211service.com
Virtuelle ekstramateriale
Computergenererede folkemængders adfærd i film og videospil kunne snart virke meget mere realistisk takket være ny software, der giver hver karakter en kompleks personlighed for sig.
Steder at tage hen, folk at se: At give animerede figurer deres egne personligheder kan gøre computergenererede publikumsscener i film og videospil mere realistiske.
Softwaren er blevet demonstreret i en simulering af Pennsylvania Station i New York City, der viser mere end 1.000 pendlere, retshåndhævende betjente, entertainere og turister, der er i gang med deres forretning. Hvert individ udviser kompleks, rationel adfærd, der tilsammen skaber en meget mere naturtro repræsentation af menneskelig aktivitet, siger Demetri Terzopoulos , professor i datalogi ved University of California, Los Angeles.
Denne form for realisme er vigtig i spil og film, siger Norm Badler , direktør for Center for Human Modeling and Simulation ved University of Pennsylvania. Selvom simulerede folkemængder har en tendens til at udgøre en del af baggrunden for handlingen i forgrunden, vil de skille sig ud, hvis deres adfærd er urealistisk, siger han. Hele animationen skulle se plausibel ud.
Indtil for nylig har crowd-animation-algoritmer typisk været baseret på en form for flokaktivitet, hvor hver karakter bevæger sig på en bestemt måde afhængigt af, hvordan dens naboer bevæger sig. Dette fungerer fint til skildringer af dyrs adfærd, såsom den velkendte gnu-stampe i Disneys Løvernes Konge , siger Terzopoulos. Men hos simulerede mennesker, der burde have en vis kognitiv kapacitet, kan denne form for bevægelse virke formålsløs og tilfældig, siger Badler.
Multimedier
Spor en enkelt selvstændig agent gennem en menneskemængde.
Se virtuelle menneskemængder strømme gennem New York Citys Penn Station.
Se en simulering af det store tempel i Petra i Jordan.
De autonome fodgængere designet af Terzopoulos og kandidatstuderende Wei Shao er på den anden side styret af tre forskellige lag af adfærd. Et bevægelseslag håndterer grundlæggende bevægelser, såsom at gå, løbe, stå og sidde. Ovenpå dette sidder et reaktivt lag, som gør det muligt for karaktererne at reagere på forhindringer eller andre karakterer, de møder; det sætter dem også i stand til at udføre simpel adfærd, som folk normalt tager for givet, såsom at gå rundt om en bænk for at sidde på den.
Men hvor den virkelige kompleksitet kommer fra, er det øverste, kognitive lag. Det er her, agenten er i stand til at tænke fremad om, hvad den skal gøre i fremtiden, siger Terzopoulos. Det er en omfattende kognitiv model af mennesker fra bunden.
For eksempel kan en karakter blive pålagt den simple opgave at fange et tog. Men den ved, at den for at kunne udføre denne opgave skal udføre en række delmål, såsom at købe billet og finde togperronen. Faktisk kan selv disse delmål have yderligere delmål, såsom at finde billetkontoret og vælge den korteste billetlinje at stå i.
Dette er et komplekst planlægningsproblem, der kan forværres af en karakters fiasko eller succes med at opfylde hvert af dets delmål, siger Terzopoulos. Hvis du vil nå et tog, men der ikke er nogen billetter tilbage, så skal du omplanlægge og måske købe billet til et senere tog.
For at gøre karakterernes adfærd stadig rigere, kan animatorer også give dem ønsker, hvilket kan få dem til at stoppe op for at købe en sodavand fra en salgsautomat eller holde pause for at se nogle gadeunderholdere. Terzopoulos's software formår endda at fange den måde, hvorpå to menneskemængder, der bevæger sig gennem en smal korridor, naturligt danner to modsatrettede baner.
Software udviklet af Massive Software, baseret i New Zealand, som blev brugt til at animere de enorme kampscener i Ringenes Herre-trilogien, er også i stand til at give animerede agenter kognitiv adfærd, siger virksomhedens grundlægger. Stephen Regelous . Så vidt jeg kan se, er der ikke noget særligt nyt i dette arbejde, siger han.
Men Badler er uenig: I sidste ende lægger Massives software en betydelig byrde på animatoren eller programmøren for at skabe adfærden. Derimod, siger han, kan Terzopoulos' autonome fodgængere skabes med stor lethed. Du kan tildele individuelle mål, eller du kan tildele dem tilfældigt, siger Terzopoulos.
Også ifølge Badler er Massives software praktisk til kun at animere relativt korte scener; derefter bliver den tid, animatoren skal bruge på karaktererne, uoverkommelig.
Med den autonome fodgængersoftware, siger Terzopoulos, er det muligt at animere relativt lange scener, der dikterer bevægelsen og adfærden for 1.400 karakterer i realtid. Hvor krævende dette end kan virke, siger han, er det muligt, fordi det samme sæt mekanismer bruges til hver karakter - det er kun parametrene, der varierer. Den største beregningsudgift er simuleringen af deres opfattelse, fordi de skal se på andre objekter fra deres synsfelt, siger han.
Slutresultatet er ret realistisk, siger Terzopoulos. Du kan følge og granske en individuel karakter i Penn Station-animationen på tæt hold i perioder på op til 20 minutter. Og det, du vil finde, siger Terzopoulos, er adfærd, der er ret typisk for nogen på en togstation.
Ud over film og spil er der stigende interesse for at bruge crowd-simulering til at hjælpe med at udføre brand- og katastrofevurderinger af store offentlige rum, siger Jian Zhang , direktør for Computer Animation Research Center ved Bournemouth University, i England.
Faktisk har Terzopoulos allerede brugt sin software til at hjælpe arkæologer med at analysere og lære mere om brugen af en gammel bygning, det store tempel i Petra, i Jordan. De overvurderede teatrets kapacitet, siger han.
Terzopoulos arbejder nu på at bruge simuleringer til at hjælpe med at designe smarte overvågningsnetværk. De logistiske problemer med at skabe enorme netværk af sikkerhedskameraer sammen med bekymringer om privatlivets fred gør det vanskeligt for synsforskere at udføre praktiske eksperimenter på dette område, siger Terzopoulos. Så den nuværende tendens er at begynde at bruge simulerede offentlige rum i stedet for.