虚拟蜘蛛建网及步行的互动式模拟系统.docx

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1、虛擬蜘蛛建網及步行的互動式模擬系統Interactive Simulation of Web Construction and Locomotion for Virtual Spider林翰儂李蔡彥政治大學政治大學北市指南路二段64號北市指南路二段64號s8908cs.nccu.edu.twlinccu.edu.tw圖一：最粗的線條是外框，輻射狀的普通粗線是輻射絲，螺旋狀的細線是螺旋絲。擁有黏性的絲線只有螺旋絲。Abstract目前在電腦動畫方面，已有許多模擬生物運動的規劃並且也到達相當成熟技術，像是人類的行走運動規劃；但是對於節肢動物的運動規劃，現在並不多見，大多並不是採用程式自動產生的方式

2、製造節肢動物的運動動畫。本論文研究模擬蜘蛛網的建構及虛擬蜘蛛在蜘蛛網上自動規劃行走運動的模擬程式。此論文的所採用的方法是依據我們定義的蜘蛛網結網規則和指定參數的方式建構蜘蛛網，蜘蛛在網上的步行也是經過搜尋判斷後才得到路徑。本系統建造蜘蛛網的部分已經可以成功的模擬出蜘蛛網的型態，也能夠自動規劃蜘蛛在蜘蛛網上的運動路徑。在實作方面是混合2D與3D的使用者介面，使用者以2D介面操作，以3D的方式呈現結果。1. 簡介圖二：蜘蛛網的建造順序是外框- 輻射絲 - 螺旋絲。圖片來源出自5。製作電腦動畫的方式主要有動作擷取(Motion Capture)和取動作關鍵格(key-framing)以及程式自動產生

3、動畫這三種方法。一般製作動畫主要是利用動作擷取和取動作關鍵格這兩個方式產生動畫。動作擷取的特點是利用真人演員的表演動作，讓電腦讀取後產生虛擬演員的動作。其優點是可以得到看起來很自然的動作模組，但是要把動作套到虛擬人物的時候仍然需要做關節間距的調整，而且得到的動作不能適應其他環境或是地型的變化。取動作關鍵格的方法常見於坊間的3D動畫製作軟體，使用者可以將做好的模型依照時間先後，每間隔一段時間調整模型在該時間點要擺放的位置，此動作就是在設定模型的動作關鍵格。之後，讓軟體利用內插法(interpolation)產生關鍵格與關鍵格之間連接的動作。而程式自動產生的動畫可以做到動作擷取美中不足的地方。此方

4、式根據運動原理以程式方式模擬動作，優點是重複性極是用性高。此方法式要解決的問題定義好，設定要遵循的規則，基本上就可以得到需要的動作。而且重複使用性高，但可以花費較少的時間得到不錯的結果。我們的目標在於程式自動模擬蜘蛛網與蜘蛛在蜘蛛網上的行走模式。而動機可以分成兩種，第一是藉由程式模擬蜘蛛的行為。如此，就可以讓一般人藉由虛擬的方式就可以觀察蜘蛛的行為與蜘蛛網的構成，不需到野外捕抓蜘蛛也不會破壞生態。能藉由模擬系統來讓一般人了解蜘蛛結網的行為以及結網的規則和特性；另外使用者可以和虛擬蜘蛛互動，決定蜘蛛在蜘蛛網上行走的終點，藉以觀察蜘蛛在蜘蛛網上的步行達到育教娛樂的效果。第二點是在動畫特效娛樂上的呈

5、現。提供出一個基本的架構給想要做出蜘蛛網或是蜘蛛爬行運動的場景或效果，不需再從頭開始，直接利用此程式即可產生出雛型再加以修飾就可以呈現出蜘蛛網的效果及蜘蛛爬行的動畫。為使用者提供基礎，提升動畫製作的效率及便利性。實做的部分，藉由少量的參數得到變化多端的蜘蛛網以及模擬蜘蛛的行走運動，所使用的方法是利用程式自動產生蜘蛛網與規劃蜘蛛在蜘蛛網上行走的路徑，再利用抓取動作關鍵格用內插法產生腳步之間的動作。本論文所描述之系統的目標有兩個；第一點是藉由使用者指定蜘蛛網的外框讓程式自動產生虛擬蜘蛛網的架構。圖一是擷取自我們的程式自動產生的結果，其中最粗的線段代表的就是外框，輻射絲和螺旋絲的部分就由程式依據給定

