Der Mensch hat ein so feines Auge für Bewegungsabläufe, daß er häufig einen Bekannten schon von weitem an seinem Gang erkennt. Dementsprechend anspruchsvoll ist die Aufgabe, realistische und überzeugende Bewegungsabläufe von Tier und Mensch mittels Computer zu berechnen, sei es für Kinofilme – man denke an Dinosaurierherden auf der Flucht im Film "Jurassic Park" – oder für Videospiele. Die Animation eines künstlichen Menschen ist besonders zeitaufwendig, denn obendrein vermitteln selbst nahezu unmerkliche Feinheiten einen Eindruck von Persönlichkeit und Stimmung.

Im Prinzip gibt es drei Verfahren: Keyframing, Motion Capturing und Simulation. Bei ersterem kann der Animateur Feinheiten steuern, muß aber selbst darauf achten, daß das Ergebnis natürlich wirkt. Motion Capturing und Simulation generieren Bewegungsabläufe zum Großteil automatisch, andererseits bleiben wenig Möglichkeiten zur Feineinstellung.

Keyframes sind markante Einzelbilder; die Technik stammt aus der Zeit, da Trickfilme noch von Hand gezeichnet wurden. Man legte anhand solcher ausgewählten "Momentaufnahmen" die Positionen aller Personen und Gegenstände fest und erzeugte die dazwischenliegenden Filmbilder als allmähliche Übergänge zwischen Keyframes. Diese Interpolation erledigt heute der Rechner. Der Fall eines Steins ließe sich beispielsweise allein aus Anfangs- und Endposition ermitteln, sofern Hindernisse nicht den freien Fall stören. Für jede Hauptfigur in dem Trickfilm "Toy Story" (Bild 2), den die Walt Disney Studios 1995 herausbrachten, wurden mehr als 700 Parameter vorgesehen – bis hin zu den Positionen von Teilen der Augenbrauen.

Die Spezifikation von Keyframes läßt sich teilweise automatisieren. Soll sich beispielsweise die Hand einer Figur in einer bestimmten Position befinden, kann der Computer dazu passende Ellbogen- und Schulterwinkel ausrechnen. Freilich muß der Animateur das Bewegungsverhalten darzustellender Objekte genau kennen und die Keyframes entsprechend wählen und anordnen; dafür bleibt ihm viel Spielraum zur Steuerung von Feinheiten einer Bewegung.

Besonders natürlich wirkende Animationen erhält man durch Aufzeichnung realer Bewegungen mittels magnetischer oder optischer Sensoren (Motion Capturing); erstere messen Veränderungen der Sensorposition gegenüber einem Referenzsender, letztere reflektieren meßbar eine äußere Lichtquelle. Ein Computer kann die so gemessenen Bewegungsabläufe einer virtuellen Figur aufprägen; berühmte Sportler standen bereits für virtuelle Athleten in verschiedenen Videospielen Pate. Auch alltägliche Bewegungen lassen sich so relativ einfach aufzeichnen. Allerdings ist die genaue Messung der Bewegungsabläufe insbesondere des menschlichen Körpers schwierig, da auf Haut und Kleidung einer Testperson angebrachte Marker verrutschen und so falsche Daten liefern können. Auch können abweichende Formen oder Größen von Original und Rechnermodell Fehler verursachen: Die Testperson berührt beispielsweise einen echten Tisch; ist die animierte Figur kleiner, scheinen ihre Hände möglicherweise im Tisch zu verschwinden.

Zudem lassen sich manche Bewegungen derzeit nur schwer aufzeichnen. So erfordern elektromagnetische Sensoren meist die Verkabelung der Testperson mit dem Computer und schränken so ihre Bewegungsfreiheit ein (Bild 2). Zudem erzeugen solche Systeme verrauschte Daten, wenn sich Metallgegenstände oder -geräte – etwa ein Laufband – in der Nähe befinden. Bei optischen Systemen kann ein Körperteil die Sicht auf einen anderen versperren. Trotz dieser Nachteile wird ein Großteil der Bewegungsabläufe in kommerziellen Animationen heute aus aufgezeichneten und dann auf einen virtuellen Darstellers zugeschnittenen Daten erzeugt (Bild 1 und Kasten Seite 106).

