模拟四足动物的运动技能

模拟四足动物的运动技能ACMSIGGRAPH2011年学术会议论文集[摘要]我们开发的基于物理的步态和技能的综合模拟四足，我们模拟的项目包括狗的步行，小跑，步伐，慢跑，横向疾驰，旋转驰骋，跨越能力和平台和越过障碍跳跃，坐，卧，站立起来和从跌倒站起来。控制器使用基于步态图表的一个表象，双小腿的框架模式，一个灵活的脊椎模型，和内部的广泛使用通过雅可比矩阵的转置的虚拟力量。最佳化地运用这些控制抽象是为了实现运动风格稳健的步态和跨越。由此产生的步态是根据推动扰动和鲁棒性穿越可变地形的情况进行评估。模拟的动作也被用来和从一只拍摄的狗捕获的运动数据进行比较。一、简介四足动物是在我们周围世界的一个重要组成部分。因此，并不奇怪，猫，狗，鼠，马，驴，大象和其他动物，真的也好实或神话中的也好，它们经常出现在游戏，电影，和模拟的虚拟世界中。使用互动式的四足动物动画的游戏包括《Cabela的非洲野生动物园》，《动物园大亨》，《红色死亡救赎》，和《刺客的信条》。范例影片包括《魔戒》，《纳尼亚传奇》，和《猫狗大战》，尽举几例。因为许多可能的步态，体型和身材比例的变化，所以四足动物的运动，是非常丰富，从鼩到大象。存在多种方法，使骨骼和腿可以支持的运动，但是建模等多样化的动作进一步加剧的缺乏现有的运动捕获数据的困难。作为二十年前首次提出（Raibert和霍金斯，1991年），正向动力学模拟使用合适的控制器提供了一个可行的方法创建互动，来反应四足动物运动。我们建立这个一般方法来自以下投稿：1.我们发展在四足动物模拟使用的几个包括双腿架模型的抽象，抽象的一个灵活脊椎，和内部的虚拟力量的广泛使用。这些灵活的词汇为四足运动的设计的组成部分。2.我们展示这些创作的步行，小跑，步伐，慢跑，并使用这些控制抽象为模拟狗不同的速度和旋转横向疾驰步态。这些步态是自动调整（优化）的，以满足各种目标。我们对一只狗的动作和我们模拟的动作进行比较，评估步态转换步态的稳健性，推动和意想不到的步骤操作。3.我们制定一个灵活的参数化的跳跃，可以从不同的初始小跑的速度执行，这使得模拟四足动物跳上和关闭的平台，越过障碍，跃过沟壑。我们进一步开发包括坐，卧下，站立起来的控制器。二、相关工作组合运动学和动力学的方法已应用于四足动物动画，距今超过四分之一世纪。一个全面的四足动物的动画作品最近的一项调查[Skrba等，2008]。以下调查是大量集中在基于控制器的方法，即使如此，是有选择性的，因为以前在这方面工作的广泛性。程序和以轨迹为基础的方法：吉拉德和Maciejewski早期工作[1985]建议使用的步态模式，脚的位置样条，逆运动学，和身体的位置，简化体动力学的制约。布隆伯格和Galyean[1995]培养作为模拟一个多层的运动方法电机系统的狗，重点支持更高层次的行为。[海克尔等，2008]游戏的发展产生任意足动物，包括运动模式的程序动画的方法。Torkos和VANDEPanne[1998]轨迹优化技术应用于一个抽象的quadrupedmodel获得与脚位置和计时模式兼容的议案。Wampler和Popovi'c[2009]开发一个基于物理的周期性腿的运动轨迹为两个层次的优化过程，并用它来探索形式和功能之间的联系。KRY等人[2009]探索发展直接从狗模型的几何形状的周期性步态模式的基础上使用模态变形。二维前进动态模拟：四足步态的动态模拟，是一个跨越动画，机器人技术和生物力学的共同目标。基于物理模拟通常更适合环境比运动学模型建模照本宣科的相互作用。二维矢状面模拟的四足动物可以揭示的步态的本质除了三维运动的全部复杂性，因此经常被用于四足步态和控制策略的开发和分析。范登博格特[1989]发展具有显著的议案方面的限制，以便按照议案和地面的反作用力数据的二维刚体模型。Marhefka等人[2003]培养基于模糊逻辑控制策略模拟平面驰骋。Krasny和奥林[2004]使用搜索算法探讨开环2D驰骋的空间。