Feature-Based Locomotion Controllersを読む(1)

引き続き関連研究を調べる。
以下、結構な割合で誤読があると思いますのでお気をつけください。

調べる論文

Feature-Based Locomotion Controllers, 2010, Proc. SIGGRAPH.
http://www.dgp.toronto.edu/~mdelasa/data/siggraph2010_feature.pdf

この論文では、「物理シミュレーションにて自然なキャラクターアニメーションを生成する」という目標のもと、抽象化された指示を与えればそれに沿ったアニメーションを生成する手法を提案している。キャラクタの性質が変化してもチューニングの必要がないことや、モーションキャプチャーを必要としないことが特徴。

章ごとに論文の内容を書いておく

1. Introduction
2011年の現在におけるFeature-Based Locomotion Controllersの主流はjoint-space approache.このjoint-spaceというのは個々の関節ごとにパラメトリックなモデルを用いる手法のようだが要確認。これと対比してjoint-based controllerというのがあるが、これは関節ごとに制御すると非常に複雑な問題となりかなり困難と。
また、この論文での手法は、簡単な目標（例えば重心や動作終了の状態）を設定することでキャラクターの動作を生成できる。

2. Related Work
主流であるjoint-spaceでの制御はpre-joint PD servos.　これは様々なモーションの生成に用いられている実績があるが、自然なモーションに仕上げることやキャラクターの特性が変化するたびに、ハンドチューニングが必要となる。そこでモーションキャプチャーのデータにフィッティングするようパラメータチューニングするという方法でリアルさを向上させた手法もあるが、これもまたモーションキャプチャーで取得できていない動作には適用が困難という問題がある。
joint-space methodの他には、定式化されたコントローラtask-space methodがある。これはロボットのマニピュレータの制御に適用されているが、特殊な問題以外には適用が難しく、2004年の以降、顕著な成果がない。
他にnull-space projection operatorsがある。これはすべてのタススを一つの２次計画問題(QP)として扱い、バランス維持などによい性能を示す。ただし、QP-baesd手法はモーションキャプチャのデータに制限される。本論文での手法は、これをモーションキャプチャーのないモーションに適用する。
本手法はVirtual Model Controlと似ているアプローチをとっている。以降、本手法をFeature-Based Controlと呼ぶ。

つづく。