Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.4
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pp.19-26
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2019
In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
Physics based fluid animation schemes need large computation cost due to tremendous degree of freedom. Many researchers tried to reduce the cost for solving the large linear system that is involved in grid-based schemes. GPU based algorithms and advanced numerical analysis methods are used to efficiently solve the system. Other groups studied local operation methods such as SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) and LBM (Lattice Boltzmann Method) for enhancing the efficiency. Our method investigates this efficiency problem thoroughly, and suggests novel paradigm in fluid animation field. Rather than physics based simulation, we propose a robust boundary handling technique for procedural fluid animation. Our method can be applied to arbitrary shaped objects and potential fields. Since only local operations are involved in our method, parallel computing can be easily implemented.
Based on the equivalence principles of physical properties, geometric properties and externally applied forces between a surface and the corresponding curves, we present a fast physics and example based skin deformation method for character animation in this paper. The main idea is to represent the skin surface and its deformations with a group of curves whose computation incurs much less computing overheads than the direct surface-based approach. The geometric and physical properties together with externally applied forces of the curves are determined from those of the surface defined by these curves according to the equivalence principles between the surface and the curves. This ensures the curve-based approach is equivalent to the original problem. A fourth order ordinary differential equation is introduced to describe the deformations of the curves between two example skin shapes which relates geometric and physical properties and externally applied forces to shape changes of the curves. The skin deformation is determined from these deformed curves. Several examples are given in this paper to demonstrate the application of the method.
Human fingers are essential parts of the body that perform complex and detailed motion. Expression of natural finger motion is one of the most important issues in character animation research. Especially, keyboard typing animation is hard to create through the existing animation pipeline because the keyboard typing typically requires a high level of dexterous motion that involves the movement of various joints in a natural way. In this paper, we suggest a method for the generation of realistic keyboard typing motion based on physics simulation. To generate typing motion properly using physics-based simulation, the hand and the keyboard models should be positioned in an allowed range of simulation space, and the typing has to occur at a precise key location according to the input signal. Based on the observation, we incorporate natural tendency that accompanies actual keyboard typing. For example, we found out that the positions of the hands and fingers always assume the default pose, and the idle fingers tend to minimize their motion. We handle these various constraints in one solver to achieve the results of real-time natural keyboard typing simulation. These results can be employed in various animation and virtual reality applications.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.577-580
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2022
본 논문에서는 마이크로소프트(Microsoft, MS) 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 기반 애니메이션은 유체와 로프를 제어할 수 있는 새로운 방법에 대해 소개한다. 물리 기반 시뮬레이션 혼합현실, 메타버스, 게임 등 다양한 콘텐츠에서 몰입감을 개선하기 위해 활용되고 있는 기술이다. 하지만, 계산양이 크고 사용자가로 인한 직관적인 제어 시스템의 부재로 많은 시장에 활용되기에는 어려운 구조이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 혼합현실 환경에서 무선으로 사용자 인터페이스를 구현한 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 애니메이션을 제어하고자 한다. 이러한 도전은 혼합현실에서도 사용자의 손동작, 음성, 눈 추적 등 다양한 인터페이스를 통해 시뮬레이션을 제어할 수 있다는 가능성을 열어줌으로써, 관련시장도 확장 될 수 있다. 본 논문에서는 대표적으로 유체와 로프 시뮬레이션을 홀로렌즈를 통해 제어하는 결과를 보여준다.
The technique for synthesizing reactive motion in real-time is important in many applications such as computer games and virtual reality. This paper presents a dynamic motion control technique for creating reactive motions in a physically based character animation system. The leg to move in the next step is chosen using the direction of external disturbance forces and states of human figures and then is lifted though joint PD control. We decide the target position of the foot to balance the body without leg cross. Finally, control mechanism is used to generate reactive motion. The advantage of our method is that it is possible to generate reactive animations without example motions.
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.2
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pp.7-9
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2013
Current physics-based simulation is an important tool in the fluid animation. However some problems require a new change to current research trends which depend only on the simulation. The ultimate goal of this project is to obtain information of flow example, analyze an example through machine learning and the novel fluid animation reconfigure without physical simulation.
In this paper, we suggest a novel physics-based real-time animation technique for vehicles, and introduce an easy and intuitive animation authoring tool which uses our proposed technique. After a user specifies a trajectory of a virtual car as input, our system produces a more accurate simulation faster than a previous research result. This is achieved by a trajectory splitting method based on directional features and a trajectory library. As a result, the user can create not only a car animation including lane changing and passing, but also a crash animation which is a rarely researched topic. Also, we propose a virtual car structure that approximates a real car's structure for real-time simulation, the resulting animation shows high plausibility such as a small vibration which occurs when the virtual car breaks and a deformation of when a car accident happens.
Motion synthesis using physics-based controllers can generate a character animation that interacts naturally with the given environment and other characters. Recently, various methods using deep neural networks have improved the quality of motions generated by physics-based controllers. In this paper, we present a control policy learned by deep reinforcement learning (DRL) that enables Luxo, the mascot character of Pixar animation studio, to run towards a random goal location while imitating a reference motion and maintaining its balance. Instead of directly training our DRL network to make Luxo reach a goal location, we use a reference motion that is generated to keep Luxo animation's jumping style. The reference motion is generated by linearly interpolating predetermined poses, which are defined with Luxo character's each joint angle. By applying our method, we could confirm a better Luxo policy compared to the one without any reference motions.
This paper analyzes the four game physics engines in terms of real time techniques. Real time physics is the technology that simplifies the physics-based simulation to apply for the real time applications such as game. Our study includes two commercial physics engines, Havok's Physics SDK and NVIDIA's PhysX SDK, and two open source projects, Open Dynamics Engine and Bullet physics engine. As a result, most of them covers rigid body dynamics and some include either deformable body simulation or fluids simulation, or both. For real time simulation, they adopt the simplified numerical methods, the effective in collision detection/response, and also use the parallel processing hardwares, i.e., multi core CPU, Physics processing unit(PPU), or graphics processing unit(GPU).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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