杜林和麦克马洪[2001]使用10链接平面模拟测试，开发和分析马横向驰骋的前馈和反馈战略。黄和奥林[1995]培养使用一个简化的平面模型的四足站立跳跃的控制策略。3D前进的四足动物的步态的动态模拟介绍Raibert和霍金斯[1991]开发的小跑，包围和驰骋刚体和可扩展的腿四足机器人的步态控制策略。Kokkevis等[1995]提出了混合运动和动态控制器和模拟3D狗与一个硬性躯干，可以行走和小跑使用线性规划框架。林格罗塞[1996]在横向和旋转驰骋，如步态的模拟演示，可以适当的身体和腿部设计和圈足型材的自我稳定。VandePanne[1996]探索优化开环使用，通过被动稳定的控制策略，包括行走，小跑，约束，和机架步态生成动态模拟的三维运动。Krasny和奥林[2006]采用了多目标优化，以培养稳定为9连杆的三维仿真驰骋。我们的工作改善了3D的方式，如在本节结束所述的四足模拟的艺术状态。四足机器人:已开发了众多的四足机器人，以及与控制策略，有其特定的机械设计兼容的。四足动物和大狗提供了开创性的示威运动，是非常强劲，以推动和许多不同类型的地形，例如雪地，泥泞，陡峭的山坡。最发达的步态，同时移动对角对面的腿对，在小跑的步态。炸机器人提供了一个充满活力和对称的“反弹”步态[Furusho等的早期示范2002年]。侦察机器人是一种小型机器人能够使用1度的自由腿进行行走，登山，和驰骋。使用政策梯度法[科尔和Stone2004]索尼AIBO机器人行走步态已自动优化。已经开发了大量的控制策略LittleDog机器人，这些通常集中在较慢的步态和地形崎岖，需要仔细的运动规划。基于CPG的控制策略证明，并开发了崎岖的Tekken2机器人动态行走。双足控制：基于物理的动画角色的发展，可以步行和运行是一个困难的问题，最近出现了显著的进展，例如，[霍金斯等，1995年；拉兹洛等，1996年；尹等，2007年；索等，2007年；Muico等，2009年；叶，刘2010年；Lee等人，2010；COROS等，2010年；吴和Popovi'c，2010年；德拉萨等，2010]。Faloutsos等[2001]培养一个模拟人体模型的串行控制器组成的框架。一个广泛的前艺术上的两足动物控制的问题进行全面检讨，是超出了本文的范围。两足动物控制开发的思路，提供见解和四足动物控制的灵感。但也有许多悬而未决的问题，在这些方法扩展到四足动物。哪些方法以及规模？什么是良好的四足动物运动的目标？四足动物的议案如何撰写在面对缺乏运动捕获数据？哪一个抽象的模型适合使用在控制计算中？灵活的脊椎应该以何为蓝本？我们在本文提供在这些问题的答案。我们的工作：本文开发的方法和结果可区别于以前的工作中的许多方面。我们制定灵活的抽象脊柱模型，这有助于实现在快速步态更加自然的运动，如疾驰。灵活的脊椎连接正面和背面的腿框架，共同构成一个双腿架模型，每条腿框架方面的独立决定脚步的位置，高度控制，变桨距控制。该控制器还利用步态的前馈内部调整使用优化的虚拟力量。一个模拟的四足动物的能力，可以沿任意维数进行评估，包括支持的步态和步态转换数量，他们的速度，有能力把，外部扰动的鲁棒性和地形，已知的四足动物动物的步态相似，和数量可以执行的其他技能，例如，跃起，坐，跌倒。沿着许多这些方面，我们评估我们的模拟四足动物。三、四足步态控制器良好的控制表示应紧凑的，富有表现力，并在摄动时提供了强大的运动。图2提供了本文开发的四足控制器的各个组成部分的结构的概述，其中每个将在短期内更详细地描述。该控制器还使得使用图3所示的四足动物抽象。该模型所示的四足的前部和后部的腿架由一个灵活的脊椎连接。考虑到控制器的各种组件的设计直接与四足动物的抽象这一点，如虚拟的力量，步态图，和各种轨迹。许多轨迹和参数，定义控制器是在一个单独的离线优化阶段，这将在随后的一节（X4）详细调整。整体控制环路提供的扭矩向前动态模拟器，在每一个时间步，如在图2所示。前锋动力学模拟被视为一个黑匣子，在任何时间步长，控制器不利用任何运动方程的具体知识。