レンヌ大学やInriaなどによる研究チームは、仮想キャラクタの視野内のみから障害物を回避し目標を達成する自律歩行するためのシステムを発表しました。
論文：Character navigation in dynamic environments based on optical flow
著者：Axel López, François Chaumette, Eric Marchand, Julien Pettré
所属：Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA, France
本論文は、エージェントが障害物の衝突回避と目標到達を組み合わせたナビゲーションタスクを自律的に実行するためのキャラクタアニメーションシステムを提案します。本研究の特徴は、エージェントの視野内の視覚的情報のみを使用していることです。そのため、人間の歩行制御をシミュレーションできることの他に、カメラを装備したロボットに視覚的認識能力を与えることも可能にします。
具体的には、まずエージェントのカメラ（仮想の目）からの情報（環境のオブジェクトとの相対的な動きから生じるオプティカルフロー）を取得します。次にオプティカルフローをセグメント化して処理し、衝突までの時間などの視覚的特徴を抽出します。次に、これらの視覚的特徴とエージェントの動きとの間の関係を確立し、キャラクタが追従、回避、到達などのタスクを実行できるようにする一連の制御機能を設計し、これらを組み合わせることで、動的な環境において複数の障害物を避けながら目標を達成することを可能にします。