ロボットやCGキャラクタの動作生成のために,モーションキャプチャなどのシステムを利用する方法が普及しています. しかしながら,モーションキャプチャで取得した動作のみでは,決まりきった動作しか生成できません.
そこで,この研究では,「運動学習プリミティブ」という表現形を用いて動作を表現し,運動学習プリミティブに対する演算を定義することによって動作を多様化する手法を開発しました.
運動学習プリミティブは,非線形の力学系を用いて動作を表現するものです.これにより,単に関節角の時系列データを保持する場合に比べて,
この研究では,運動学習プリミティブに対して以下のような演算を定義しました.
以下のような動作をプリミティブとしてデータベース化しているとします.
このとき,跳躍と膝蹴りを「合成」することによって,以下のようにとび膝蹴りが実現できます.
次の例は,跳躍を屈伸部や着地部で分割し,時間調整することによって生成した,「スーパーハイジャンプ」です.