Modeling And Learning Synergies
Modélisation et apprentissage de synergies pour le contrôle du mouvement de personnages virtuels - Application au geste d'atteinte de cible
Résumé
This thesis takes place in the field of motion control for virtual humans using captured motions to enhance realism. In this context, this thesis proposes to model synergies in a motion controller to reproduce some features of reaching motions performed by humans. A synergy is composed of a group of entities working together to reach a common goal. Parameters are used to represent characteristics of each motion. A machine learning technique is proposed to find parameter values from a sample motion. Experiments have been carried out to compare several synergy models and learning heuristics to select the best compromise between model complexity, motion quality and learning rapidity. The analysis of synthesized motion demonstrates the possibility to reproduce temporal dynamics of motion and joint trajectory. The last contribution of this work is a method used to classify synergies. Obtained result links initial posture of motion and position of the target to parameters representing the synergy. Then, those parameters are used to analyze synergies and to extrapolate derived parameters to synthesize new motions. These results may be applied to study particular motions such as motions of disabled persons and the whole approach might be extended to new kind of motions.
L'utilisation de personnages virtuels est devenue de plus en plus courante dans de nombreux domaines, par exemple, les jeux vidéos, la conception assistée par ordinateur ou l'étude du handicap. L'obtention de mouvements réalistes, reproduisant les mécanismes sensorimoteurs propres aux mouvements humains, est un verrou scientifique important. Cette thèse s'inscrit dans le courant des modèles de synthèse de mouvements utilisant des données capturées pour améliorer le réalisme. Notre proposition est d'intégrer la notion de synergie au sein d'une boucle de contrôle sensorimotrice pour améliorer le compromis entre réalisme, simplicité et autonomie. Une synergie est formée lorsque différentes entités collaborent pour atteindre un objectif commun. Nous avons étudié la possibilité de les modéliser au niveau des différents degrés de liberté du bras, lors de mouvements d'atteinte de cibles. Le modèle de synergies corrige le comportement de la boucle de contrôle en ajustant la dynamique du mouvement et les trajectoires des articulations. Les caractéristiques communes aux synergies mises en oeuvre sont représentées par des fonctions spatiales et temporelles qui peuvent être paramétrées pour reproduire les spécificités individuelles. Une méthode d'apprentissage permet d'ajuster les valeurs des paramètres afin d'obtenir les mouvements synthétisés les plus proches possible des exemples capturés. Les expériences réalisées comparent différents modèles de synergies et différentes heuristiques d'apprentissage. Les résultats obtenus sont utilisés pour trouver le meilleur compromis entre complexité du modèle, qualité du résultat et rapidité d'apprentissage. L'étude de caractéristiques des mouvements synthétisés montre la possibilité de reproduire la dynamique du mouvement et les trajectoires des articulations grâce à la modélisation proposée. Finalement, un mécanisme de classification des synergies est proposé. Le résultat obtenu représente les liens entre les conditions de réalisation du mouvement et les différentes synergies mises en oeuvre. Dans ce travail, ces liens sont exploités pour l'extrapolation et l'analyse des synergies mises en oeuvre par une personne. Le mécanisme d'extrapolation utilise un critère de sélection pour trouver, parmi les liens obtenus à l'issue de l'apprentissage, la synergie à mettre en oeuvre lors de la synthèse de nouveaux mouvements. L'analyse des similitudes entre différentes synergies est possible grâce à la sémantique apportée aux paramètres par le modèle de synergie. Les perspectives de ce travail concernent d'une part l'extension de ce modèle à d'autres types de gestes, et d'autres part son exploitation pour l'analyse des synergies de sujets particuliers, par exemple pour des personnes possédant des handicaps moteurs.
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