Human Motion Capturing & Character Animation I

Humanoide Roboter nehmen in immer mehr Anwendungsbereichen Einzug, beispielsweise als Exoskelett in der Medizintechnik. Das KIT forscht an der Weiterentwicklung von humanoiden Robotern. Teil davon ist es, Bewegungsabläufe nach dem Vorbild menschlicher Bewegung zu generieren. Der Bewegungsablauf des menschlichen Körpers ist sehr komplex. Das Zusammenspiel von Muskeln, Gelenken, Sehnen und Knochen stellt daher regelungstechnisch eine große Herausforderung dar. Ihn durch ein Programm zu simulieren, würde einen hohen Zeit- und Datenaufwand erfordern. Eine Vereinfachung mit großer Zeitersparnis stellt das Life-Capturing-Verfahren dar. Mit Hilfe von Markern welche an Referenzpunkten des Körpers eines Probanden angebracht sind, werden Bewegungsabläufe aufgenommen. Anschließend können diese auf animierte Objekte oder humanoide Roboter übertragen werden.

Im Folgenden wird das Human Motion Capturing-Verfahren mit seinen einzelnen Teilschritten beschrieben:

Das verwendete System verfügt über 10 Infrarotkameras, welche an der Decke angebracht sind. Diese senden ein Infrarotlicht aus und nehmen das reflektierte Licht von sogenannten Markern auf. Bevor mit den Aufnahmen begonnen werden kann, müssen alle Störquellen eliminiert werden. Störquellen sind beispielsweise reflektierende Gegenstände, sowie Gegenstände, welche Infrarotstrahlung aussenden (Schuhe oder Rucksäcke mit Reflektoren, Computermäuse, …). Mit Hilfe eines mit Markern ausgestatteten Stabes geht man Kamera für Kamera durch und findet die entsprechenden Störquellen und eliminiert diese oder deckt sie ab. Auch die Fenster werden abgedunkelt, sodass kein Infrarotlicht über das Sonnenlicht in den Raum dringen kann. Sind alle eliminierbaren Störquellen entfernt, werden die restlichen (bspw. die gegenüberliegenden Kameras welche selber Infrarotlicht ausstrahlen) über eine Software ausgeblendet. Anschließend werden die Sensoren kalibriert. Zu Beginn wissen die Kameras nichts über ihre Position zueinander oder ihre Position im Raum. Dafür wird wieder der Kalibrierstab, bei welchem die Abstände der Marker dem System bekannt sind, im Raum geschwenkt, wobei jede Kamera 2000 Bilder aufnimmt. Anschließend werden die Positionen der Kameras vom System errechnet.

An Referenzpunkten des Probanden werden insgesamt 58 Marker befestigt. Diese befinden sich an den für eine Bewegungserfassung wichtigsten Stellen (Bsp.: Ellbogen, Unterarm, Handgelenk,…). Anhand einer Beispielbewegung weißt man den Markerpunkten im Systemmodell ihren tatsächlichen Positionsnamen zu. Dadurch werden diese in eine Trajektorie eingebunden. Anschließend werden die Bewegungsabläufe, die man haben möchte, durchgeführt und aufgezeichnet. Ab und zu verlieren Marker jedoch ihre Positionsbestimmung, sodass die Aufzeichnung überarbeitet werden muss.

Nach der Überarbeitung wird die fertiggestellte Trajektorie in das vom KIT entworfene MMM Modell (Master Motor Map Modell) übertragen. Bei diesem Modell handelt es sich um eine Simulation des ARMAR 4. Die zuvor vom Probanden aufgenommenen Bewegungsabläufe können somit durch das Modell nachgestellt werden. Das Ziel ist es, viele verschiedene menschliche Bewegungsabläufe in einer Datenbank abzuspeichern, um diese dann in Zukunft auf fertiggestellte humanoide Roboter zu übertragen.

Der nachfolgende Podcast wurde erstellt, um das Human Motion Capturing praktisch darzustellen.

Mandery, C. et. al. (2015). The KIT Whole-Body Human Motion Database. Karlsruhe.

Terlemez, O. et. al. (2014). Master Motor Map (MMM) – Framework and Toolkit for Capturing, Representing, and Reproducing Human Motion on Humanoid Robots. Karlsruhe.

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