1

Laboratori de Simulació Dinàmica

LabSiD Tech. People

Carlos

Toni

Javi

PhDStudents

GonzaloVerónica Nuria Gerard Xavi

Pau

UndergradStudents

Kirian

Technicalworkers

AdriánÀngels Marc

Topics: Deformations

• Cloth Simulation• Facial Animation• Medical Applications:

– Haptic Heart Model

– Inguinal Hernia

– Gait Analysis

• Fluid Simulation

Projects

• GPU - Cloth (Javi)

Projects

• Facial Animation: (Veronica)

Projects

• Fluid Animation (Nuria)

2

Projects

• Haptic Deformable Models (Gonzalo)

Projects

• Inguinal Hernia (Gerard / Javi / Carlos)

Projects

• Gait Analysis (Javi / Xavi)

Captura del Moviment:Tecnologia i Aplicacions

Seminaris Interdisciplinaris de Recerca

Captura del moviment

• En què consisteix? Enregistrar els paràmetres que descriuen el moviment d’un objecte: posició i orientació, angles, deformacions, etc.

• Per què ens cal? No és fàcil reproduir els moviments reals:caminar, gestos subtils, etc.

Captura del moviment• Reproduir l’Animació:

3

Què és el que capturem?

• Tot el cos• La cara• Les mans

• Objectes flexibles

Història de la captura de moviments

• Eadweard Muybridge (1830-1904)Moviment animal i humà

• Harold Edgerton (1903-1990)

Història de la captura de moviments

• Brilliance (Sexy Robot) al 1985 en un anunci de la Super Bowl

• Mike the talking head (Siggraph 88)

Història de la captura de moviments

Tecnologies de Captació

• Electromagnètiques

• Electromecàniques

• Òptiques

Equip de TV3:

Electromagnètiques

4

Electromagnètiques Electromagnètiques

• Exo-esquelets:

Electromecàniques• Data-globe:

Interphalangeal

Joint (IP)

Metacarpophalangeal

Joint (MCP)

Thumb Rotation

Sensor

Proximal Inter-

phalangeal Joint (PIP)

Metacarpophalangeal

Joint (MCP)

Abduction Sensors

Electromecàniques

Òptiques: Tecnologies d’un Sistema Òptic

• Tractament d’imatges: Identificació dels marcadors

• Tractament numèric: Recuperació de la posició 3D

• Tractament dinàmic: Recuperació del moviment

5

Identificació dels marcadors

• Background substraction

• Detecció de Contorns

• Nivell de Intensitat

Com es forma una imatge?

• Model de Projecció Pin-Hole

Com es forma una imatge?

• Pla de la imatge:

Com es forma una imatge?

• De coordenades del punt (x,y,z) a coordenades de la imatge (Xcam, Ycam)

·

·

cam

cam

xx f

zy

y fz

=

=

Imatge en 3D

• Sistemes de Coordenades

6

Calibració del Sistema

• Paràmetres extrínsecs:– Determinació de la posició i orientació de la

càmera.

• Paràmetres intrínsecs:– Distorsió de la imatge

per efectes òptics.

Paràmetres Intrínsecs• Distorsió per les lents

• Píxel real

Recuperació del 3D

·

·

cam

cam

xx f

zy

y fz

=

=

• Problema de la profunditat

???z

Recuperació del 3D

• Geometria epipolar

‘Tracking’ d’un marcador

• Seguiment al llarg del temps de captura d’un determinat punt en l’espai.

Aplicacions

• Biomecànica:– Clínica: reabilitació, avaluació de lesions, etc.

– Esports: entrenament, millora del moviment

– Ergonomia: detecció de moviments crítics

• Animació: – Videojocs, cinema, publicitat.

7

Aplicació Biomecànica

• Real-time Motion Capture and Analysis

• Cámaras•• Subject Unit•

• Estación base•

• PC•• DLK 900•• Unit base•

Hardware

Modelos Biomecánicos •

eBiom

eBiom: Ajuda a l’usuari

• Triar el model

• Col·locació de marcadors

• Animació del moviment

Estudi del Moviment

Sagital FrontalTransvers

Estudi del Moviment

• Model Biomecànic– Flexo-extensió del colze

Sagital

1

2

3a

Càlcul de l’angle que forma l’articulació.

