Blender en Proyectos de I+D+i. Casos de Estudio
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Proyectos de I+D+i
2010
Blender
BlenderVen
Dr. Carlos Glez. MorcilloProfesor Contratado DoctorEscuela Superior de InformáticaUniversidad de Castilla-La Mancha (España)
Casos de estudio en
BlenderVen 2010
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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InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura
GANASHesperia AR
Museo
Tiempo CLV.Virtual HGCR
V.Virtual ESI
V.Virtual Nefrol.
Cool Pizza
MAgArRO
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Infoarquitectura● Visualización. Desarrollo.● Tiempos ajustados.● Scripts Python para automatización de tareas.
● Métodos de Ilum. Global.
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Iluminación Global con
Yafray
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Ajustes de Postproducción
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Ajustes de Postproducción
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InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura
GANASHesperia AR
Museo
Tiempo CLV.Virtual HGCR
V.Virtual ESI
V.Virtual Nefrol.
Cool Pizza
MAgArRO
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ESI: 6m 2p / 25 CPU 60dVVHGCR: 5m 3p / 64 CPU 40dNefrología: 5m 2p / 90 CPU 30d
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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
V.Virtual Nefrol.
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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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura
GANASHesperia AR
Museo
Tiempo CLV.Virtual HGCR
V.Virtual ESI
V.Virtual Nefrol.
Cool Pizza
MAgArRO
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Hesperia ARRealidad Aumentada: Incorporación de información visual sintética al mundo real.
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Hesperia ARRealidad Aumentada: Incorporación de información visual sintética al mundo real.
Combinan info. del mundo real e info. Virtual.
Necesidad de interactividad en tiempo real.
Representación tridimensional.
123
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Hesperia ARRealidad Aumentada: Incorporación de información visual sintética al mundo real.
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura
GANASHesperia AR
Museo
Tiempo CLV.Virtual HGCR
V.Virtual ESI
V.Virtual Nefrol.
Cool Pizza
MAgArRO
Moskis 3D
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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InteractivosSíntesis CGIInfoarquitectura
GANASHesperia AR
Museo
Tiempo CLV.Virtual HGCR
V.Virtual ESI
V.Virtual Nefrol.
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MAgArRO
Moskis 3D
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Render Local (1 agente)
Idea General
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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
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rshi
p
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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
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
S
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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Casos de Estudio en Proyectos de I+D+i
Mo s
k is
3D
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Moskis 3D: Resultados
Proyectos de I+D+i
2010
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Dr. Carlos Glez. MorcilloProfesor Contratado DoctorEscuela Superior de InformáticaUniversidad de Castilla-La Mancha (España)
Casos de estudio en