面向虚拟与机器人交互角色的实时表现型逆运动学求解

随着交互技术的新进展，角色动画也需要新方法，以支撑机器人与VR/AR等领域。这些领域中的交互角色正日益由AI驱动，这开启了非线性与开放式叙事的可能性，甚至可能包含与真实物理世界的交互。本文提出并描述了ERIK，一种面向此类应用的表现型逆运动学技术。我们的技术允许任意运动学链（如手臂、蛇或机械臂）在将其端点朝向给定目标姿态的同时，展现出表现型姿态。该技术在交互时间内运行，且不需要任何预处理步骤（例如机器学习技术中的训练），以支撑新本体或新姿态。这使其能集成到对艺术家友好的工作流中，让艺术家通过使用其典型的动画工具选择，并在设计阶段妥善预可视化动画（即使在真实机器人上），从而更贴近此类AI驱动表现型角色的开发。我们给出完整的算法规范并加以描述，以便在我们所涉及各个领域的社区中实现和使用。我们在不同的虚拟运动学结构上以及在一个用木材和业余级舵机制作的低保真机器人上演示了ERIK，以展示该技术在低端机器人上同样表现良好。我们的评估显示了该技术的性能，即角色在多大程度上能指向目标姿态，同时将其目标表现型姿态的扰动降至最低，并遵守其机械旋转限制。