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Constraintbasierte Modellierungssysteme sind rund 50 Jahre nach ihrer ersten Verwendung im Bereich der Computergrafik noch immer keinem breiten Anwenderfeld in der 2D- oder 3D-Contenterzeugung zugänglich. Dies hat die unterschiedlichsten Gründe. Oftmals sind zum Beispiel die von automatischen Constraintsystemen erzeugten Lösungen falsch, die Fehlerquelle aber nicht ohne tiefergehendes Verständnis des zugrundeliegenden Algorithmus ersichtlich. Im Rahmen dieser Arbeit wird versucht zum einen die Stabilität der Lösungsverfahren von Constraintsystemen unter Zuhilfenahme von assistierten Verfahren zu verbessern. Auf diese Weise sollen Fehlergebnisse bereits während der interaktiven Modellierung vermieden werden. Wir erreichen dies zum Beispiel durch geschickte Analyse und Aufbereitung der automatisch erzeugten Gleichungssysteme und durch die Aufteilung der Lösung in kleine, autonom bearbeitete Zwischenschritte, die jeweils weniger anfällig für das Auftreten lokaler Minima sind. Ein zweiter wichtiger Beitrag dieser Arbeit ist der Versuch die Auswertung des Systems für den unerfahrenen Anwender transparenter zu gestalten. Dies wird zum einen durch den Einsatz eines animierten Physiksystems und zum anderen durch die teilweise Linearisierung der Constraints mit Hilfe eines Agentensystems erreicht.
50 years after their introduction, constraint-based modeliing-systems are still not available to a broad audience in thefield of 2D or 3D content creation. This has several reasons. In day to day use for example, the content that is automatically created by a constraint-system is often incorrect. Finding and fixing the source of those errors however is an inconvenience for the user and requires a deeper knowledge of the system. In this thesis we evaluate a constraint based scene description using a system of multiple-agents know from artificial intelligence along with a novel analysis and processing algorithm for the system of equations generated by the constraints. Using agents allows us to separate the modeling process into small and easy to understand tasks. The parameters for each agent can be changed at any time. Re-evaluating the agent system results in a consistently updated scene, a process that allows artists to experiment until they find the desired result while still leveraging the power of constraint based modelling. Since we only need to evaluate modified agents when updating the scene we can even use this description to perform modeling tasks on mobile devices.