Motion Matchingによるキャラクター操作
https://zenn.dev/fukazaemon/articles/3fe2db2b9ec537 by Fukahire
Motion Matching
予め用意されたアニメーションデータを切り貼りすることで、リアルタイムでアニメーションを作成する手法
See also: Motion Graph （事前にグラフ構造を組む）
ユーザーの入力に対応できるなど、リアルタイム性を意識したアプローチ
仕組み
Learned motion matchingを参照した解説
Nフレームごとに、現在再生中のアニメーションより適したものがあるか判定
マッチング特徴量 (Matching Features)
関節位置、関節回転
ゲームパッド入力
👆動きがあると姿勢だけでは不連続になる。ユーザーの入力も考慮する
Learned motion matchingでは：将来の軌道や速度も使っている
これは一例で、何を特徴に使用するかは目的に応じて変化します(この部分はエンジニアリングが必要です)
特徴量をまとめたマッチングデータベースを用いるのが多い
全探索は大変
探索効率化
Learned motion matchingでは：AABB（Axis-Aligned Bounding-Box）
KD-Treeなど、マッチング高速化のアルゴリズム
生じた不連続性を消すための処理
ブレンディング
FootIK
実装例
実行ルートは test/path_following.py
Animation Source
rtpos
Root-centric local positions.
cpos
Projected root(simulation bone) centric positions.
gpos
Global space positions.
MotionMatching Source
create_matcing_features()
特徴量
位置（{leftFoot,rightFoot}）
速度（{leftFoot,rightFoot,hips}）
軌跡({20,40,60}f先の位置と向き)
https://gyazo.com/77c219cd4d0090813aa56593216ba221
np.concatenate()にaxis=-1が渡されている場合、これは最後の軸（通常は列方向）に沿って配列を連結することを意味します。具体的には、2次元配列の場合、各行に新しい列を追加する形で配列が結合されます。GitHub Copilot.icon
create_traj_features()
実用のために更に必要なこと
接触があるなら→ Inverse Kinematics
Procedural Animation（アニメーションクリップを使用しない）もある