6、的規則，自動產生。第二點是模擬蜘蛛在蜘蛛網上的行走運動規劃，其行走的環境也就是之前第一點產生的虛擬蜘蛛網。在第二單元會簡單介紹過去相關研究，其中包括多腳機器人和模擬蜘蛛網的部分；第三單元會提到關於蜘蛛網的建構規則以及虛擬蜘蛛機器人的身體構造定義；第四、五單元會探討蜘蛛網建構以及蜘蛛步行產生的演算法，第六單元討論實做方法及實驗結果，第七單元是未來發展與結論。2. 相關研究關於蜘蛛網的模擬已經有人1作出蜘蛛結網歸納出一般性的規則，但是它所用的方法是先給予一些建造網子的規則以及一些變數，再利用基因演算法(Genetic Algorithm)和評估蜘蛛網的真似程度的評估程式來調整衍生出的蜘蛛網。而我們

7、的目標也以他們歸納出來的蜘蛛網架構為主要參考原則來建立蜘蛛網。但是我們不同於1的地方，在於我們的蜘蛛網產生出來之後必須成為蜘蛛機器人行走的環境。他們的結果是最終產生的蜘蛛網要用來和真實世界的蜘蛛網做比較，其目標在於蜘蛛網的擬真程度。至於蜘蛛或多腳機器人步行的模擬目前已經有相當多的研究成果2,3,4,8，但絕大多數的研究目標都是把焦點放在行走於平面或崎嶇的環境上，目前尚未有人研究蜘蛛在蜘蛛網上行走的模擬；並且，不論在蜘蛛腳關節的自由度上或是腳的數目上以及行走的步伐模式，都不是在模擬真正蜘蛛的八隻腳構造，最常見到的是四隻腳以及六隻腳的蜘蛛機器人(spider robot)。在互動的層面上，除了虛擬

8、蜘蛛網可以由使用者給定外框後自動產生蜘蛛網，也可以藉由參數控制板上的滑桿調整蜘蛛網的屬性。在與蜘蛛機器人的互動上是在於使用者可以利用放置獵物促使蜘蛛機器人從現在位置走向獵物所在地。這一點與10提過的三層自主式機器人溝通的中階溝通也就是指定終點令蜘蛛自動感測週遭環境再自動找出路徑與步行的規劃，都是通知機器人要移動到哪個地方的工作目標導向的命令。在虛擬生物的方面來說，分成模擬現實世界存在的生物與完全虛構的生物這兩種。在模擬現實世界的方面來說有11模擬真實魚的運動。其他常見的模擬生物也有像是10模擬狗與人類的互動。而我們論文所提出的模擬蜘蛛也是屬於模擬真實生物的範疇之中。在虛構生物的方面，有12所提

9、出的利用基因演算法(genetic algorithm)從簡單的肢節構造繁衍出複雜型體的生物與該生物的運動行為，像是跑、跳和游泳。以及13給定虛擬生物一些常識讓牠們在環境中做出合於常識判斷的行為。這些也都是相當有趣也值得探討的議題。3. 問題定義3.1. 環境定義蜘蛛網分成立體網和平面網，立體網像是比較著名的黑寡婦，就是利用類似垂簾的網子捕捉獵物，甚至也有地洞型的陷阱網。這些構造複雜的網可以相當有效率的捕捉到獵物，不過構造比較簡單的平面網除了有花費的絲線量比較少的優點之外他的捕捉獵物的功能也不遜於立體網的效果。平面網又有分成圓形網及不規則型的網子，不規則的網子結網規則不容易歸納出來，不同的品種

