Editieren von Bewegungsdaten

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Unterabschnitte

Editieren von Bewegungsdaten

Warum Bewegungsdaten editieren?

Wir wollen Bewegungsdaten aus unterschiedlichen Gründen editieren. Folgende Gründe können beispielsweise genannt werden:

Reinigung von Bewegungsdaten
Wiederverwendung von Bewegungsdaten
Veränderung von Bewegungsdaten, so dass auch praktisch unmögliche Bewegungen dargestellt werden können.
Editieren von Bewegungdaten, so dass sie speziellen Kriterien genügen (z.B. Erreichen eines Bestimmten Punktes im Raum
Anwendung geändert. Statt dass der Charakter wütend ist, soll er nun verärgert sein.
Zusätzliche Bewegungen; z.B. Bewegung eines nicht vorhandenen Schwanzes.

Um Bewegungen synthetisch erzeugen zu können, brauchen wir ein Modell. Das Modell, an welchen Parametern wir drehen müssen, damit eine Person z.B. wütender wird, ist aber noch nicht vorhanden. Wenn wir ein gutes Modell hätten, brauchen wir auch kein Motion-Capturing mehr.

Auch viel einfachere Dinge heutzutage nicht optimal gelöst, wie z.B. Editieren des Weges einer Person, Editieren der Größe einer Person, Anpassen der Bewegung, so dass eine andere Position beim Greifen genommen wird.

Pose

Eine Pose eines Agenten besteht aus deren Winkeln und zusätzlich der

Koordinate der Hüfte.

Repräsentation von Bewegung

Die Aufzeichnung der Daten wird normalerweise durch Angabe von Werten der einzelnen Parametern an diskreten Zeitpunkten realisiert. Zwischen den Werten kann man Interpolieren. Allerdings sind auch andere Repräsentationsweisen denkbar.

Die Frage: Wie ändert sich die Bewegung, wenn ich in einer Repräsentation an den Parametern drehe?

Auffassung von Bewegungen als Signale

Wir können die Bewegungen der Gelenke als Signale auffassen und als Kurve auftragen. Signale swind sich zeitlich verändernde Werte. Dies ist der Schnittpunkt zur Signalverarbeitung, denn auf solchen Funktionen können wir die Methoden der Signalverarbeitung anwenden.

Aliasing-Effekt

Bei der Beschleunigung eines Signals kann der Aliasing-Effekt auftreten. Der Effekt des Aliasing ist, dass das Signal plötzlich gleich bleibt oder sogar langsamer wird, obwohl wir es beschleunigt haben, weil die falschen Werte gewählt werden. Die Lösung ist eine Prä-Filterung der Daten, um zu gewährleisten, dass keine zu hohen Frequenzen in dem Signal vorhanden sind, bevor es verändert wird. ( $\leftarrow$ Problem tritt auch in der Computergrafik auf).

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