计算力矩的产生有两个来源：通过雅可比移调控制应用，并通过联合控制，通过虚拟的内力计算力矩使用比例微分（PD）控制器。然后，这两个来源的力矩相加。在附录提供的整体控制环路的伪代码。3.1步态控制器的详细信息了解控制器，需要从它的构造（图2）组件的类型了解，以及这些组件是如何被用来驱动抽象的四足动物模型（图3）的运动。步态图：四足步态的特点在很大程度上通过时机和相对逐步的每个腿的摆动和姿态阶段。这是捕获步态图和整体步幅期间，T.图4显示了本文为蓝本的六个步态步态图。步态阶段，2[0，1）=T=T计算，其中T是所需的步态期间定义一个箭步内所取得的进展。我们进一步定义内的立场相或用腿摆动期的进展，某些方面的动作是仿照作为步态阶段的功能，如臀部所需的高度和间距。其他方面的的姿态或摆动相如的摆动脚的高度轨迹，功能建模。除慢跑，我们从实验狗的视频记录的数据跟踪的步态图[Abourachidetal.2007]。视频中提取包含在所附的补充材料包括本文和实验步态几个周期的方案，测图的视频。对于步伐，我们用小跑的时间，但适用于对左右，而不是对角线对。对于慢跑，我们估算由亚历山大提供的数据为基础的步态图。虚拟的力量是计算力矩两个主要来源之一，如图2所示。这些使的骨骼结构在很大程度上是抽象的指定协调组内部力矩。应用虚拟力F，使用雅可比移调=JTF来计算所需的内部力矩。虚拟的力量，可以适用于特定的点，或可应用于如大规模的中心环节的集合衍生变量。一个基本环节，必须指定为每一个虚拟的力量。图5给出的术语，我们将使用来形容应用虚拟力量。在所示的例子中，虚拟的力量在后面指定的力矩，有助于提高身体前方。联合控制提供计算力矩的第二个来源。所有四足关节立场阶段（见立场计算）腿的髋关节异常，比例微分（PD）控制器，在任何时候都积极。虽然提供了很多核心功能方面的运动，例如，用腿的立场，以加快身体向前或向上的正面或背面，的虚拟力量，共同控制仍然需要控制的腿和身体的整体造型。目标的角度提供了预定义的轨迹（头部，颈部和尾巴），逆运动学（腿），或插腿架方向（脊柱）。头，脚，腿架的方向是与一个理想的世界框架方向控制，而所有其他关节伺服所需的本地方向，即，尊重他们的父链接。的PD关节角度的收益，Kp和Kd，设置为固定值，也就是说，它们不依赖步态。腿架：抽象的四足动物允许控制器的设计在很大程度上是独立的骨架的具体细节，如用于模拟特定的身体部位的骨骼链接的几何形状和数量。抽象的四足动物模型组成的前部和后部的腿架，如图3所示。架的定义位置坐标系的脊椎，腿连接的铰接链接。对于后腿与此对应的骨盆。前腿是仿照作为直接连接到脊柱的链接，它抽象了肩胛骨的动作。的腿架的高度和方向的动议是由控制器调节的主要特点。腿架被用作控制器中的所有虚拟力量的基础环节。我们还应当使用“腿架”指与它的腿可以不介绍含糊不清的情况下完成对连结在一起。姿态是腿架的运动控制的主要原因。我们首先描述的腿架间距的控制，这是通过使用适用于一个给定的腿架的力矩的总和。每条腿架接收来自应用，它连接到（S）的立场腿，摆动腿（S），和邻近的脊椎段，即LF=的姿态+摆动+脊柱关节的力矩。在这里，立场是连接到一个给定的腿架的立场腿髋关节力矩的总和，并摆动和脊柱定义为摆动腿和邻近的脊椎段类似的数量。鉴于计算一个理想的世界框架的腿架和其当前的方向，所需的LF值的方向是与PD控制器。这是类似的立场臀部治疗SIMBICON框架。如果一条腿架的的姿态，它的腿，所需的力矩均分两个的姿态关节。如果腿架摆动两条腿，然后低频无法实现和腿架方向不再是积极控制。为了从事脊柱创造充分的身体动作，我们还可以选择脊柱帮助应用LF腿架。目前，我们应用此策略的前腿架要求脊椎承担所需的扭矩的50％，而腿的立场假定其余。脊柱没有任何接触，我们发现，躯干展品在一个小一些步态摇摆从一边到另一边。虽然我们没有探讨，一个等价的策略可以应用到后排腿部框架。接下来我们解释所使用的虚拟力量，以帮助指导的腿架的运动。首先，虚拟力Fh是用来调节腿架的高度，