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586208 journal

Francisの日記: ひろゆきちゃんのモップがけ動作を真似るのも、そう遠い日のことではない 2

日記 by Francis

にせ粉塵工場より

また産業技術総合研究所版のプレ・パトレイバー、イングラムがやってくれました。
いやプロメテだけど。

人型ロボット、師範と「会津磐梯山踊り」
ヒューマノイドロボットと踊り師範による会津磐梯山踊りの共演

すげえ。
何が凄いって、モーションキャプチャのデータをかなり自動で自分の動作可能なデータに落とし込むことが出来るってとこ。
関節の稼動範囲が違う、重心が違う、関節間の距離が違う。関節のパワーが違う。それでもそれなりにモーションを再生できるわけだ。
モーションキャプチャで得られるのは基本的に元の骨格上での動作データに過ぎない。ゲームや映画開発の現場などでは職人の手によるデータ加工が行われていたりするのだ。

さて今回の研究では何が行われたか。
師範の動きをモーションキャプチャした。
それを研究者が眺め、踊りの動作の分割を行った。踊りの動作の意図別の完成形をタスクとして定義、分類したのだ。
また、これを上半身下半身別に定義した。
各動作について人工的にモデル動作を設定。
師範の踊りの中から、今どのモデル動作をしているのか読み取らせるシステムを作った。(ここが凄いところ!)
動きの楽譜化と考えてもよい。自動分類ができたわけだ。

次に、モデル動作の特徴を残したまま、師範の踊りのデータに沿うように変形させ落とし込むシステムを作った。(ここも凄いところ!)
プレスリリースではあっさりスキルパラメータを得て軌道を生成とか書いてあるが。
モデルデータには、動作のモデルが成立するために重要なパラメタとその取得方法を入れてある。
足運びなら開始点終了点と最高点の位置が重要で、後の動きはモデルどおりでよいとなっており、師範の動きからそこだけをあわせるための情報を取得する。それがスキルパラメータを得るってこと。
それがわかれば動き自体は既に人工的に作ってあるので適用すれば軌道生成できる。

もう一個凄いことがある。
手と足の動きをばらばらに作ったので、脚の動きを変更せずに手を動かすとバランスが崩れて転倒する。
シミュレーター上で、手を動かした際にバランスがとれるよう足の動きを徐々に変更して安定動作できるようになった。

凄いところまとめ
・師匠の動きから、何をしようとしているのか動作の意図を読み取った。(ただし意図はプリセットからの選択)
・動作のうち、注目すべき重要な属性のみ取り出し、自分の動きに適用した。
(ただし注目すべきポイントは動作別の事前知識から得ている)
・ばらばらに習得した動きを練習することで統合した。

もう一つおまけだが師範の踊りを解析し、音楽情報と手足の動きの微小な停留から上半身のモーションの重要動作を抽出、モデルを人手で作らないで生成させることにも成功している。
(要は決めポーズはびしっと体のどこかが止まるってことですな。そして音楽の拍にも合致する。解析1個ミスってるけど。)

さあ、マルチがひろゆきちゃんのモップがけを学習しようとしたとき、あと何が必要か考えてみてください。

#誰かタレコミプリーズ
#番龍IIの時そうだったんだけど、まさか俺がタレないと誰もタレないかなあ?

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目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond

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