| 研究概要 |
モーションキャプチャによって参加者の動作情報を獲得し,それと事前知識を用いて参加者のアバタの動作を生成することにより,遠隔地にいる参加者間でのコミュニケーションを実現するリアルタイムヒューマンプロキシ(RHP)の実現を目指している.今年度は以下の点について研究を行った.
RHPを実現するためには実時間でアバタの動作を生成する必要がある.このとき,生成される動作は,環境中の障害物(物体や人物など)と衝突を起こさない動作でなければならない.この実現のためにロードマップ法を導入した.ロードマップとは,姿勢パラメータ空間(空間中の一点が一姿勢に対応する多次元空間)中のグラフ構造であり,その節点をたどることは姿勢変化,つまり動作情報を表す.したがって,物体などと衝突の起こらない動作をロードマップとしてあらかじめ用意しておくことで,静的環境における動作を生成することができる.しかし,このようなロードマップでは,動的環境内での動作生成をするには計算量が多すぎる問題があった.そこで本研究では,モーションキャプチャデータの主成分分析結果を基にアバタの姿勢パラメータ空間を低次元化し,計算量の削減を図った.更に計算アルゴリズムの改良を行い,計算速度を向上させた.これをパソコン上に実装し,移動する仮想物体が存在する仮想環境内でアバタを動作させることで,動的環境内においても,障害物との衝突を回避しながら目的の姿勢に到達するような動作を高速に生成できることを確認した.
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