I detta dokument presenteras en ny fysikbaserad representation av realistisk karaktärsrörelse. Den dynamiska modellen innehåller flera faktorer för locomotion som härrör från den biomekaniska litteraturen, inklusive relativa preferenser för att använda vissa muskler mer än andra, elastiska mekanismer vid leder på grund av de mekaniska egenskaperna hos senor, ligament och muskler, och varierande stelhet i lederna beroende på uppgiften. När den används i en rymdtidsoptimering ram definierar parametrarna i denna modell ett brett spektrum av stilar av naturliga mänskliga rörelser. På grund av komplexiteten i biologisk rörelse, dessa stilparametrar är alltför svårt att designa för hand. För att ta itu med detta introducerar vi Nonlinear Inverse Optimization, en ny algoritm för att uppskatta optimeringsparametrar från rörelsedata. Vår metod kan extrahera de fysiska parametrarna från en enda kort rörelsesekvens. När den fångas, är denna representation av stilen extremt flexibel: rörelser kan genereras i samma stil men utför olika uppgifter, och stilar kan redigeras för att ändra kroppens fysiska egenskaper.
Liu m.fl. REF tog itu med detta problem genom att introducera nonlinear Inverse Optimization för att uppskatta fysik-baserade stilparametrar från rörelse fånga (MoCap) data.
Learning physics-based motion style with nonlinear inverse optimization
{'venue': "SIGGRAPH '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}