Motion Planning and Synthesis for Arbitrary Creatures in Constrained Environments

Synthèse et planification de mouvement pour des personnages virtuels en environnements contraints

Steve Tonneau - Irisa (MimeTIC)

PhD defense - Friday 27th february 2015

Department D6 - MEDIA ET INTERACTIONS

Composition du Jury:

Jean-Paul Laumond, Directeur de recherche au LAAS-CNRS / rapporteur
Marcello Kallmannn, Professeur associé à l’université de Californie / rapporteur
Arjan Egges Professeur associé à l’université d’Utrecht / examinateur
Taku Komura, Professeur associé à l’université d’Edimbourg / examinateur
Bruno Arnaldi, Professeur à l’INSA Rennes / examinateur
Julien Pettré, Chargé de recherche à Inria Rennes / Co-encadrant
Franck Multon,  Professeur à l’université de Rennes 2 / Directeur de thèse

Résumé :

Avec la complexité croissante des environnements virtuels apparaît le besoin de doter les personnages qui les peuplent d'une plus grande autonomie de mouvement. En plus de marcher, courir et sauter, les simulations interactives actuelles requièrent des personnages qu'ils rampent, escaladent, poussent ou tirent des objets... Ces tâches sont caractérisées par les environnements contraints dans lesquelles elles sont réalisées, qui présentent un risque fort de collision et réduisent fortement les possibilités de mouvement; elles le sont aussi par les forces importantes qui doivent être exercées afin de les réaliser, résultant de la création de contacts. Ces deux aspects rendent la synthèse automatique de mouvements très difficile dans ce contexte.

Cette thèse a pour objectif de proposer une méthode automatique pour la synthèse de mouvements en environnements contraints. Pour ce faire, deux problématiques de recherche ont été posées et étudiées.

La première partie de la thèse  porte sur la question de la génération de contacts pertinents pour la réalisation des tâches considérées. Une nouvelle heuristique appelée EFORT (Extended FORce Transmission ratio) est présentée ; elle permet d’évaluer la compatibilité d’une posture de contact avec la tâche demandée. Cette heuristique est au cœur d’une méthode pour la génération temps réel de postures de contact. Cette méthode s’applique pour des personnages et des environnements arbitraires, et  peut être directement intégrée au sein de simulations interactives telles que les jeux vidéos.

La deuxième partie porte sur le problème plus global de la recherche d’une trajectoire pertinente dans un environnement contraint. Cette recherche de trajectoire passe par la recherche d’une séquence de postures de contact qui vont permettre le mouvement. Une nouvelle méthode de planification de mouvement s’appuyant sur EFORT est donc proposée.
Parce qu’elle est une des premières  à simultanément considérer la complexité de l’environnement et la pertinence des configurations générées au regard de la tâche à accomplir, notre méthode constitue un pas significatif  vers une plus grande autonomie de mouvement pour les personnages virtuels.