10、也有其不同的規則，就算是同種的蜘蛛也可能會因為壓力、天氣、溼度等變因影響網子的結構。我們著重的目標是針對平面圓網型的蜘蛛網進行模擬。首先我們先介紹蜘蛛網的特性。就外觀而言；它主要分成三個部分，外框、輻射絲、螺旋絲。外框幾乎都是由凸多邊形組成的內部則有輻射絲與螺旋絲如圖一。在模擬蜘蛛網之前我們要先了解真正的蜘蛛是如何建造網子。不論在國外或國內學界都有一種通用的程序來描述一隻織平面圓網的蜘蛛，如圖二。建造網子的順序是先建構出外框(圖二步驟A-C)再以此為支架架設輻射線(radii line) (圖二步驟D-I)，這時就可以開始製造輻射線了。值得觀察的一點是，有些品種的蜘蛛在建完輻射線之後會先架起鷹

11、架再建螺旋線。所謂鷹架指的是蜘蛛會由內向外大略織出間距相當寬且不愈黏性的輻射絲，之後再由外而內織間距較小且具黏性的輻射絲。依我們的推測有可能是因為蜘蛛有偏好走線與線之間的交叉點的結果，因為這樣的走法比較穩固，舖出來的絲線也可以比較精準整齊。這邊由於牽涉到蜘蛛的行走偏好，所以在下一個小節會有更詳盡的解釋。在我們這個研究中會跳過這個搭鷹架的步驟，直接搭建輻射絲，因為這個行為只是蜘蛛自己為了建出整齊的絲線而做的行為，也有相當多的蜘蛛也跳過了這個步驟。附帶一提，在Samuel Zschokke先生的網頁中5 有錄下花園十字蛛(Araneus diadematus)整個結網過程的影片，我們也有參考這個影

12、片所呈現的現象，並且藉由這個影片做為定義蜘蛛網規則的參考根據。圖四：蜘蛛可以踩的範圍。因此我們所模擬的蜘蛛網除了根據1的原則之外，也有參考生物學上的定義而組成現在的虛擬蜘蛛網。在稍後演算法的部分會詳盡的說明如何產生出蜘蛛網的過程。3.2. 蜘蛛構造定義現在我們知道了有螺旋蜘蛛絲是有黏性的，我們就可以大致決定蜘蛛可行走的區域就是輻射絲。不過值得注意的一點，真實世界的蜘蛛的腳是不會被自己的絲黏到的，因為它們的腳底有特殊的油脂並且接觸面積也小。不過他們還是比較不偏好走螺旋線，因為會減低黏絲的黏度，也會減少能困住獵物的時間。並且在觀察實際蜘蛛爬行時我們發現到蜘蛛在已搭建完成的網子上，對於螺旋線和輻射線

13、上的交點也有者相當高的偏好。這種現象的原因有可能是源自於結網的蜘蛛因為在網上移動最主要的感官是觸覺以及本體感覺來預測腳的落點，由於結網蜘蛛的視覺相當弱只能感測光線而非像人類一樣可以利用視覺的判斷，所以大致上牠們會有腳向前伸再往後勾線類似摸索的一個動作，這樣的結果也就會很自然的讓腳站在交點上。所以我們在虛擬蜘蛛如何選擇落腳點的偏好也有提高這一方面的喜好程度。圖三：蜘蛛的正面圖與俯視圖。真實的蜘蛛有八隻腳，每隻腳各有七個關節。這在模擬上有相當大的困難由於每個關節都要有個別的自由度和關節彎曲度的限制，單單一隻腳的計算複雜度及各個關節點的位置判斷就非常複雜，所以我們既要簡化腳的關節但又要兼顧真實性，做

14、法就是將彎曲度較不顯著的關節和其他關節簡化並使得簡化過的那一段腳有較大的自由度以模擬原本的腳可以踩到的範圍。所以目前在這裡定義出的虛擬蜘蛛的身體結構有八隻腳，每隻腳有各分有上下兩段，也就是兩個自由度兩個關節。事實上，我們可以用肉眼可以看出蜘蛛的腳分為三段，但是我們可以用兩段來模擬三節的腳，也可以達到相同的效果。每隻腳我們設定相同固定的長度，並且每隻腳都是以身體中心為原點。關於身體的部分，真實的蜘蛛身體分為兩段頭胸部和腹部，腳都分布在頭胸部的部分。在這邊的定義則是簡化為一個球體並有自己的座標以及旋轉的角度，這三個元素加起來就是身體的結構(configuration)，如圖三所示。身體後方的橢圓只

