RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      제한된 환경 속에서 휴머노이드를 위한 인터랙티브 모션 리타겟팅

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A103269857

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
      번역하기

      본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사...

      본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      In this paper, we introduce a technique to retarget human motion data to the humanoid body in a constrained environment. We assume that the given motion data includes detailed interactions such as holding the object by hand or avoiding obstacles. In addition, we assume that the humanoid joint structure is different from the human joint structure, and the shape of the surrounding environment is different from that at the time of the original motion. Under such a condition, it is also difficult to preserve the context of the interaction shown in the original motion data, if the retargeting technique that considers only the change of the body shape. Our approach is to separate the problem into two smaller problems and solve them independently. One is to retarget motion data to a new skeleton, and the other is to preserve the context of interactions. We first retarget the given human motion data to the target humanoid body ignoring the interaction with the environment. Then, we precisely deform the shape of the environmental model to match with the humanoid motion so that the original interaction is reproduced. Finally, we set spatial constraints between the humanoid body and the environmental model, and restore the environmental model to the original shape. To demonstrate the usefulness of our method, we conducted an experiment by using the Boston Dynamic’s Atlas robot. We expected that out method can help the humanoid motion tracking problem in the future.
      번역하기

      In this paper, we introduce a technique to retarget human motion data to the humanoid body in a constrained environment. We assume that the given motion data includes detailed interactions such as holding the object by hand or avoiding obstacles. In a...

      In this paper, we introduce a technique to retarget human motion data to the humanoid body in a constrained environment. We assume that the given motion data includes detailed interactions such as holding the object by hand or avoiding obstacles. In addition, we assume that the humanoid joint structure is different from the human joint structure, and the shape of the surrounding environment is different from that at the time of the original motion. Under such a condition, it is also difficult to preserve the context of the interaction shown in the original motion data, if the retargeting technique that considers only the change of the body shape. Our approach is to separate the problem into two smaller problems and solve them independently. One is to retarget motion data to a new skeleton, and the other is to preserve the context of interactions. We first retarget the given human motion data to the target humanoid body ignoring the interaction with the environment. Then, we precisely deform the shape of the environmental model to match with the humanoid motion so that the original interaction is reproduced. Finally, we set spatial constraints between the humanoid body and the environmental model, and restore the environmental model to the original shape. To demonstrate the usefulness of our method, we conducted an experiment by using the Boston Dynamic’s Atlas robot. We expected that out method can help the humanoid motion tracking problem in the future.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 모션 리타겟팅
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 모션 리타겟팅
      • 4. 환경 모델 변형을 통한 인터랙션 복원
      • 5. 공간적 상관관계 계산 및 환경 모델 복원
      • 6. 실험 결과
      • 7. 결론 및 향후 연구
      • References
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 Sok, Kwang Won, "Simulating, Biped Behaviors from, Human Motion Data" 26 (26): 107-, 2007

      2 Yin, KangKang, "SIMBICON: Simple Biped Locomotion Control" 26 (26): 105-, 2007

      3 Al-Asqhar, Rami Ali, "Relationship descriptors for interactive motion adaptation" 45-53, 2013

      4 Lee, Yoonsang, "Push-Recovery Stability of Biped Locomotion" 34 (34): 180-, 2015

      5 Safonova, Alla, "Optimizing human motion for the control of a humanoid robot" 78 : 2003

      6 Di Fava, Alessandro, "Multi-contact motion retargeting from human to humanoid robot" 1081-1086, 2016

      7 Terlemez, Ömer, "Master Motor Map (MMM) – Framwork and Toolkit for Capturing, Representing, and Reproducing Human Motion on Humanoid Robots" 894-901, 2014

      8 Zheng, Yu, "Human motion tracking control with strict contact force constraints for floating-base humanoid robots" 34-41, 2013

      9 Kim, Mingon, "Human motion imitation for humanoid by Recurrent Neural Network" 519-520, 2016

      10 Matsui, Daisuke, "Generating natural motion in an android by mapping human motion" 3301-3308, 2005

      1 Sok, Kwang Won, "Simulating, Biped Behaviors from, Human Motion Data" 26 (26): 107-, 2007

      2 Yin, KangKang, "SIMBICON: Simple Biped Locomotion Control" 26 (26): 105-, 2007

      3 Al-Asqhar, Rami Ali, "Relationship descriptors for interactive motion adaptation" 45-53, 2013

      4 Lee, Yoonsang, "Push-Recovery Stability of Biped Locomotion" 34 (34): 180-, 2015

      5 Safonova, Alla, "Optimizing human motion for the control of a humanoid robot" 78 : 2003

      6 Di Fava, Alessandro, "Multi-contact motion retargeting from human to humanoid robot" 1081-1086, 2016

      7 Terlemez, Ömer, "Master Motor Map (MMM) – Framwork and Toolkit for Capturing, Representing, and Reproducing Human Motion on Humanoid Robots" 894-901, 2014

      8 Zheng, Yu, "Human motion tracking control with strict contact force constraints for floating-base humanoid robots" 34-41, 2013

      9 Kim, Mingon, "Human motion imitation for humanoid by Recurrent Neural Network" 519-520, 2016

      10 Matsui, Daisuke, "Generating natural motion in an android by mapping human motion" 3301-3308, 2005

      11 Riley, Marcia, "Enabling real-time full-body imitation : a natural way of transferring human movement to humanoids" 2 : 2368-2374, 2003

      12 Choi, Myung Geol, "Deformable Motion: Squeezing into Cluttered Environments" 30 (30): 445-453, 2011

      13 Ramos, Oscar E, "Dancing Humanoid Robots: Systematic Use of OSID to Compute Dynamically Consistent Movements Following a Motion Capture Pattern" 22 (22): 16-26, 2015

      14 Jain, Sumit, "Controlling physics-based characters using soft contacts" 30 (30): 163-, 2011

      15 Tonneau, Steve, "Character contact re-positioning under large environment deformation" 35 (35): 127-138, 2016

      16 Lee, Jehee, "A Hierarchical Approach to Interactive Motion Editing for Human-like Characters" 39-48, 1999

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2022 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2019-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2012-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2010-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.07 0.07 0.05
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.05 0.04 0.297 0
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