blender en proyectos de i+d+i. casos de estudio

Proyectos de I+D+i

2010

Blender

BlenderVen

Dr. Carlos Glez. MorcilloProfesor Contratado DoctorEscuela Superior de InformáticaUniversidad de Castilla-La Mancha (España)

[email protected]

Casos de estudio en

mailto:[email protected]

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Carlos Glez. Morcillo · [email protected] [Trp 2]

Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i

InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura

GANASHesperia AR

Museo

Tiempo CLV.Virtual HGCR

V.Virtual ESI

V.Virtual Nefrol.

Cool Pizza

MAgArRO

Moskis 3D

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GANASHesperia AR

Museo


V.Virtual ESI

V.Virtual Nefrol.

Cool Pizza

MAgArRO

Moskis 3D

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Infoarquitectura● Visualización. Desarrollo.● Tiempos ajustados.● Scripts Python para automatización de tareas.

● Métodos de Ilum. Global.

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Iluminación Global con

Yafray

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Ajustes de Postproducción

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Ajustes de Postproducción

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GANASHesperia AR

Museo


V.Virtual ESI

V.Virtual Nefrol.

Cool Pizza

MAgArRO

Moskis 3D

ESI: 6m 2p / 25 CPU 60dVVHGCR: 5m 3p / 64 CPU 40dNefrología: 5m 2p / 90 CPU 30d

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Visitas Virtuales● Uso de Cluster Oscar.

● Modelos muy complejos que deben ser cargados enteros en memoria.

● Dificultad para separar en capas.

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Oscar

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V.Virtual ESI

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Cool Pizza

MAgArRO

Moskis 3D

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Cool Pizza!● Sistema de Partículas.● Generación de capas con diferentes configuraciones.

● Soporte de físicas muy potente en Blender!.

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Tiempo Castilla-León● Problema: Generar el vídeo metereológico < 2h.

● Sin requisitos extra de Software/Hardware.

● Solución: Blender como caja negra de generación de vídeos.

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Síntesis automática mediante un personaje virtual del lenguaje de signos español (LSE). ● Diccionario de signos reutilizable; basado en estándares libres e independiente de la representación.

● Obtención de poses clave.

● Animación No Lineal. Mezclado dinámico.

Frase Español

Diccionario-Gestos

Objetivos

Editor RepresentaciónPLN

Expre-siones

Palabras

Poses

Video

Captura deMovimientos

ExtracciónCuaternionesElementales

Texto en Castellano

Tokens en LSE

DiccionarioMorfológico

ReglasSustitución

A. Léxico

A. Morfológico

A. Sintáctico

A. Semántico

Reord. Estruct.

AdaptaciónCuaternions ANL

Claves Vértices Relativas

Descr. Indep. Visualizador

OpenGL

SíntesisScanLine

Sínt. Realista

Sínt. Realista

GeneraciónLocal

Sínt. Realista

Sínt. Realista

GeneraciónRemota (Grid)

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Editor de Gestos

● Captura de poses de vídeo real. Manejadores de alto nivel.

<pose name="Action.002_13"><gbone name="Bisep.R">

<quaternion id="quat_0">0.926305770874

</quaternion><quaternion id="quat_1">

....<location id="loc_0">

0.5232</location><location id="loc_1">

...</gbone>

Especificación Poses Clave

● Representación basada en esqueleto indepen-diente del actor virtual.

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PLN

come (lema: comer)tag: VMIP3S0

gato (lema: gato)tag: NCMS000

el (lema: el)tag: DA0MS0

desobediente (lema: desobediente)

tag: AQ0CS0

pescado (lema: pescado)tag: NCMS000

blanco (lema: blanco)tag: AQ0MS0

«El gato desobediente come pescado blanco»Sujeto Verbo Objeto

GATO + DESOBEDIENTE + PESCADO + BLANCO + COMER

Verbo / Nombre?

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Hesperia ARRealidad Aumentada: Incorporación de información visual sintética al mundo real.

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Combinan info. del mundo real e info. Virtual.

Necesidad de interactividad en tiempo real.

Representación tridimensional.

123

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Combinan info. del mundo real e info. Virtual.

Necesidad de interactividad en tiempo real.

Representación tridimensional.

123

Necesidad de conocimiento preciso de camera pose.

Necesidad de rápida respuesta en entornos reales (incertidumbre).

Gestión de recursos remotos.

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Posicionamiento+

Pre

cisi

ón

Patrones(Óptico)

Sistema InercialAlecerómetros,

Giróscopo, Brújula...

+ E

rror D

inám

ico

Posicionamiento RelativoElementos Activos

Posicionamiento por Satélites(Global Positioning System)

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Tracking Multicámara● Base de datos con información GPS para interiores.

● Posicionamiento de marcas.● Sistema de referencia 3D

universal.

● Relación espacial cámaras. ● Matriz de Transformación Neta.● Posibilidad de N cámaras.● Cálculo automático en fase de

calibración.