15、是為了外觀上的完整而加上的，不具特別的意義。蜘蛛可以踩的範圍，是假設蜘蛛的腳有內外關節的限制，所以向內向外可以踏的範圍有限制，所以我們把這個範圍畫成一個甜甜圈型如圖四，以身體中心為圓心的灰色甜甜圈就是蜘蛛可以踩的範圍。4. 虛擬蜘蛛網的建造規則我們依據自然界的原則(如圖五)來建造蜘蛛網。圖五中的步驟是由上而下的順序先後建出蜘蛛網；規則可以分成兩類，第一類是建造輻射絲的原則(Radii Line Rules)，這一類的規則在使用者定義完外框之後就可以開始實做建造輻射絲。第二類螺旋絲建造原則(Spiral Line Rules)是做完第一類的規則之後才能實做螺旋絲，完成以上兩類規則就可以製出蜘蛛網

16、。只要使用者輸入的外框是凸多邊型就是合法的，我們就可以使用以上兩類規則產生虛擬蜘蛛網。除了給定外框外，我們還需要指定四個參數來產生蜘蛛網，關於這四個參數請詳見下節。接下來針對這兩類規則中的細部規則做更詳細的敘述。4.1. 輻射絲規則(Radii Line Rules)我們先接受使用者傳入的參數中其中與輻射絲的建構有關的兩個。一個是調整輻射線的數目，輻射線的架設就是取決於蜘蛛的測量與蜘蛛的腳長有關，因為蜘蛛會用自己的腳像是尺量看看兩條輻射線的距離是否太寬。如果太寬的話再多加一條輻射絲，所以簡單的說腳越短的蜘蛛在相同面積的網子上做出的輻射線會越多。另一個是螺旋線之間容許的角度誤差值；蜘蛛不會做出非

17、常精確平均分配輻射線之間夾角的蜘蛛網，所以需要誤差值來讓網子看起來比較自然。這問題其實並沒有確切的數據可以告訴我們，就算是同品種的蜘蛛也會因為不同的個體依照不同的習慣去做出不同的網子，所以這方面算是蜘蛛本身的偏好。關於演算法部分，首先在得到外框和參數之後，依照第一類規則(Radii Line Rule)第一項規則朝特定方向建造的第一條輻射絲(First Radii Line Rule)。再依據第二項規則(Next Radii Line Rule)及使用者給定的兩個參數，得到下條輻射絲所在的地方。重複第二項規則直到沒有空間放輻射絲或是輻射絲的數目到達使用指定的數目。圖五：蜘蛛網的建構原則。4.2

18、. 螺旋絲規則(Spiral Line Rules)圖六：當外框是狹長型的情況，蜘蛛會想辦法填滿網子，利用每一個角落。陰影的部分就是補線使用者指定的另外兩個參數與螺旋絲的規則有關。一個是指定螺旋絲之間的寬度，就是圖五中的粗邊矩形中兩條細線的間距，螺旋線的寬度也是取決於蜘蛛的腳長，螺旋線之間的寬度絕對不會大於蜘蛛橫向的身長。這是因為在建造螺旋線時蜘蛛是一邊沿著已經建好的螺旋線一邊量距離一邊搭線，並由實際觀察的結果也能證明此原理。另一個參數是離中心點多遠才開始放置螺旋線的距離，這裡我們將中心點到最內圈螺旋線之間的部分叫做中心網(hub)，這點也是因為蜘蛛的偏好而決定的。接下來就是螺旋線的演算法部分

19、，一般來說，蜘蛛會離中心軸一段距離才開始放有黏性的螺旋絲我們可以從剛剛使用者指定的參數得到數值。依照觀察通常蜘蛛網的輻射絲中心會在比較偏高，原因是因為蜘蛛通常在中心網(hub)的地方等待獵物，並且他往下衝的速度比往上爬的速度快了許多。此現象除了是因為地心引力的關係外，也是基於蜘蛛行走的特性。蜘蛛一般由上向下快速移動時會將自己的絲線一端黏在現在的位置上，再往下一跳助跑再爬行，所以蜘蛛在蜘蛛網上或其他地形向下跑會比較快。因此我們會把蜘蛛網的中心向上偏移的現象也加入這個模擬程式，不過跳躍的行為並不列入這次的模擬。我們取得hub的參數之後就可以放置螺旋線。我們放置蜘蛛絲的做法是先決定好在那一條輻射絲開

