To improve the reality of motion simulator, the method of data-driven motion generation has been introduced to simply record and replay the motion of real vehicles. We can achieve high quality of reality from real samples, but it has no interactions between users and simulations. However, in character animation, user controllable motions are generated by the database made up of motion capture signals and appropriate control algorithms. In this study, as a tool for the interactive data-driven driving simulator, we proposed a new motion generation method. We sample the motion data from a real vehicle, transform the data into the appropriate data structure(motion block), and store a series of them into a database. While simulation, our system searches and synthesizes optimal motion blocks from database and generates motion stream reflecting current simulation conditions and parameterized user demands. We demonstrate the value of the proposed method through experiments with the integrated motion platform system.
Joint force/torque estimation by inverse dynamics is a traditional tool in biomechanical studies. Conventionally for this, kinematic data of human body is obtained by motion capture cameras, of which the bulkiness and occlusion problem make it hard to capture a broad range of movement. As an alternative, inertial motion sensing using cheap and small inertial sensors has been studied recently. In this research, the performance of inertial motion sensing especially to calculate inverse dynamics is studied. Kinematic data from inertial motion sensors is used to calculate ground reaction force (GRF), which is compared to the force plate readings (ground truth) and additionally to the estimation result from optical method. The GRF estimation result showed high correlation and low normalized RMSE(R=0.93, normalized RMSE<0.02 of body weight), which performed even better than conventional optical method. This result guarantees enough accuracy of inertial motion sensing to be used in inverse dynamics analysis.
본 논문은 광학식 동작 포착 장비를 사용해 얼굴과 동작을 동시에 포착할 경우 발생하는 불완전한 표정 데이터의 복원에 관한 연구를 다룬다. 일반적으로 동작 포착과 표정 포착은 필요 해상도에서 차이가 나며, 이로 인해 동작과 표정을 동시에 포착하기 힘들었다. 본 연구에서는 표정과 동작의 동시 포착을 위해, 기존의 작은 마커를 촘촘히 얼굴에 부착하는 표정 포착 방식에서 탈피하여 적은 수의 마커만을 이용하여 표정을 포착하고, 이로부터 세밀한 얼굴 표정을 복원하는 방법을 제안한다. 본 방법의 핵심 아이디어는 얼굴 표정의 움직임을 미리 데이터베이스화하여, 적은 수의 마커로 표현된 얼굴 표정을 복원하는 것이다. 이를 위해 주성분분석을 사용하였으며, 제안된 기술을 실제 동적인 장면에 활용하여 표정의 복원이 잘 됨을 검증하였다.
최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷($^*.trc$ 및 $^*.bvh$)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷($^*.trc$)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷($^*.bvh$)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.
네트워크 환경에서 인체형 캐릭터의 모델링과 애니메이션 데이터의 호환성을 위해서는 특정 그래픽스 도구나 프로그램에 의존하지 않는 시스템 독립적인 인체 데이터 형식이 필요하다. 이를 위한 목적으로 Web3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6가 공동으로 제정한 국제표준 ISO/IEC 19774 H-Anim은 관절이 있는 인체형 데이터 구조를 정의하며 모션 생성에 필요한 계층 구조를 정의하고 있으나 모션 생성 방법을 위한 데이터에 대해서는 정의하고 있지 않다. 본 논문은 응용 프로그램간의 모션 데이터의 호환성과 독립성을 목적으로 하며, H-Anim 캐릭터의 모션 데이터 규격 정의 및 활용을 위한 모션 리타겟팅 구현의 단순화 방법을 기술한다. 그리고, 일반 그래픽스 도구에 의해 제작한 임의의 3차원 캐릭터와, 이 모델과는 관련이 없이 생성된 임의의 모션 캡처 데이터를 이용하여 H-Anim 구조의 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법과 실험 결과를 설명한다.
모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.
Interactions of a humanoid with a human are important, when the humanoid is requested to provide people with human-friendly services in unknown or uncertain environment. Such interactions may require more complicated and human-like behaviors from the humanoid. In this work the arm motions of a human are discussed as the early stage of human motion imitation by a humanoid. A motion capture system is used to obtain human-friendly arm motions as references. However the captured motions may not be applied directly to the humanoid, since the differences in geometric or dynamics aspects as length, mass, degrees of freedom, and kinematics and dynamics capabilities exist between the humanoid and the human. To overcome this difficulty a method to adapt captured motions to a humanoid is developed. The geometric difference in the arm length is resolved by scaling the arm length of the humanoid with a constant. Using the scaled geometry of the humanoid the imitation of actor's arm motions is achieved by solving an inverse kinematics problem formulated using optimization. The errors between the captured trajectories of actor arms and the approximated trajectories of humanoid arms are minimized. Such dynamics capabilities of the joint motors as limits of joint position, velocity and acceleration are also imposed on the optimization problem. Two motions of one hand waiving and performing a statement in sign language are imitated by a humanoid through dynamics simulation.
This study compared the Character Studio of 3ds Max and OpenGL to find an adequate modeling method of character animation to be used in motion analysis in the area of motor mechanics. The subject was one male golfer. We obtained the positional coordinates of marks needed by photographing the subject's golf swing motions. Because the method based on the Character Studio used meticulously designed character meshes, it enabled high.level animation but it took a long time in applying physique and demanded the repeated adjustment of each motion data. With the method based on OpenGL, a character completed once could be usable to almost every testee and desired program control was available, but because each character had to be created by making a computer program, it was hard to make characters delicately. Because the method using the Character Studio is actively studied not only in motor mechanics but also in many research areas, it is expected to be more usable in the near future. On the contrary, the method based on OpenGL is easily applicable and allows the convenient use of other mechanical data.
We developed a human-sized BWR(biped walking robot) named KUBIR1 driven by a new actuator based on the ball screw which has high strength and high gear ratio. KUBIR1 was developed to walk autonomously such that it is actuated by small torque motors and is boarded with DC battery and controllers. To utilize the information on the human walking motion and to analyze the walking mode of robot, a motion capture system was developed. The system is composed of the mechanical and electronic devices to obtain the joint angle data. By using the obtained data, a 3-D graphic interface was developed based on the OpenGL tool. Through the graphic interface, the control input of KUBIR1 is performed.
We developed a human-sized BWR(biped walking robot) named KUBIRI driven by a new actuator based on the ball screw which has high strength and high gear ratio. KUBIRI was developed to walk autonomously such that it is actuated by small torque motors and is boarded with DC battery and controllers. To utilize informations on the human walking motion and to analyze the walking mode of robot, a motion capture system was developed. The system is composed of the mechanical and electronic devices to obtain the joint angle data. By using the obtained data, a 3-D graphic interfacer was developed based on the open inventor tool. Through the graphic interfacer, the control input of KUBIRI is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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