10月21日に動きの予測モデルRSO Poseの進捗を公開しました。アニメーター、インディーゲーム開発者、ロボット研究者向けに、地形に対応できる軽量な移動システムを研究しています。
7月には人のモーションキャプチャから歩行、走行、旋回を学ぶ仕組みを紹介しました。今回は連続して予測した姿勢が地面にどう合うかを見ています。
姿勢から一歩へ
直前の動きと指定方向から次の姿勢を予測し、それを次回の入力に加えます。操作する人の方向・速度の変更に応じながら、この繰り返しで一歩が生まれます。
足が地面に届くか、荷重中に滑らないか、次の動きにつながるかを観察します。学習した姿勢に制御と接地の調整を加え、シミュレーションで確かめます。
進む先の地面を知る
前方の地面の情報を動作予測にどう使えるかを研究しています。サイトの映像にある青いスキャンはその構想を示します。
対話的な制作に向けた軽量化
小規模なゲームではほかの処理に資源を残す必要があり、アニメーターには場面を試しながら動かせる制御系が必要です。それが軽量化を進める理由です。
現在はシミュレーションで動作します。実機に載せるには、バランスと接触力をハードウェアで検証する必要があります。