20、始放螺旋絲，開始用第二類第一項規則(First Loop Rule)。在螺旋線繞完一圈後回到開始蜘蛛絲放置的螺旋線上的，其距離中心點是使用者設定的參數輻射線之間的寬度加上hub的距離。接這就進行第二項規則(Next Loop Rule)，依照使用者輸入的寬度和上一圈的螺旋絲保持距離產生絲線。當蜘蛛重複做螺旋絲的動作做到無法輻射線與外框之間沒有足夠的空間可以放螺旋線的時候，就開始遵照第三項規則(Reverse Rule)反向再做第二項規則(Next Loop Rule)的動作。最後再檢查是否有把整個蜘蛛網填滿。所謂”填滿”的意義是，真實的蜘蛛不會讓最外圈的輻射絲到外框之間有太大的空隙，因為這樣浪

21、費了蜘蛛網的空間，讓能獵補的空間少了許多，所以他們會盡量把螺旋線填滿任何一個可用的角落，如圖五所示。這就是最後一項規則(Complete Rule)。4.3. 特殊狀況及實做考量關於設定外框，本系統不同於過去其他研究的做法是我們需要幫蜘蛛設定外框，再讓他做輻射線和螺旋線方便模擬蜘蛛網，而外框的形狀一定要是凸多邊形。這個強制要求的條件是因為蜘蛛一般不會把網子的形狀編成凹多邊形，第一點來說這樣的網子不如凸多邊形可以有效的利用每一個角落而會有浪費空間的現象。第二點來說凹多邊形的形成有可能是因為外圍支架的張力不均而導致的，這樣的網子也比較容易纏在一起。所以我們會假設外框為凸多邊形。一般的外框由於周遭地

22、型的關係蜘蛛搭建的外框不一定會是完整的圓型，並且這種情形以長型的外框居多，長型的外框會使得上下兩側最接近外框的螺旋絲的距離變遠。如果不做修正，就會和真實蜘蛛網不相似，所以要做折返，來使得蜘蛛網看起來比較完整。由於有誤差值的參數也會使得每一次的執行結果會有不同所以要做出和蜘蛛網相似的圖形，其實還是很難模擬。由於要保持網子完整也要兼顧有些誤差的擬真，在這方面上的拿捏其實除了資料的收集主要還是憑人的感覺去做選擇。我們在程式中增加了”剪線”的功能，也就是把網子弄得殘缺再讓蜘蛛行走，做法就是藉由點選螺旋絲的線段移除該線段。一般蜘蛛在獵補蟲子時會趁獵物在蜘蛛網上掙扎的時候衝到他面前再用自己吐出的絲和部分的

23、網子將獵物打包好，所以會有出現網子殘缺的現象，在實際上有些蜘蛛會忍受殘破的網繼續待下去，也有些蜘蛛會補網。補好的網子會和原先的網子又些不同，在螺旋線的部分就會在破掉的區域來回折返由內側補到外圍。關於這方面的模擬提供了互動性的教學意義，目前我們做到了剪線的部份，在未來會再增加上述其他功能。整體而言，虛擬蜘蛛網和真實的蜘蛛網像不像的這個評估我們就交給使用者來評估而非1使用基因演算法的概念利用和真實蜘蛛網的上下左右的絲線總長度來比較評估來決定是否產生出理想的蜘蛛網，不過在我們的控制版提供的數據之下可以找出一個滿意的答案，並且也適合於給蜘蛛機器人當作行走的環境。5. 計畫及模擬蜘蛛運動在2中運動的過程

24、又分為全域(Global)和區域(Local)兩種方式的規劃方式(planning)。全域規劃(Global planning)是不考慮機器人是如何移動腳步，直接將機器人從起點帶到終點的規劃，其中要遵守不會碰到障礙物的原則。以平面的全域規劃來說，機器人組態Q的描述需要X和Y軸的座標位置再加上旋轉的角度來表示。Qg = (X, Y, )(global position)區域規劃(Local planning)就是注重在腳步之間是如何移動，如何從目前的站位走到下一個站立的位置。我們的做法是因為蜘蛛要判斷自己能不能走過這片網子的條件是目前的位置腳要有足夠的支撐點才能計算下一步，而且蜘蛛只感測自己附近

