 궤적의 차이를 줄이도록 하고, 다음 우선 순위의 작업으로 잉여 자유도를 이용하여 캐릭터간의 관절각의 차이를 최소화함으로서 전체 동작 변환이 수행된다. 동작 변환은 온라인으로 이루어지므로 모션 캡쳐시 변환되는 동작을 화면상에서 실시간으로 볼 수 있다. 따라서 동작을 수행하는 사람이 원하는 결과가 얻어질 때까지 화면을 보면서 동작을 변화시킬 수 있으며 이는 오프라인 알고리즘에 비해 보다 효과적인 인터액션을 가능하게 한다.
대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이터를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터의 이동 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이터는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대해 움직이는 동작을 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이터를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이터를 다시 얻거나 기존 동작 데이터를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷기, 달리기의 이동 동작을 생성하기 위한 통합적 생성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도 걸음폭 등의 적은 매개변수들을 사용하여 이동 동작을 생성할 수 있다. 관절들의 위치나 각도는 역운동학(Inverse Kinematics)방법으로 계산하고, 골반과 이동하는 다리의 움직임 궤적 산출은 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다. 또한 제안된 방법을 통해서 다양한 실제 캐릭터에 적용하여 이동 동작을 확인한다.
신경망이나 퍼지 시스템을 사용한 이족 보행 궤적 생성에 대한 연구는 있으나 로봇의 중심점이 변경되는 상황에 대한 보행 궤적 생성은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이족 보행 로봇의 보행에 대해 정의하고, 이를 기반으로 물체 운반시의 유전자 알고리즘을 통한 보행 궤적 생성을 제안하였다. 유전자 알고리즘은 최적화 문제에 있어서 기존의 다른 알고리즘보다 전역적이고 강인한 최적화 방법을 제시하면서도 간단한 구조로서 동작하는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 통해 구해진 로봇의 보행궤적을 모태로 부분 사상 교배, 순서교배, 주기교배의 교배 연산자를 순차적으로 이용하여 물체 운반시의 보행 궤적을 구하고 이를 검증하였다.
본 논문에서는 이족 로봇 보행 중 전력 소비가 적고 안정한 저전력 보행 궤적 생성 방법을 재안하고, 생성된 보행 궤적의 구현을 위해 25 자유도를 갖는 이족 로봇을 설계 제작하였다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 발목 사용 보행의 장점을 이용하고 보행 중 무릎을 크게 굽히는 동작을 줄이기 위해 기존 보행 방법과는 달리 우선 가장 안정한 VPCG 궤적을 생성 하고 생성된 궤적에 따른 발목과 골반의 보행 궤적을 생성한다. 이와 같이 함으로써 이족 로봇이 보행 중 항상 무릎을 굽히지 않으므로 전체 보행 중 전력 소비를 최소화 한다. 한편 제작된 이족 로봇은 발목 사용 시 지면과 잘 접지되는 발 구조와 골반을 유연하게 동작 할 수 있는 특징을 가진다. 마지막으로 이족 로봇의 실제 보행 실험 및 소비 전력 측정 결과, 본 논문에서 제안된 방법이 발목을 사용하지 않는 기존 방법에 비해 더 안정하고 전력 소비가 더 적음을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 동작 포착 데이터에서 최적의 동작을 얻기 위한 비용과 시간을 줄이고, 캐릭터의 체형 크기에 무관하게 복합 지형에서 적응적인 이동 동작을 빠르고 효율적으로 생성하는 방법을 제안한다. 즉 캐릭터의 신장이나 걷는 속도, 걸음폭 등의 매개변수들을 사용하여 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 달리기 동작을 생성하며 역운동학(Inverse Kinematics) 개념을 적용하여 관절들의 위치나 각도를 산출하고 관절의 이동 궤적을 계산하기 위해 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다.
대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이타를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터가 걷는 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이타는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대한 움직이는 동작이 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이타를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이타를 다시 얻거나 기존 동작 데이타를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 적은 매개변수들을 사용하여 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷는 동작을 생성하기 위한 방법과 골반과 이동하는 다리의 움직임 제적을 산출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도, 걸음폭 등의 매개변수들을 조절하여 다양한 걸음걸이를 생성할 수 있으며 역운동학(Inverse Kinematics) 개념을 적용하여 관절들의 위치나 각도를 산출하고 관절의 이동 궤적을 계산하기 위해 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다.
본 논문에서는 동작 표본을 이용하여 내재하는 동작 특성을 추정하고, 이를 동작 변환에 적용하는 새로운 동작 변환 알고리즘을 제안한다. 기존의 역 운동학에 기반한 동작 변환 알고리즘은 우선 앤드 이펙터 (end effector)의 궤적 차이를 줄이도록 한 후, 자세 공간에서 동작간의 거리를 최소화하는 방향으로 자세를 변환시켰다. 그러나 동작간의 거리에 대한 정의가 명확하지 않고, 이렇게 생성된 동작이 동작 주체가 취할 수 있는 자세라는 보장이 없기 때문에 실존 가능성이 낮은 부자연스러운 동작이 생성될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 역 운동학 기반의 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작 생성을 위해 동작 주체의 동작 표본을 고려한 확률분포를 이용한다. 제시된 알고리즘을 통한 동작 변환은 실존 가능성이 높은 자연스러운 동작을 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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