Core Concepts
本研究では、運転シナリオにおける歩行者アニメーションの多様性と制御性を向上させるPACER+フレームワークを提案する。PACER+は、軌道追従とモーション追跡の2つのタスクを統合し、特定の身体部位のモーションを追跡しながら軌道に沿って移動するという柔軟な制御を実現する。これにより、様々なモーションソースから生成された多様な歩行者行動を統合的に生成することができる。
Abstract
本研究では、自動運転シミュレーションシステムにおける歩行者アニメーションの生成に焦点を当てている。従来の歩行者アニメーション手法は、軌道追従や特定のモーションの再現に限定されており、自然で多様な歩行者行動を表現するのが困難であった。
PACER+では、軌道追従とモーション追跡の2つのタスクを統合的に学習することで、この問題を解決している。具体的には、軌道に沿って移動しつつ、特定の身体部位のモーションを追跡することができる。これにより、様々なモーションソース(生成モデル、モーションキャプチャデータ、動画)から多様な歩行者行動を生成することが可能となる。
さらに、PACER+は実世界の動画から歩行者アニメーションを再現する機能も備えている。動画から得られた高信頼な関節位置情報を活用し、欠落した部分を自動的に補完することで、シミュレーション環境に自然な歩行者アニメーションを統合できる。
このように、PACER+は運転シナリオにおける歩行者アニメーションの多様性と制御性を大幅に向上させ、より現実的なシミュレーション環境の構築に貢献する。
Stats
歩行者の軌道から実際の位置までの平均誤差は0.123メートルである。
上半身モーションの追跡誤差は77.87ミリメートル、全身の追跡誤差は127.84ミリメートルである。
足のすべり量は7.68ミリメートル、足の貫入量は12.12ミリメートルである。
速度の誤差は7.42ミリメートル/フレーム、加速度の誤差は6.43ミリメートル/フレーム2である。
Quotes
"本研究では、軌道追従とモーション追跡の2つのタスクを統合的に学習することで、歩行者アニメーションの多様性と制御性を大幅に向上させている。"
"PACER+は実世界の動画から歩行者アニメーションを再現する機能も備えており、欠落した部分を自動的に補完することで、より自然な歩行者アニメーションをシミュレーション環境に統合できる。"