211service.com
Virtuele extra's
Het gedrag van computergegenereerde menigten in films en videogames zou binnenkort veel realistischer kunnen lijken, dankzij nieuwe software die elk personage een complexe eigen persoonlijkheid geeft.
Plaatsen om naartoe te gaan, mensen om te zien: Door geanimeerde personages hun eigen persoonlijkheid te geven, zouden computergegenereerde menigtescènes in films en videogames realistischer kunnen worden.
De software is gedemonstreerd in een simulatie van Pennsylvania Station, in New York City, met afbeeldingen van meer dan 1.000 forensen, wetshandhavers, entertainers en toeristen die hun werk doen. Elk individu vertoont complex, rationeel gedrag dat samen een veel levensechtere weergave van menselijke activiteit creëert, zegt Demetri Terzopoulos , een professor in computerwetenschappen aan de Universiteit van Californië, Los Angeles.
Dit soort realisme is belangrijk in games en films, zegt Norm Badler , directeur van het Center for Human Modeling and Simulation aan de Universiteit van Pennsylvania. Hoewel gesimuleerde menigten de neiging hebben om deel uit te maken van de achtergrond van de actie op de voorgrond, zullen ze opvallen als hun gedrag onrealistisch is, zegt hij. De hele animatie moet er aannemelijk uitzien.
Tot voor kort waren crowd-animatie-algoritmen meestal gebaseerd op een of andere vorm van massaal activiteit, waarbij elk personage op een bepaalde manier beweegt, afhankelijk van hoe zijn buren bewegen. Dit werkt prima voor afbeeldingen van dierlijk gedrag, zoals de bekende wildebeeststormloop in Disney's De Leeuwenkoning , zegt Terzopoulos. Maar bij gesimuleerde mensen die enige cognitieve capaciteit zouden moeten vertonen, kan dit soort beweging doelloos en willekeurig lijken, zegt Badler.
Multimedia
Volg een enkele autonome agent door een menigtescène.
Kijk hoe virtuele menigten door Penn Station in New York City stromen.
Bekijk een simulatie van de Grote Tempel van Petra, in Jordanië.
De autonome voetgangers, ontworpen door Terzopoulos en promovendus Wei Shao, worden daarentegen beheerst door drie verschillende gedragslagen. Een bewegingslaag verwerkt basisbewegingen, zoals lopen, rennen, staan en zitten. Daarbovenop zit een reactieve laag, waardoor de personages kunnen reageren op obstakels of andere personages die ze tegenkomen; het stelt hen ook in staat om eenvoudig gedrag uit te voeren dat mensen normaal gesproken als vanzelfsprekend beschouwen, zoals rond een bank lopen om erop te gaan zitten.
Maar waar de echte complexiteit vandaan komt, is de bovenste, cognitieve laag. Hier kan de makelaar vooruit denken over wat hij in de toekomst gaat doen, zegt Terzopoulos. Het is een uitgebreid cognitief model van mensen vanaf het begin.
Een personage kan bijvoorbeeld worden belast met de eenvoudige taak om een trein te halen. Maar hij weet dat hij voor het uitvoeren van deze taak een aantal deeldoelen moet vervullen, zoals een kaartje kopen en het perron vinden. In feite kunnen zelfs deze subdoelen nog meer subdoelen hebben, zoals het vinden van het loket en het kiezen van de kortste ticketlijn om in te staan.
Dit is een complex planningsprobleem dat kan worden verergerd door het falen of succes van een personage bij het behalen van elk van zijn subdoelen, zegt Terzopoulos. Als je een trein wilt halen, maar er zijn geen kaartjes meer, dan moet je opnieuw plannen en misschien een kaartje kopen voor een latere trein.
Om het gedrag van personages nog rijker te maken, kunnen animators ze ook verlangens geven, waardoor ze kunnen stoppen om een frisdrank te kopen uit een automaat of te pauzeren om naar straatartiesten te kijken. De software van Terzopoulos slaagt er zelfs in om de manier vast te leggen waarop twee mensenmassa's, die zich door een smalle gang bewegen, op natuurlijke wijze twee tegengestelde rijstroken vormen.
Software ontwikkeld door Massive Software, gevestigd in Nieuw-Zeeland, die werd gebruikt om de enorme vechtscènes in de Lord of the Rings-trilogie te animeren, is ook in staat om geanimeerde agenten cognitief gedrag te geven, zegt de oprichter van het bedrijf. Stephen Regelous . Voor zover ik weet, is er niets bijzonders aan dit werk, zegt hij.
Maar Badler is het daar niet mee eens: uiteindelijk legt de software van Massive een aanzienlijke last op de animator of programmeur om het gedrag te creëren. Daarentegen, zegt hij, kunnen de autonome voetgangers van Terzopoulos met groot gemak worden gecreëerd. Je kunt individuele doelen toewijzen, of je kunt ze willekeurig toewijzen, zegt Terzopoulos.
Volgens Badler is de software van Massive ook praktisch voor het animeren van slechts relatief korte scènes; daarna wordt de hoeveelheid tijd die de animator aan de personages moet besteden onbetaalbaar.
Met de autonoom-voetgangersoftware, zegt Terzopoulos, is het mogelijk om relatief lange scènes te animeren, waarbij de beweging en het gedrag van 1.400 karakters in realtime worden gedicteerd. Hoe veeleisend dit ook mag lijken, hij zegt dat het mogelijk is omdat voor elk personage dezelfde set mechanismen wordt gebruikt - het zijn alleen de parameters die variëren. De grootste rekenkost is de simulatie van hun waarneming, omdat ze andere objecten vanuit hun gezichtsveld moeten bekijken, zegt hij.
Het eindresultaat is best realistisch, zegt Terzopoulos. Je kunt een individueel personage in de Penn Station-animatie van dichtbij volgen en onderzoeken gedurende een periode van maximaal 20 minuten. En wat je zult vinden, zegt Terzopoulos, is gedrag dat heel typerend is voor iemand op een treinstation.
Naast films en games, is er een toenemende interesse in het gebruik van crowd-simulatie om brand- en rampenbeoordelingen van grote openbare ruimtes uit te voeren, zegt Jian Zhang , directeur van het Computer Animation Research Center aan de Bournemouth University, in Engeland.
Terzopoulos heeft zijn software zelfs al gebruikt om archeologen te helpen bij het analyseren en meer te weten komen over het gebruik van een oud gebouw, de Grote Tempel van Petra, in Jordanië. Ze overschatten de capaciteit van het theater, zegt hij.
Terzopoulos werkt nu aan het gebruik van simulaties om slimme surveillancenetwerken te ontwerpen. De logistieke problemen van het creëren van enorme netwerken van beveiligingscamera's, samen met privacykwesties, maken het voor visieonderzoekers moeilijk om praktische experimenten op dit gebied uit te voeren, zegt Terzopoulos. De huidige trend is dus om in plaats daarvan gesimuleerde openbare ruimtes te gaan gebruiken.