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INSA de Rennes (18/11/2010), Framck Multon (Dir.)
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Adaptation dynamique de mouvements humains
Ludovic Hoyet1

Depuis plusieurs années, la simulation de mouvements d'humains virtuels est devenue un enjeu important pour de nombreux domaines. Comprendre le fonctionnement du mouvement humain et le simuler intéresse des disciplines variées, telles que l'animation par ordinateur, la robotique, la biomécanique, etc. Dans le cas de l'animation d'humains virtuels, le but est d'utiliser ces connaissances pour créer des humanoïdes aussi réalistes que possible. De nombreux travaux ont été déjà été réalisés, permettant désormais de gérer de nombreuses tâches avec des mouvements fidèles à ce qu'un humain aurait réalisé. L'une des contraintes importante du réalisme du mouvement humain est le respect des lois de la dynamique. Tout humain est soumis à ces lois inviolables, faisant partie des lois de la physique. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude et la modélisation simplifiée de la dynamique du mouvement humain afin d'atteindre des performances compatibles avec des applications interactives. Le travail proposé se décompose donc en trois parties : analyser le comportement de l'être humain face à certaines contraintes dynamiques, évaluer la capacité d'un utilisateur à percevoir les subtilités gestuelles induites par ces contraintes et proposer une nouvelle méthode d'animation d'humains virtuels tirant le meilleur profit de ces connaissances. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes donc tout d'abord penchés sur l'étude de la mesure d'équilibre dynamique du mouvement humain. Différents critères de mesure de l'équilibre et du déséquilibre du mouvement humain existent depuis des années en biomécanique et robotique. Dans le but d'évaluer l'efficacité de ces critères, nous avons réalisé une étude portant sur différent types de mouvements pour catégoriser le domaine d'utilisation optimal de chaque critère. Cependant, si la dynamique joue un rôle crucial dans le réalisme du mouvement, peu de travaux traitent de la perception des propriétés dynamiques. Dans le but de définir un seuil de perception, nous avons étudié la capacité des utilisateurs à détecter la masse d'un objet porté par un humain réel (vidéo) ou virtuel (animation). Il sort de l'étude réalisée qu'une faible différence de charge portée par un humain n'est pas perçue. Cependant, nous ne notons pas différence de précision si la séquence provient d'une vidéo ou d'une animation en images de synthèse. Ainsi, malgré le fait que des informations soient perdues lors du processus de capture de mouvements et de synthèse, les éléments liés à la dynamique du mouvement sont préservées et perçus par l'utilisateur. Au vu de l'imprécision avec laquelle un utilisateur perçoit les adaptations gestuelles dues à des contraintes dynamiques, nous avons proposé un modèle simplifié d'adaptation du mouvement en réponse à de nouvelles contraintes dynamiques. Lorsqu'un humain virtuel est soumis à des perturbations non présentes dans le mouvement d'origine, la méthode traite séparément l'adaptation posturale et temporelle du mouvement, entraînant une légère imprécision au profit d'une amélioration considérable du temps de calcul. Le mouvement obtenu est davantage adapté aux contraintes dynamiques que ne l'était celui d'origine, à moindre coût de calcul.
1:  INRIA - IRISA - BUNRAKU
Mouvement Humain – Adaptation de Mouvement – Dynamique – Interactions – Perception – Humains Virtuels – Equilibre – Réalité Virtuelle – Environnements Virtuels
http://www.scss.tcd.ie/~hoyetl/Documents/PhD/thesis.pdf

Dynamic adaptation of human motions
For years, understanding and simulating human motion has become an important issue for various fields, such as computer animation, robotics, biomechanics, etc. In computer animation, the goal is to use this knowledge to create virtual humans as realistic as possible. With the amount of work already done, it is now possible for virtual humans to handle various tasks as realistically as a real human would do. One important key point in the realism of virtual motions is to verify dynamic laws. Every human being is subject to these laws. This PhD thesis deals with understanding the dynamics of virtual human motion and modeling simplified dynamics to reach interactive applications. This work is divided in three parts. First, we analyze human behavior to different dynamic constraints. Then, we evaluate users' perception of subtle differences in human motion due to dynamic constraints. Finally, we propose a new method for dynamic adaptation of human motion using the knowledge obtained from our previous studies. In the first part of this work, we present a study on measuring the dynamic balance of human motion. Using different criteria previously proposed in biomechanics and robotics literature, we evaluate their efficiency on different types of motions with varying degrees of dynamics. Then, we propose a preferential utilization range for each criterion. If dynamics plays an important role in the realism of virtual human motions, few works deal with the perception of dynamic properties. In order to define a perception threshold, we studied the accuracy of users to differentiate the mass of a dumbbell lifted either by a real (video) or a virtual human (animation). We observed that users do not manage to differentiate small mass differences. However, we did not perceive significant differences between comparing real videos or virtual animations. Thus, even if some information is lost in the process transforming a real motion into a virtual one, principal dynamic information are preserved and perceived by users. Regarding the accuracy reached by users on the perception of dynamic constraints, we proposed a new perception-based method for dynamic adaptation of human motions subject to new external constraints, using the knowledge obtained from the perception study. When a virtual character is subject to external perturbations that were not present in the original motion, our method separates postural and temporal adaptation of the motion. It introduces small inaccuracies but generates natural looking reactions to external perturbations while drastically decreasing computation time. Thus, the final motion is more dynamically correct than the original motion with the new perturbations, with low computation load.
Human motion – Motion adaptation – Dynamics – Interactions – Perception – Virtual Humans – Balance – Virtual Reality – Virtual Environments

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