Rang d’angles• Càlcul dels angles al llarg de tot el temps

de captura.

a(t)

m1(t)

m2(t)

m3(t)

Tiempo

Velocitat angularVariació de l’angle al llarg del temps

( ) ( )( )

a t a t tt

tω ∆

∆− −=

2

( ) ( )( )

a t t a t tt

tω ∆ ∆

∆+ − −=

Ángulo

Derivada posterior

Derivada centrada

8

Tècniques de Captació:

• Fotogrametria 3D

Tècniques de Captació:

• Electromiografia

Tècniques de Captació:

• Dinamometria

Tècniques de Captació:

• Goniometria

Tècniques de Captació:• Plantilles de Pressió

Tècniques de Captació:

• Plataformes de Força

9

Captures Clíniques

• Video

Moviment

• Unitat d’Anàlisi de la Marxa (UAM)

Aplicacions: Animació• Format de dades: Biovision

– Estructura Jeràrquica

LA RA RLLLH

CHEST

L-HIPR-HIP

ROOT Root

Tipus d’articulacions

1-DOF

2-DOF

3-DOF

Sistema de Coordenades• Models d’articulacions:

– 1-2-3 DOF

Correció de dades

• Soroll a les Dades: Filtrat de trajectories

11/12/2010

1

Xavier Lligadas, Antonio Susin

Universitat Politècnica de Catalunya

Motivation

� Create characters capable to interact realistically with the

environment.

Environment

� Ruled by classic dynamics.

Environment

� Ruled by classic dynamics.

� Rigid body dynamics.

Environment

� Ruled by classic dynamics.

� Rigid body dynamics.

� Different terrain properties and slopes.

Traditional character animation

� Key-frame Animation.

11/12/2010

2

Traditional character animation

� Key-frame Animation.

� Motion Capture.

Traditional character animation

� Interpolation

� Running.

� Slope walking.

� Jumping

Traditional character animation

� Interpolation

� Inverse Kinematics

� Reaching.

� Slope positioning.

Traditional character animation

� Interpolation

� Inverse Kinematics

� Reaching.

� Slope positioning.

Environment-Character

� Traditional character animation does not scale well in physically driven environments.

� Limited number of animations for an infinite number of possible interactions.

� Some techniques can help to alleviate the problem.

� Interpolation.

� Inverse kinematics.

Environment-Character

� Traditional character animation does not scale well in physically driven environments.

� Limited number of animations for an infinite number of possible interactions.

� Some techniques can help to alleviate the problem.

� But variations are still boring…

11/12/2010

3

Physically actuated characters

� Unstable, underactuated, high-dimensional dynamical

systems

� Require

� Planning (Animation System)

� Muscles (Controllers)

� Balance. (Control laws)

Biomechanics / Animation

� Biomechanics can be executed offline.

� Precision.

� Animation requires real time.

� Look like reality.

Biomechanics / Animation

� Biomechanics can be executed offline.

� Muscle forces (Optimization).

Biomechanics / Animation

� Animation requires real time.

� Resultant of forces.

Animation System

� Procedural system.

� As little information as possible.

� Easy to introduce new animations.

Animation System

� Walking

� 4 desired states.

� Key features.

11/12/2010

4

Controllers

� They must generate the

force in charge to drive the

character from its current

state to the next desired

state.

Proportional derivative controllers

� The most widely used controllers

� Easy to create.

� Fast execution.

� Difficult to stabilize and parameterized.

( ).

θκθθκτ ddP −−=

?=Pκ?=dκ

Velocity based controllers

� Parameterization

� Maximum torque that a controller is able to generate.

� Experimentation…

� Databases…

� Controllers reaction time.

� Experimentation…

� Bibliography…

maxτ

rt

Velocity based controllers� Torque calculation

� Step 1: Calculate desired velocities.

Velocity based controllers� Torque calculation

� Step 2: Calculate torques.

ttr

inc ∆= maxττ

-Impose torque continuity.

Velocity based controllers� Torque calculation

� Step 3: Forward dynamics.

11/12/2010

5

Control laws

� Center of mass projection (cCM) inside base polygon.

� If cCM lays outside the

tolerance polygon, we use

inverse kinematics to

change the desired state

and increase the base

polygon.

Control laws

� Center of mass projection (cCM) inside base polygon.

� If cCM lays outside the

tolerance polygon, we use

inverse kinematics to

change the desired state

and increase the base

polygon.

Control laws

� Center of mass projection (cCM) inside base polygon.

� If cCM lays outside the

tolerance polygon, we use

inverse kinematics to

change the desired state

and increase the base

polygon.

Control laws

� Center of mass projection (cCM) inside base polygon.

� If cCM lays outside the

tolerance polygon, we use

inverse kinematics to

change the desired state

and increase the base

polygon.

( )lengthFoot

bPcCMd 2

3

4 −−=

Control laws

� Additional foot-ground controller.

� Zero desired velocity.

� Fictional increase of the base polygon.

� Stabilization of the system.

� Introduction of artificial forces.

Additional controller

Results

� Walking and reacting to pushes.

11/12/2010

6

Results

� Walking in a constrained environment without requiring optimization or pre-process.

Results

Current Work

� Zero Moment Point Calculation.

� Inverted Pendulum model.

� New Control Laws.

� LCP Problems.