역진자 추정 모델 기반 실시간 운동 컨트롤러의 보행동작 확장

Abstract

캐릭터의 보행동작을 생성하는데 크게 3가지의 방법으로 분류된다. 사람의 보행동작을 직접 녹화하고 그 데이터를 이용하는 모션캡처 방법, 보행하는 법칙에 물리적인 규칙을 정함으로써 걷게하는 물리 기반 방법, 그리고 이 두 방법을 혼합하여 보행동작을 생성하는 하이브리드 방법이 있다. 모션캡처 기반 방법과 물리 기반 방법으로 구성된 하이브리드 방법은 적은 양의 보행동작 데이터를 학습함으로써 방향전환을 포함하는 자연스러운 보행동작을 생성한다. 하이브리드 방법은 제한된 데이터로 더 많은 보행동작을 생성한다는 장점이 있으나, 기록된 데이터를 통해 학습하므로 동작이 유사한 보행동작만 수행가능하다는 단점이 존재하며, 이러한 단점은 캐릭터가 특정 경로를 따라 이동하지 못하게 막는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 기록된 데이터의 변형을 통해 새로운 형태의 보행동작을 생성하는 법을 제안한다. 학습단계에서는 모션캡처에 기록된 걷기, 달리기 데이터를 통해 보행과 관련된 변수들을 생성하고, 합성단계에서는 이 변수를 수정함으로써 새로운 동작인 옆걸음, 뒷걸음을 생성한다. 새로운 보행동작은 기존의 보행동작으로 수행 할 수 없는 경로를 수행함으로써 기존 연구의 수행 경로를 확장시킬 수 있는 것을 보여준다.