Im Gegensatz zu diesen Methoden berechnet die Simulation Bewegungsabläufe auf der Grundlage physikalischer Gesetze. Ein virtueller Mensch wird dabei meist als eine Verknüpfung starrer Körperteile modelliert. So besteht die untere Körperhälfte beispielsweise aus einem Rumpf mit durch Gelenke an Hüfte, Knien und Knöcheln verbundenen Ober- und Unterschenkeln sowie Füßen. Unsere Arbeitsgruppe hat biomechanische Daten aus verschiedenen Studien, darunter auch Meßwerte von Leichen, zum präzisen Nachbau unserer Modelle verwendet. Der Unterarm unseres virtuellen männlichen Erwachsenen wiegt beispielsweise 1,1 Kilogramm, ist 24 Zentimeter lang und hat einen durchschnittlichen Umfang von etwa 25 Zentimetern.

Obwohl die Modelle physikalisch plausibel sind, bleiben auch sie nur eine Annäherung an den menschlichen Körper. So ignorieren sie die Bewegung der Muskelmasse relativ zum Knochen. Die Schulter wird außerdem meist als ein einziges Gelenk mit drei Rotationsfreiheitsgraden konstruiert, obwohl Schlüsselbein und Schulterblatt beim Menschen auch komplexere Bewegungen wie etwa Achselzucken ermöglichen. Je mehr Feinheiten berücksichtigt werden, desto wirklichkeitsnäher wird die Simulation.

Unbelebte Objekte lassen sich anhand von Bewegungsgleichungen animieren. Soll ein Ball einen Berg hinunter rollen, wird dies unter Berücksichtigung von Gravitation und Reibungskräften errechnet. Lebewesen haben aber innere Energiequellen; deshalb müssen virtuelle Menschen mit einer Steuerung versehen sein, die motorische Signale an Muskeln aussendet und für jedes Gelenk des simulierten Körpers die erforderliche Drehung bestimmt. Ein Steuersystem für das Programm "Joggen" muß beispielsweise das Bein nach vorne schwingen lassen, bevor der Fuß den Boden berührt – ansonsten würde ein realistisch simulierter Läufer stolpern (Bild 3).

Meine Arbeitsgruppe hat entsprechende Software für verschiedene Sportarten wie Laufen, Turmspringen, Radfahren und Turnen am Pferd entwickelt. Obwohl es sich hierbei um ganz unterschiedliche Bewegungsabläufe handelt, funktionieren unsere Systeme alle nach demselben Prinzip und sind auf einer gemeinsamen Basis von Einzelereignissen aufgebaut.

Wir verwenden eine Zustandsmaschine, das heißt einen in der Software implementierten Algorithmus, der zunächst festlegt, welche Funktion jedes Gelenk zu jedem Zeitpunkt erfüllen soll, und daraus Einzelheiten der Bewegung herleitet und koordiniert. So ist Laufen eine zyklische Aktivität, bei der sich eine Standphase (während der ein Bein den Körper stützt) und eine Flugphase (während der keiner der Füße den Boden berührt) abwechseln. Während der Standphase müssen Knöchel, Knie und Hüftgelenk des Beins mit Bodenkontakt Stütze und Balance liefern. Befindet sich dieses Bein jedoch in der Luft, hat das Hüftgelenk eine ganz andere Funktion: In Vorbereitung auf den nächsten Bodenkontakt muß es das Bein nach vorne schwingen. Die Zustandsmaschine wählt unablässig aus den möglichen Funktionen des Hüftgelenks die momentan jeweils richtige aus.

Zu jeder Phase einer Bewegung gehören Steuerungsgesetze, mit deren Hilfe die jeweiligen Winkel für alle 30 Gelenke unseres simulierten Akteurs berechnet werden. Es handelt sich dabei um Gleichungen, die beschreiben, wie sich jeder Körperteil bewegen muß, um seine vorgesehene Funktion zu erfüllen. Diese Gleichungen sind nun so formuliert, als wären die Muskeln Federn, deren Ruhestellung dem Sollwinkel entspricht.

