RSO Pose

Entrenado con captura de movimiento humano para predecir la siguiente pose del cuerpo y generar movimiento natural.

RSO Pose corriendo y cambiando de dirección en simulación.
Enfoque
Locomoción
Resultado
Predicción de poses
Entorno
Simulación

Aprender cómo se mueve un cuerpo.

Entrenamos nuestro propio controlador de movimiento de fase profunda con captura de movimiento humano. RSO Pose aprende el ritmo y la coordinación del movimiento, y predice cada nueva pose para que un personaje simulado camine, corra y gire.

Movimiento en simulación

Examinamos el movimiento de todo el cuerpo mientras funciona el controlador. Las mediciones de las articulaciones nos ayudan a estudiar cómo se coordinan las extremidades en cada paso.

Salida grabada del controlador en simulación. Las lecturas muestran la velocidad de las articulaciones en metros por segundo.

Cada pose da lugar a la siguiente

El controlador utiliza el movimiento reciente y la dirección solicitada para predecir la siguiente pose. Cada nueva pose pasa a formar parte del historial utilizado para generar la que viene después.

Las figuras azules muestran poses posteriores de la misma secuencia generada, con 0,35 y 0,70 segundos de adelanto.

Leer el terreno que viene

Un escáner del terreno podría ayudar a un robot a anticipar los cambios del suelo antes de dar el siguiente paso. Estamos explorando cómo esa información podría orientar la predicción de poses.

Concepto de detección del terreno. El barrido azul traza el suelo que tiene delante el personaje.

Un movimiento que las personas puedan entender

La forma en que se mueve un robot influye en cómo nos sentimos a su lado. Queremos que sus movimientos resulten familiares y previsibles. Aprender del movimiento humano es nuestro punto de partida.

Corriendo y cambiando de dirección sobre terreno irregular, con un concepto de escaneo del terreno mostrado en azul.

Aplicaciones

Desarrollamos RSO Pose para aplicaciones en robótica y personajes digitales, empezando por la simulación.

Robótica humanoide

Desarrollar locomoción humana para robots que trabajan junto a personas. Empezamos por caminar, correr y girar en simulación.

Simulación robótica

Probar movimientos predichos en entornos virtuales repetibles. Examinar transiciones, contacto con el suelo y respuesta a cambios de dirección.

Videojuegos

Generar movimientos que respondan a las acciones del jugador. Explorar transiciones continuas entre caminar, correr y girar.

Avatares digitales

Dar a los personajes virtuales una forma natural de moverse. Estudiar cómo la postura, el ritmo y las transiciones hacen que un avatar parezca más real.

Herramientas de animación

Ayudar a los animadores a explorar el movimiento entre poses. Usar movimiento aprendido como punto de partida para secuencias que puedan dirigir y refinar.

Producción virtual

Prototipar el movimiento de un personaje por una escena. Probar recorridos y ritmos al planificar un plano o una secuencia.

Interacción entre personas y robots

Explorar movimientos fáciles de interpretar y anticipar. Estudiar cómo un robot se acerca, cambia de dirección o se detiene junto a una persona.

Probar el movimiento

Probamos el controlador en una simulación en tiempo real, revisando giros, cambios de ritmo y contacto con el suelo. Refinamos las poses generadas con ajustes de control y contacto. Su aplicación a robots físicos requerirá más desarrollo y pruebas.

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