25、網子的狀態，不會記住整張網子。所以算是只做區域性規劃。在記錄位置上的組態Q呈現方式如下：Q = (X, Y, ) holds(X, Y)函式holds(X, Y)代表蜘蛛在位置(X,Y)時在網子上有哪些可讓腳站立的點，為何不用考慮旋轉稍後會有詳細說明5.1. 蜘蛛在蜘蛛網上的路徑規劃 圖七：(左圖)蜘蛛需要踩在每個象限的其中一個立足點這樣才能算是平衡。(右圖)X代表蜘蛛周圍八個空位代表蜘蛛下一步可可能選擇的方向。我們先要求出蜘蛛身體從起點到終點的路徑規劃再考慮每一個移動單位之間腳步的替換。首先，蜘蛛身體合法的位置建立在是否有合適的踏腳點。在此我們把合法的踏腳點成為holds。蜘蛛的可以踩的範圍

26、之前有定義成一個以身體為圓心畫出的甜甜圈。此範圍與蜘蛛網交集的部分就是合法的落腳點，獵物所在的位置是終點，只要把獵物放在網上。蜘蛛就能感知獵物離它有多近。事實上，真實的蜘蛛在獵物落到蜘蛛網時可以利用觸覺，依據獵物掙扎時傳回的震動大略測出獵物的位置，這一點和我們進行的模擬原理一樣。利用之前第三單元的定義，蜘蛛踩在蜘蛛網上的限制與偏好作為設定障礙物的標準，就可以做出運動規劃。要做腳步移動，要考慮兩個問題：圖八：顯示蜘蛛經過程式計算後產生到終點的路徑。粗線代表的是蜘蛛從起點到終點的路徑。圓點是終點。第一：蜘蛛要能在每一步保持平衡；第二：蜘蛛目前站立的姿勢有合法的下一步。由於三腳架的原理4。以身體中心

27、為原點畫出的四個象限，只要讓蜘蛛的其中四隻腳在個別不同的四個象限（如圖七），我們就可以確定蜘蛛是在平衡的位置。所以在這裡的設定是蜘蛛一定要在這四個象限中找到至少一個點才會認定此為合法的站位。蜘蛛在旋轉的時候是以身體中心為圓心做旋轉，所以任何角度的甜甜圈中合法立足點只要座標值一樣就會有相同的合法立足點，所以在組態Q中holds的參數不需要角度也能找到踏腳點。經過上面的定義之後，我們可以進行蜘蛛身體移動的規劃。使用的演算法是best first search。首先蜘蛛可以朝八個方向移動(如圖七右圖)，每一格代表座標單位1。再從八個候選位置中篩去不合法的位置，從剩下的找出距離終點最近的點移動。每一個

28、位置都會記錄蜘蛛上一個位置是從哪裡移到目前這個位置，如果走到無法再移動的時候，就追溯回去以前的位置對於還沒走過的位置再進行搜尋。最後產生圖八的結果。接下來我們可以規劃每一個位置腳步的站位，並且可以一步步找到如何到達終點的站立狀態(configuration)，只要再擬定出每一步的動作之間所需的關鍵格再利用內插法算出步伐之間其他的動作格，相連之後就可以型成一貫的動畫了。5.2. 蜘蛛腳步與腳步之間的安排首先，我們建設好網子，如圖八所示。接下我們的系統要決定蜘蛛可以站在哪些點上或是線段上。判斷能否站立的準則是看網子和代表可站立的甜甜圈範圍的交集處，我們以黑點表示合法的站立點。分布在各個象限的點有個