Um uns das Leben leichter zu machen, nutzen wir aus, daß häufig mehrere Körperteile bei Bewegungsabläufen eng zusammenwirken. Beispielsweise erfüllen beim simulierten Läufer Fuß- und Kniegelenk gemeinsam die Aufgabe, in der Standphase den Körper vom Boden wegzudrücken. Dabei arbeitet das Knie wie eine Feder, die zunächst zusammengedrückt wird und so Energie speichert, um sich dann wieder auszudehnen und dabei Energie freizusetzen. Wir gehen von der Annahme aus, daß derartige passive Bewegungen häufig dazu dienen, den Energieaufwand einer Bewegung zu verringern. Simulationen, die diesen Effekt berücksichtigen, wirken deshalb auch natürlicher.

Ein weiteres Beispiel für das Zusammenwirken von Körperteilen: In einer Bewegungsphase ungenutzte bleiben dennoch nicht unbewegt. Beim Laufen schwingen beispielsweise die eigentlich nicht benötigten Arme im Gegentakt zu den Beinen und halten so das Gleichgewicht. Ein entsprechend simulierter Läufer erscheint deshalb realistischer.

Hat man das Programm einer Animation entwickelt, läßt sich diese einfach variieren, ohne dabei physikalische Gesetze zu verletzen: Wenn ein Läufer etwas schneller rennen oder ein Auto etwas langsamer fahren soll, ändern sich die zugrundeliegenden Bewegungsgleichungen nicht. Spielt man aber eine nach einem der anderen Verfahren generierte Animation schneller oder langsamer ab, wirkt die Bewegung oft unnatürlich.

Darüber hinaus ermöglichen Simulationen Interaktionen in Echtzeit, was vor allem für virtuelle Umgebungen sowie Videospiele von Bedeutung ist, in denen simulierte Figuren auf die Handlungen einer "echten" Person reagieren müssen. Im Gegensatz hierzu werden beim Keyframing und Motion Capturing Bewegungen vom Animateur aus einer Bibliothek ausgewählt und modifiziert.

Allerdings erfordert die Erstellung geeigneter Steuerungssysteme Fachwissen und Zeit. Unsere Arbeitsgruppe hat deshalb begonnen, eine Bibliothek mit Softwaremodulen zu entwickeln, die miteinander kombiniert neue Bewegungen ergeben. So haben wir vier Haupt-steuersysteme für Springen, Fallen, Auf-dem-Boden-Aufkommen und Balancieren programmiert. Der Computer kann sie kombinieren und so komplexere Bewegungsabläufe erzeugen, etwa Purzelbäume und Kopfsprünge.

Schwieriger ist es, bereits definierte Bewegungen an die Eigenschaften neuer Figuren anzupassen, weil Steuersysteme genau auf das dynamische Verhalten eines bestimmten Modells zugeschnitten sind. So kann man normalerweise ein für einen Erwachsenen entwickeltes System nicht auf ein Kind anwenden. Wir haben aber einige entsprechende Optimierungsverfahren entwickelt und beispielsweise die Algorithmen für einen männlichen erwachsenen Läufer erfolgreich an die Eigenschaften einer Frau sowie an die eines vierjährigen Kindes angepaßt, indem wir die unterschiedlichen Massen der Körperteile und viele weitere Parameter berücksichtigten (Bild 4).

Neuerdings entwickelt man simulationsgestützte Animationsverfahren, die keiner "handgemachten" Steuersysteme bedürfen. Beispielsweise läßt sich die Bewegungssynthese als ein Problem der Optimierung behandeln. Dabei werden Gleichungen und wesentliche Merkmale der gewünschten Bewegungen als Nebenbedingungen vorgegeben und der Ablauf gesucht, der unter diesen Einschränkungen den geringsten Energieaufwand erfordert. Bei der Simulation eines Sprungs müßte die Figur am Boden beginnen, sich nach der Hälfte der Zeit in der Luft befinden und am Boden enden. Das Optimierungsprogramm würde dann automatisch bestimmen, daß vor dem Absprung die Knie zu beugen sind, um bei gegebenem Energieaufwand die maximale Höhe zu erzielen.

