Computación evolutiva para aprendizaje automático de rutinas de movimiento humano en animación por computador y videojuegos

Abstract

En la actualidad se siguen desarrollando programas que simulan y pretenden imitar el comportamiento humano. Este tipo de programas engloban tanto a motores de creación de videojuegos como motores de desarrollo en tres dimensiones, software para películas, series, documentales, etc. Un gran número de programas han sido creados y desarrollados con el fin de imitar el comportamiento humano y muchas de sus variantes. Bien es cierto que absolutamente todos los comportamientos humanos que podamos ver tanto en Internet como en la televisión han sido programados minuciosamente para comportarse como tales. Un ejemplo sencillo es una película de animación cualquiera, en la que todos los movimientos que realizan los personajes han sido cuidadosamente coreografiados y planeados por diseñadores y programadores para ser ejecutados por un software que finalmente lo engloba todo en una serie de movimientos en los cuales el actor virtual no tiene consciencia de ser un personaje ni de estar actuando como tal. Una idea muy interesante y sobre todo muy actual a día de hoy es conseguir que estos personajes, a los que se les asignan movimientos, aprendan por sí mismos a realizarlos. Básicamente, el problema consiste en que un actor sintético, por ejemplo un humano virtual o cualquier representación de algún animal o incluso objeto, no será capaz de realizar un movimiento si no existe una programación que le indique exactamente las cientos de funciones que debe hacer para por ejemplo, conseguir mover una pierna, la columna, el cuello, etc... Es por ello que nuestro problema radica en: dado un esqueleto simplificado, el cual consta de una serie de huesos básicos, los suficientes como para apreciarse que es un esqueleto humano, éste aprenda a realizar movimientos tales como erguir la columna desde el suelo o levantarse hasta una posición que consideremos como estar de pie, a base de prueba y error por sí solo. De esta forma nadie le estará indicando cual es el camino correcto para levantarse, si no que habrá unas pautas que irá aprendiendo tales como: si acabo en determinada posición no deseada, no debe ser éste el camino correcto para levantarme o, si mi cabeza permanece en esta localización global durante un determinado periodo de tiempo es posible que los pasos anteriores decididos sean correctos. Los resultados obtenidos en este Trabajo de Fin de Grado han sido bastante satisfactorios, ya que se ha conseguido una posición final erguida y de pie de un esqueleto que partía de una posición tumbada y boca arriba y que no sabía absolutamente nada sobre la posición final al comenzar a intentar levantarse.

Nowadays, we are continuouly looking for programs able to simulate and pretending to imitate the human behaviour. This type of programs encompass both video game creation engines and three-dimensional development engines, software for movies, series, etc. A large number of programs have been created in order to imitate human behavior and many of its variants. As a matter of fact, all the human behaviors that we can see both on the Internet and on television have been carefully programmed to behave as they are. A simple example is an animated film in which all the movements performed by the characters have been carefully orchestrated and built by designers and programmers and have been executed by a software that finally encodes everything in a set of movements in which the virtual actor is not aware of being a character or acting as such. A really interesting idea is to make these characters learn by themselves how to perform this motion patterns. Basically, our problem is that any synthetic actor, such as a virtual human or any digital representation of an animal or even an object, will not be able to perform a movement if there is no programming that describes exactly the hundreds of functions we must implement to, for instance, move a leg, move the spine, the neck, etc. It is in this context that our problem lies in: given a simplified skeleton, which consists of a set of basic bones, enough to appreciate that it is a human skeleton, make the synthetic actor learn to perform movements such as erect the spine from the ground or get up to a position that we consider to be standing, based on trial and error on its own. In this way, nobody will be indicating what is the right way to stand up, but there will be some guidelines that will be learned such as: if I finish in a certain undesirable position, it should not be the right way to get up or, if my head remains in this global location during a certain period of time it is possible that the previous steps decided are correct. The results obtained in this project have been quite satisfactory, since our digital actors have achieved a final standing pose from an initial pose lying on the floor even when they knew absolutely nothing about the final position nor the sequence os movements leading to it when they started to try to get up.