29、別的Linked List來儲存合法的站立點並依照其相對於蜘蛛前後的順序排序，以方便之後的處理程序。接下來就是決定要讓哪些腳站在這些點上，我們依照實際觀察可得知蜘蛛的行走模式或是在沒有破損的網子上是用左邊第一、三隻腳和右邊第二、四隻腳一起挪動之後再讓左邊第二、四隻腳和右邊第一、三隻腳移動，重複者這樣的2組模式。因此我們採用的模擬方式即是以四腳為一組的方式交互運動。圖九：蜘蛛如何利用甜甜圈的可踩範圍取得下一步的資訊。由於我們設定蜘蛛的每隻腳都有其關節旋轉程度的限制，可以計算出蜘蛛會選擇用哪一隻最適合的腳去站在上面，這裡我們也是用斜率來判斷，由於每隻腳用向量的資料結構記錄，所以在這邊也比較方便於計

30、算身體與腳的狀態。後續要面對的問題就是如何決定下一步的身體位置，也就是要解決行走的問題。我們目前為止一直是假設已知蜘蛛的身體位置再由腳能伸到哪裡畫出大概的甜甜圈的範圍。但是同樣的立足點卻也可以在不同身體位置的甜甜圈範圍形成合法的站立狀態。我們這裡就是運用這一點來做到移動的動作。圖十：甜甜圈中的四個小黑點是蜘蛛的立足點，灰色的軸上的黑圓是蜘蛛頭朝向的方向，左邊是合法的站位，右邊是不合法的，因為在四個象限的站立點有兩個象限是空的。在相同的(X,Y)座標位置會得到相同的立足點，但是會因為蜘蛛的朝向角度的不同，可能會產生合法或不合法的組態。圖十一：在3D環境中的蜘蛛如圖九所示，黑點是目前站立的點，淺色

31、甜甜圈是它目前身體位置的腳可到達範圍，深色甜甜圈是身體位置向前移動但不動腳可到達的範圍。所以黑色的點一定落在兩個甜甜圈交疊的範圍。再來就可以決定新的腳的落點了也就是白色的點。沿著之前規劃出的路徑重複身體向前找尋更前方的立足點的動作就可以達到終點。旋轉的部分，由於蜘蛛的旋轉是以身體中心為圓心做自轉，所以相同的甜甜圈就可以提供立足點的範圍。此時會有個特殊情況，就是在相同的(X,Y)位置上也可能會因為蜘蛛朝向某些角度，從合法的站位變成不合法的，如圖十。所以再蜘蛛要轉向的時候，我們必須避免這種情況。能保持平衡並且找得到下一個站立狀態之後，我們開始考慮如何不要走到陷阱中。舉例來說如果蜘蛛和獵物之間沒有任

32、何立足點並且無法跨越過去，就必須繞路才能抵達目標。所以我們除了讓蜘蛛有朝向目標前進的偏好也有要站立在每個象限都有立足點的條件。如此，我們就可以順利的規劃出路徑和步伐了。6. 系統實做與實驗結果6.1. 系統實做本系統立體化的實作與介面是使用IMLAB (Intelligent Media Lab)所開發的環境IMBrowser來進行3D化的呈現，以及動畫的撥放。人機介面包含2D與3D的呈現部分，使用者在2D的環境控制參數產生蜘蛛網與蜘蛛機器人互動，然後透過3D的場景看見成果。我們對於蜘蛛機器人的運動規劃和視覺呈現做更進一步的加強，因為之前計算蜘蛛機器人的腳是用向量記錄，並且蜘蛛的步行可以把一隻

33、腳的挪動看成是一個面的挪動(圖十一)淺色的腳是之前的位置，深色是現在腳的位置，所以就可以用反向動力學(Inverse kinetics)利用腳的落點反推出關節點的位置。就可以得到蜘蛛腳的全部資訊，進一步求出3D蜘蛛的狀態。實作方面，首先我們要將平面的蜘蛛網傳到立體的環境，由於我們定義的蜘蛛網是一個平面網，所以直接將蜘蛛網的2D座標多加一個高度的參數值算成3D座標。網上的每一條線段都是獨立存在的，所以也可以支援之前提過修剪網子的功能。實際程式的結果在圖十二，右邊的控制面板是之前的產生蜘蛛網與蜘蛛步伐的程式與2D部分的呈現，左邊面板是呈現蜘蛛與蜘蛛網的立體化結果。用之前產生的蜘蛛機器人在2D蜘蛛網

