Synthèse de mouvement pour des personnages virtuels en environnements contraints

With the growing complexity of virtual environments comes the need to provide virtual characters with a larger autonomy of motion. Additionally to walking, running and jumping, state of the art virtual applications require characters to climb, crawl, pull or push objects... Those tasks are characterized by the constrained environments in which they are achieved, where the risk of collision is high and motion capabilities are limited; they are also associated with important force exertion, resulting from contact creation. In this context, automatic motion synthesis is really difficult. This thesis aims at proposing an automatic method for motion synthesis in constrained environments. To achieve these goals, two research problems have been identified and studied. The first part is dedicated to the issue of generating contact postures compatible to achieve the considered tasks. We propose a new heuristic called EFORT (Extended FORce Transmission ratio). EFORT is used to evaluate the compatibility of a contact posture with the requested task. EFORT lies at the center of a new method for the real time generation of task efficient contact configurations. This generator finds its applications for arbitrary virtual characters and environment, and as such can be directly integrated within video game applications. The second part of this thesis focuses on the more global issue of computing a relevant trajectory in a constrained environment. This issue is seen as the search for a sequence of task efficient contact postures, suited for achieving the task. Consequently a new motion planner based on EFORT is proposed. Because it is one of the first to simultaneously address the complexity of the environment and task efficiency, our motion planner is a significant step towards an enhanced autonomy of motion for virtual characters.Avec la complexité croissante des environnements virtuels apparaît le besoin de doter les personnages qui les peuplent d'une plus grande autonomie de mouvement. En plus de marcher, courir et sauter, les simulations interactives actuelles requièrent des personnages qu'ils rampent, escaladent, poussent ou tirent des objets... Ces tâches sont caractérisées par les environnements contraints dans lesquelles elles sont réalisées, qui présentent un risque fort de collision et réduisent fortement les possibilités de mouvement; elles le sont aussi par les forces importantes qui doivent être exercées afin de les réaliser, résultant de la création de contacts. Ces deux aspects rendent la synthèse automatique de mouvements très difficile dans ce contexte. Cette thèse a pour objectif de proposer une méthode automatique pour la synthèse de mouvements en environnements contraints. Pour ce faire, deux problématiques de recherche ont été posées et étudiées. La première partie de la thèse porte sur la question de la génération de contacts pertinents pour la réalisation des tâches considérées. Une nouvelle heuristique appelée EFORT (Extended FORce Transmission ratio) est présentée ; elle permet d’évaluer la compatibilité d’une posture de contact avec la tâche demandée. Cette heuristique est au coeur d’une méthode pour la génération temps réel de postures de contact. Cette méthode s’applique pour des personnages et des environnements arbitraires, et peut être directement intégrée au sein de simulations interactives telles que les jeux vidéo. La deuxième partie porte sur le problème plus global de la recherche d’une trajectoire pertinente dans un environnement contraint. Cette recherche de trajectoire passe par la recherche d’une séquence de postures de contact qui vont permettre le mouvement. Une nouvelle méthode de planification de mouvement s’appuyant sur EFORT est donc proposée. Parce qu’elle est une des premières à simultanément considérer la complexité de l’environnement et la pertinence des configurations générées au regard de la tâche à accomplir, notre méthode constitue un pas significatif vers une plus grande autonomie de mouvement pour les personnages virtuels