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Agregación Percepc nes

● Función Agregación de Percepciones. Variables:

● Cámara.● Distancia.● Probabilidad de identificación.

● Rotación.● Vector histórico.

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Arquitectura General

TrackingLayer

Inertial System

EstimatorAgent

Compass

Acelerom.

Gyros.

GPSAgent

Absolute Methods Relative Methods

FiducialAgent

LedsAgent

Point T.Agent

Op. FlowAgent

VideoStream

LightweightAgent

LightweightAgent

RFIDAgent

AudioStream

SensorLayer

FusionLayer Historical

PerceptionAgent

Perception FusionAgent

3D Repr.ManagerAgent

PhoneAgent

HMDAgent

TabletPCAgent

RepresentationLayer

ServiceLayer

MultiAgentRender Grid

3D Model RepositoryAgentFace

IdentificationAgent

InteractionAgent

Authentication Agent

StaticAgents

MobileAgents

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Arquitectura General

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Características● Alto número FPS (110 aprox).● Necesidades cómputo no muy altas. ● 2 cámaras (1 visión + 1 auxiliar tracking).● Sistema inercial (Brújula + Acel + Giros).● Integración Middleware:

● Productor: Posición + [Video]● Consumidor: Cualquier información textual

(Sensores, alarmas, etc...) + Información visual (cámaras, imágenes....).

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Moskis 3D

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Museo de la Informática● Uso de técnicas de Realidad Aumentada para interacción con modelos 3D.

● Interfaz completo en OpenGL.

● Fácil actualización y mantenimiento.

● MUY Robusto: GNU/Linux.

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Render Local (1 agente)

Idea General

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Render Local (1 agente)

1. División Problema

2. Render de cada Unidad de Trabajo (Optimización Local)

Render Multiagente

(n Agentes)

3. Unión de Resultados

Idea General

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Ar q

u ite

ctur

aC

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Info

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Ag

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20

07

Sys

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Inn

ova t

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Aw

a rd

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Ar q

u ite

ctur

aInput Service

Service

Start Service Agent Manag.System

DirectoryFacilitator

Agent Comm.Channel

Analyst Blackboard Model Repo. Master

Agent ACL MessageContent RDF

Render AgentZone

Benchmark

Bidding

MAgArRO Specialization

BasicServices

IceGrid

Agent Management System

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Sistema de Reglas Difusas

C: ComplejidadNd: Diferencia Vecinos S: Tamaño (Unidad Trab.)Op: Nivel de Optimización

Ibs: Tam. Banda Interpolac.Ls: Muestras de LuzRl: Nivel de Recursión en RayTracing.

Variables Entrada Variables Salida

Conocimiento Experto

● Modelado de conocimiento experto: Reglas difusas. Optimizar los parámetros de rendering de cada tarea. ● Perfectas por su poder descriptivo y escalabilidad.

1

1 3 5 7 9 11 13Light Samples (Ls)

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Recursion Level (Rl)

VS S N B VB VS S N B VB

1

76800 98900 12100 153600Size (S) Optimization (Op)

S N B1

40 48.3 56.6 64.9 73.3 81.6 90

Complexity (C)

VS S N B VB

Gra

de o

f M

embe

rshi

p 1VS S N B VB

0 5 10 15 20 25 30

Then

If

R5: If C is {B,VB} and S is {B,N} and Op is B then Ls is S and Rl is VS

Gra

de o

f M

embe

rshi

p

Gra

de o

f M

embe

rshi

p

Gra

de o

f M

embe

rshi

p

Gra

de o

f M

embe

rshi

p

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Re g

las

Fuzz

y

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0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

1 Agent2 Agents4 Agents8 Agents

16 AgentsU

ploadA

nalisisEstim

acionPujaRed+LagRender

0 1

000

200

0 3

000

400

0 5

000

600

0

1

Age

nt

2 A

gent

s4

Age

nts

8 A

gen

ts16

Age

nts

UploadAnalisisEstimacionPujaRed+LagRender

Tiempo (Seg) 1000 2000 3000 4000 5000 6000 Etapas

0 20 40 60 80 100

1 Agent2 Agents4 Agents8 Agents

16 Agents

Up

load

An

alisis

Estimacion

Puja

Red+Lag

Ren

der

Porcentaje Tpo (%) 20 40 60 80 100

0 1

000

200

0 3

000

400

0 5

000

600

0

1

Age

nt

2 A

gent

s4

Age

nts

8 A

gen

ts16

Age

nts

UploadAnalisisEstimacionPujaRed+LagRender

Etapas

Upload (0.3%) Estimación (11.1%) Red (2.1%) Análisis (1.6%) Puja (0.1%) Render (84.8%)

ResultadosPorcentaje de tiempo usado en cada fase

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Moskis 3D y Otros....

T

T

T

S S

SS

S

SS

S

S

S

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J

Idea: Modelar 3D desde trazos libres. Como Teddy 3D, pero con Metaballs.

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Mo s

k is

3D

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Moskis 3D: Resultados

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