34、上所行走的路徑與步伐記錄下來，成為待會立體化呈現要用的劇本。利用上一段提到的反向動力學決定腳擺放的姿勢與關節角度的計算，IMBrowser有提供動畫劇本輸入的格式(XAML)，我們的系統只要指定關鍵格(key frame)蜘蛛的組態和時間的配置依照其格式輸入，就可以用IMBrowser具備的內插功能(interpolation)做出動畫。把我們將目前已經有的2D劇本轉換成IMBrowser接受的動畫劇本，就可以看到蜘蛛機器人在立體環境的行走姿態，得到我們最後要的結果。6.2. 實驗結果圖十二：立體蜘蛛器人與蜘蛛網6.2.1. 蜘蛛網圖十三：程式產生的蜘蛛網範例。最上排的表示系統可以適應不同的外

35、框，產生出結果。中間一排是相同外框加上不同參數產生的結果。最下方的是相同外框與相同參數可以產生不同的結果。 圖十四：粗線為蜘蛛規劃出來的路徑。我們把右邊的蜘蛛網部分的螺旋絲刪除，改變蜘蛛行走的環境，蜘蛛規劃的路徑也會因此改變。之前提過，蜘蛛網的組成是由外框、輻射線、螺旋線所組成的；在使用者定義好外框之後，就可以利用我們的系統藉由調整參數來獲得不同的蜘蛛網。所以我們系統會面臨到最大的變數是使用者定義的外框，但是只要是凸多邊形的外框，系統必須將其視為合法定義的外框，依據定義的規則做出蜘蛛網其餘的部分。就算是相同的參數設定也會產生不同的結果，這是因為有為了模擬真實性而加入的亂數參數影響的關係(請見第

36、四單元)。在這個單元中，我們會針對系統適應外框的多變性、相同外框面對不同的參數值和相同外框面對相同的參數值這三種情況進行實驗和評估。圖十三將這三種狀況呈現出來；最上一排的三張圖分別用不同的外框配合相同的參數產生出的結果。本系統只要是凸多邊形的外框就可以視為合法的外框，不但具有適應性也有依照結網規則做出符合定義的蜘蛛網。中間一排三張圖代表用相同外框不同參數產生的網子，在螺旋絲之間的寬度和輻射線的數量上都有明顯不同的設定。6.2.2. 蜘蛛步行蜘蛛規劃出的路徑會因為環境的改變而有不同的結果。如圖十四，左圖是完整的蜘蛛網，由於可以踩的踏腳點有很多且分布平均，所以蜘蛛前進的方向幾乎是以直線到達獵物所在

37、地。右圖的蜘蛛網是經過使用者剪裁過的，可以讓蜘蛛踩的踏腳點也會因此減少，導致蜘蛛必須搜尋其他要繞過這個障礙的路徑到達終點。從這個例子可以了解系統可以適應地形的改變，產生到終點的路徑。7. 結論與未來發展這篇研究的獨特性在於模擬蜘蛛在蜘蛛網上的行走規劃及使蜘蛛和蜘蛛網與使用者之間可以有互動性。蜘蛛網的構造及設定上都是經由我們從自然界的觀察並歸納出的結果。之後我們利用目前做的結果作為基礎，發展更進一步的模擬。例如在蜘蛛網的方面，增加修補網子的功能，改變蜘蛛在蜘蛛網上的立足點，使搜尋路徑的變化程度增高。在互動性的部分，我們將來預計讓使用者可以動態的改變蜘蛛要到達的目的地，也就是可以隨時在蜘蛛正在朝目

38、標移動的時候即時改變終點的位置。未來希望能更簡化參數值的設定，讓使用者直接設定蜘蛛的大小和腿長這兩個參數就可以得到相對的蜘蛛網，也就是利用更高階的參數設定取代目前直接影響網子的低層參數，達到更直覺方便使用者的參數設定。8. Reference1 T. Krink, and F. Vollrath, “Analysing spider web-building behaviour with rule-based simulations and genetic algorithms, in Journal of Theoretical biology, No.185, P.321-331, 199

39、5.2 C. Eldershaw and M. Yim, “Motion planning of legged vehicles in an unstructured environment,” in Proceedings of 2001 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2001.3 T. Bretl and S. Rock and J.-C. Latombe, “Motion Planning for a Three-Limbed Climbing Robot in Vertical Natural Ter

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