キネマティック・キットバッシング

要旨: 本研究では、運動学的キットバッシングを提案する。これは、抽象的な運動学グラフに条件付けられた、再利用可能な部品を組み立てることで関節を持つ3Dオブジェクトを合成する最適化フレームワークである。与えられたグラフと関節を持つ部品ライブラリに基づき、本手法は、各コンポーネントをひとつの首尾一貫した関節化オブジェクトへ配置・姿勢決定・スケーリングするための、部品ごとの類似変換を最適化する。さらに、任意のグラフ編集により、規定された接続関係を超えた新規なアセンブリを可能にする。本手法の中核には、部品配置のための実例（エクセンプラ）ベースの類推がある。再利用される各コンポーネントは、それが親にどのように取り付くかを示す単一の参照アセットと対応付けられる。そこで、ベクトル距離場を用いてこの取り付け状況を捉え、関節の全運動範囲にわたってマッチング誤差を積分することで整合性を測定する。これにより、エクセンプラの局所的な取り付け近傍を関節化の全過程を通じて維持する配置を優先する、運動学を考慮した取り付けエネルギーが得られる。タスクレベルの機能を取り込むために、本研究ではこの取り付けエネルギーを、アニーリングされたランジュバン・サンプリングの枠組みにおける事前分布として用いる。これにより、ブラックボックスの機能目的の勾配不要な最適化が可能となる。我々は、運動学的キットバッシングの多様な応用における汎用性を実証する。具体的には、ユーザが選択した、または自動的に取得した部品から運動学グラフを生成すること、ユーザが定義した機能をもつアセンブリを合成すること、そしてグラフ編集によって関節の向け先（リターゲティング）を変更すること、である。