Bei einem weiteren Ansatz wird das optimale Steuersystem durch automatisches Durchsuchen aller Möglichkeiten gefunden. Im allgemeinsten Fall muß ein solches Verfahren bestimmen, wie sich eine Figur von jedem möglichen Zustand in jeden anderen möglichen bewegen könnte. Da es weit mehr zulässige Zustände gibt als bei der genannten Bahnoptimierung, erzielte die Methode bereits große Erfolge bei einfachen Simulationen sowie bei Problemen, bei denen es mehrere Lösungsmöglichkeiten gibt – die Wahrscheinlichkeit ist dann größer, daß der Computer eine davon findet.

Vollautomatische Verfahren wären zweifellos besser als solche, bei denen man in jedem Einzelfall Daten nachtragen muß. Doch dafür sind die Bewegungsabläufe komplexer Gebilde – beispielsweise des Menschen – noch nicht hinreichend bekannt.

Immerhin: Steuersysteme sind zwar schwierig zu programmieren, dafür aber relativ einfach zu bedienen; detaillierte Kenntnisse der zugrundeliegenden Gleichungen sind nicht erforderlich. Allerdings lassen sich auch keine subtilen Einzelheiten steuern. So kann der Animateur einem simulierten Radfahrer den Weg vorschreiben; einen vergnügten und unbekümmerten Fahrstil zu spezifizieren erfordert aber die Kombination mit dem Keyframing- oder Motion-Capture-Verfahren, um zum Beispiel Mimik darzustellen.

Realistischer wird eine simulierte Bewegung auch in Verbindung mit der Modellierung reagierender sekundärer Elemente. Ein Trampolin muß sich zum Beispiel verformen, wenn ein Turner darauf springt. Im Sand müssen sich Fußspuren abzeichnen, wenn ein Läufer am Strand rennt. Kleidung, die man als eine Gruppe von durch Federn miteinander verbundenen Punkten modellieren kann, sollte sich entsprechend der Bewegung ihres Trägers verhalten.

Typisch für die Simulation ist auch, daß der Animateur ganze Personengruppen steuern kann. Dank einer dem Steuersystem übergeordneten Software können sich die Figuren bewegen, ohne sich anzurempeln. Ausgehend von der Entfernung zu anderen Gruppenmitgliedern sowie potentiellen Hindernissen in der Umgebung berechnet das Programm für jeden einzelnen Akteur die gewünschte Geschwindigkeit. Auf dieser Grundlage bestimmt das Steuersystem sodann die Bewegungsabläufe.

Unsere Arbeitsgruppe hat ihre Untersuchungen auf das Laufen und Radfahren konzentriert, weil deren Bewegungsabläufe recht monoton sind, was die Suche nach Steuerungsgesetzen vereinfacht. Dies wird am besten durch unsere Simulation des Turnens am Pferd verdeutlicht. Der Turner befindet sich hier zumeist in der Luft. Die Steuerungsgesetze können nun zwar die Eigenbewegung der Gelenke, nicht jedoch den Drehimpuls des Turners bestimmen, der dem Impulserhaltungssatz unterliegt. Laufen ist in dieser Hinsicht komplizierter, weil der virtuelle Läufer sich öfter in Bodenkontakt befindet und die mit Hilfe der Steuerungsgesetze errechneten Drehmomente der Gelenke viele Feinheiten der Bewegung direkt beeinflussen. Deshalb war es viel schwieriger, die Bewegungen des Läufers einzustellen als die des Turners. Diese Beobachtung wirkt sich auch auf die Simulation einfacher Bewegungsabläufe aus, bei denen persönliche Eigenheiten eine große Rolle spielen, wie etwa beim Gestikulieren oder Herumzappeln. Wenn eine Bewegung in ihren Hauptmerkmalen nicht durch physikalische Bedingungen eingeschränkt wird, kann sie mit Hilfe eines Computers zwar erfolgreich simuliert werden, doch wird das Ergebnis immer unnatürlich wirken. In diesem Fall sind Steuerungsgesetze erforderlich, die zusätzliche, sich aus Beobachtung und Messung menschlicher Bewegungen ergebende Bedingungen erfüllen.


Aus: Spektrum der Wissenschaft 12 / 1998, Seite 102
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