Publication

Position control of the center of mass for articulated figures in multiple support

Daniel Thalmann, Ronan Boulic
1996
Conference Papers

Résumé

We extend a recent approach for the position control of the center of mass for any tree structured articulated figure in a multiple support context. Our approach fits into existing high level interfaces of behavioral control of human figures; it brings the necessary realism for static positioning according to the mass distribution of the figure. The single support case is first recalled prior to the presentation of the mass distribution partitioning and the general case of multiple support. Simulations of 3D reaching behaviors are presented in single and multiple support

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/270eda75-a317-4430-b84d-ced9765bf6a1

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Daniel Thalmann, Ronan Boulic
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Concepts associés (26)

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

Loi de Poisson

En théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.

Loi binomiale négative

En probabilité et en statistiques, une loi binomiale négative est la distribution de probabilité discrète du nombre d'échecs dans une série d'épreuves de Bernoulli indépendantes et identiquement distribuées jusqu'à avoir un nombre fixe n de succès. Par exemple, c'est la distribution de probabilité du nombre de piles obtenus dans une série de pile ou face jusqu'à avoir vu n faces. Plus précisément, elle décrit la situation suivante : une expérience consiste en une série de tirages indépendants, donnant un succès avec probabilité p (constante durant toute l'expérience) et un échec avec une probabilité complémentaire 1-p.

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