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Un modèle de locomotion humaine unifiant comportements holonomes et nonholonomes

机译:统一统一行为和非统一行为的人类运动模型

摘要

Notre motivation est de comprendre la locomotion humaine pour un meilleur contrôle des systèmes virtuels (robots et mannequins). La locomotion humaine a été étudiée depuis longtemps dans des domaines différents. Nous considérons la locomotion comme le déplacement d’un repère attaché au corps humain (direction et orientation) au lieu de la trajectoire articulaire du corps complet. Notre approche est basée sur le fondement calculatoire de la locomotion humaine. Le but est de trouver un modèle qui explique la forme de la locomotion humaine dans l’espace. Pour ce faire, nous étudions tout d’abord le comportement des trajectoires au sol pendant la locomotion intentionnelle. Quand un humain marche, il met un pied devant l’autre et par conséquence, l’orientation du corps suit la direction tangente de la trajectoire. C’est ce qu’on appelle l’hypothèse de comportement nonholonome. Cependant, dans le cas d’un pas de côté, l’orientation du corps n’est plus semblable à la direction de trajectoire, et l’hypothèse n’est plus valable. Le comportement de la locomotion devient holonome. Le but de la thèse est de distinguer ces deux comportements et de les exploiter en neuroscience, robotique et animation graphique. La première partie de la thèse présente une étude qui permet de déterminer des configurations de comportement holonome par un protocole expérimental et par une fonction qui segmente les comportements nonholonomes et holonomes d’une trajectoire.Dans la deuxième partie, nous établissons un modèle unifiant comportements nonholonomes et holonomes. Ce modèle combine trois vitesses générant la locomotion humaine : tangentielle, angulaire et latérale. Par une approche de commande optimale inverse nous proposons une fonction multi-objectifs qui optimise des trajectoires calculées pour les rendre proches des trajectoires humaines naturelles. La dernière partie est l’application qui utilise les deux comportements pour synthétiser des locomotions humaines dans un environnement d’animation graphique. Chaque locomotion est caractérisée par trois vitesses et est donc considérée comme un point dans l’espace de commande 3D (de trois vitesses). Nous avons collecté une librairie qui contient des locomotions de vitesses différentes – des points dans l’espace 3D. Ces points sont structurés en un nuage de tétraèdres. Quand une vitesse désirée est donnée, elle est projetée dans l’espace 3D et on trouve le tétraèdre qui la contient. La nouvelle animation est interpolée par quatre locomotions correspondant aux quatre sommets du tétraèdre. Onexpose plusieurs scénarios d’animations sur un personnage virtuel. ABSTRACT : Our motivation is to understand human locomotion to better control locomotion of virtual systems (robots and mannequins). Human locomotion has been studied so far in different disciplines. We consider locomotion as the level of a body frame (in direction and orientation) instead of the complexity of many kinematic joints systems as other approaches. Our approach concentrates on the computational foundation of human locomotion. The ultimate goal is to find a model that explains the shape of human locomotion in space. To do that, we first base on the behavior of trajectories on the