El 21 de octubre compartimos los avances de RSO Pose, nuestro modelo de movimiento. Buscamos una locomoción adaptada al terreno que consuma pocos recursos para animadores, desarrolladores independientes y especialistas en robótica.
En julio explicamos cómo aprende a caminar, correr y girar a partir de capturas de movimiento humano. Ahora examinamos cómo encajan las poses sucesivas con el terreno que recorre el personaje.
De la pose al paso
El controlador predice la siguiente pose a partir del movimiento reciente y la dirección indicada. Esa pose entra en el historial de la siguiente predicción. Así se forma cada paso mientras se dirige al personaje o se cambia su ritmo.
Observamos si el pie toca el suelo, si se mantiene fijo al soportar el peso y si el cuerpo enlaza bien el siguiente movimiento. En simulación combinamos las poses aprendidas con ajustes de control y contacto.
Leer el terreno que viene
Estudiamos cómo la superficie que se aproxima podría orientar la predicción del movimiento. El barrido azul de nuestras demostraciones ilustra esa idea.
Un sistema compacto para trabajar en tiempo real
Un estudio independiente debe reservar recursos para el resto del juego. Un animador necesita dirigir al personaje mientras prueba la escena. Ambos usos nos llevan a buscar un controlador compacto.
El controlador funciona en simulación. Para llevarlo a un robot físico habrá que probar el equilibrio y las fuerzas de contacto en el propio equipo.
Del archivo. La fecha corresponde al periodo descrito.
Ver las demostraciones de RSO Pose del 21 de octubre