ground during intentional locomotion. When human walk, they put one foot in front of the other and consequently, the direction of motion is deduced by the body orientation. That’s what we called the nonholonomic behavior hypothesis. However, in the case of a sideward step, the body orientation is not coupled to the tangential direction of the trajectory, and the hypothesis is no longer validated. The behavior of locomotion becomes holonomic. The aim of this thesis is to distinguish these two behaviors and to exploit them in neuroscience, robotics and computer animation. The first part of the thesis is to determine the configurations of the holonomic behavior by an experimental protocol and an original analytical tool segmenting the nonholonomic and holonomic behaviors of any trajectory. In the second part, we present a model unifying nonholonomic and holonomic behaviors. This model combines three velocities generating human locomotion: forward, angular and lateral. The experimental data in the first part are used in an inverse optimal control approach to find a multi-objective function which produces calculated trajectories as those of natural human locomotion. The last part is the application that uses the two behaviors to synthesize human locomotion in computer animation. Each locomotion is characterized by three velocities and is therefore considered as a point in 3D control space (of three speeds). We collected a library that contains locomotions at different velocities - points in 3D space. These points are structured in a tetrahedra cloud. When a desired speed is given, it is projected into the 3D space and we find the corresponding tetrahedron that contains it. The new animation is interpolated by four locomotions corresponding to four vertices of the selected tetrahedron. We exhibit several animation scenarios on a virtual character.
机译:我们的动机是了解人类运动,以更好地控制虚拟系统(机器人和人体模型)。人类运动已经在不同领域中研究了很长时间。我们认为运动是附着在人体上的参考点的位移(方向和方向),而不是整个身体的关节轨迹。我们的方法基于人类运动的计算基础。目的是要找到一个模型来解释人类在太空中运动的形式。为此,我们首先研究故意运动过程中地面轨迹的行为。当人行走时,他将一只脚放在另一只脚的前面,因此,身体的方向遵循轨迹的切线方向。这称为非完整行为假说。但是,在进行侧向踩踏的情况下,身体的方向不再类似于轨迹的方向,并且该假设不再有效。运动的行为变得完整。本文的目的是区分这两种行为,并在神经科学,机器人技术和图形动画中加以利用。论文的第一部分提出了一项研究,该研究使得可以通过实验规程和分割轨迹的非行为和行为的功能来确定行为的形态;在第二部分,我们建立了行为的统一模型。和完整的。该模型结合了三种产生人类运动的速度:切向,角向和横向。通过逆最优控制方法,我们提出了一个多目标函数,该函数优化了计算出的轨迹以使其接近自然人的轨迹。最后一部分是在图形动画环境中使用这两种行为来合成人类运动的应用程序。每个运动都以三种速度为特征,因此被视为3D控制空间(三种速度)中的一个点。我们收集了一个包含不同速度的运动的库-3D空间中的点。这些点由四面体云组成。给出所需的速度后,它将被投影到3D空间中,我们找到包含它的四面体。新动画通过对应于四面体四个顶点的四个运动进行插值。将多个动画方案放在虚拟角色上。摘要:我们的动机是了解人类的运动,以更好地控制虚拟系统(机器人和人体模型)的运动。迄今为止,已经在不同学科中研究了人类运动。我们将运动视为身体框架的水平(方向和方向),而不是像其他方法那样将许多运动关节系统的复杂性视为运动。我们的方法集中于人类运动的计算基础。最终目标是找到一个模型来解释人类在太空中运动的形状。为此,我们首先基于故意运动过程中地面轨迹的行为。当人类行走时,他们将一只脚放在另一只脚的前面,因此,运动的方向由身体的朝向来推断。这就是我们所说的非完整行为假说。但是,在侧向迈步的情况下,身体方向未与轨迹的切线方向耦合,并且该假设不再有效。运动的行为变得完整。本文的目的是区分这两种行为,并在神经科学,机器人技术和计算机动画中加以利用。论文的第一部分是通过实验协议和一种原始的分析工具来确定完整行为的配置,该分析工具将任何轨迹的非完整行为和完整行为进行了细分。在第二部分中,我们提出了一个统一非完整和完整行为的模型。该模型结合了三种产生人类运动的速度:向前,向角和向侧。第一部分中的实验数据用于逆最优控制方法中,以找到一个多目标函数,该函数会产生计算出的轨迹,就像自然人的运动轨迹一样。最后一部分是使用这两种行为来合成计算机动画中的人类运动的应用程序。每个运动的特征在于三个速度,因此被视为3D控制空间(三个速度)中的一个点。我们收集了一个包含不同速度运动的库-3D空间中的点。这些点由四面体云构成。当给出期望的速度时,将其投影到3D空间中,然后找到包含它的相应四面体。通过与选定四面体的四个顶点相对应的四个运动来对新动画进行插值。我们在虚拟角色上展示了几种动画场景。

著录项

  • 作者

    Truong Tan Viet Anh;

  • 作者单位
  • 年度 2010
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  • 正文语种
  • 中图分类

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