Controller Indirect Learning Algorithm Using Experimental Implantation Technique

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 컴퓨터공학부, 2017. 8. 이제희.물리 기반 애니매이션이란 가상의 캐릭터들이 물리 법칙의 지배 하에서 움직이도록 하는 것으로, 움직임에 현실성을 부여함으로써 보는 사람들로 하여금 자연스러운 느낌이 들게 해주는 기법이다. 현재 가상 캐릭터의 동작을 생성하기 위해 가장 보편적으로 이용되고 있는 방법은 모션 캡쳐 기법인데, 이 방법은 현실의 사람이나 동물이 배우가 되어 직접 촬영한다는 점에서 필연적으로 몇 가지 물리적 한계를 갖는다. 본 논문은 두 가지 알고리즘을 제안한다. 먼저 첫 번째는 원하는 물리 환경과 가상 캐릭터가 있을 때, 얻고자 하는 동작의 종류에 따라 캐릭터의 움직임에 대한 보상(reward) 시스템만 정해주면 강화학습을 통해 주어진 조건에 맞는 동작을 자동으로 생성할 수 있는 제어기를 학습시키는 방법이다. 두 번째 제안 알고리즘은 첫 번째에 이어지는 내용으로, 주어진 환경에서 잘 학습된 동작 제어기를 갖고 있을 때, 형태 및 구조는 동일하지만 다른 방식으로 환경을 인식하는 가상 캐릭터의 제어기를 빠르게 학습시킴으로써 환경 인식 센서를 일반화하는 방법이다. 실험으로는 장애물을 피해 목표물로 비행하는 가상 캐릭터를 이용하여 이미 학습된 제어기의 경험을 통해 간접적으로 학습된 제어기의 성능을 검증하였다.제 1장 서론 1 제 2장 관련 연구 5 2.1 물리 기반 애니매이션 5 2.2 강화학습을 이용한 제어기 학습 7 제 3장 알고리즘 개요 9 제 4장 초기 최적화 궤적 생성 13 제 5장 진화적 CACLA 17 제 6장 간접 경험 학습 20 제 7장 실험 및 결과 24 참고문헌 27 Abstract 32Maste

Emprovador virtual de roba

L'objectiu principal d'aquest projecte és obtenir vídeos d'animacions d'avatars semblants a l'usuari, que estiguin vestits i que reprodueixin els mateixos moviments que l'usuari

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Velocity-Space Reasoning for Interactive Simulation of Dynamic Crowd Behaviors

The problem of simulating a large number of independent entities, interacting with each other and moving through a shared space, has received considerable attention in computer graphics, biomechanics, psychology, robotics, architectural design, and pedestrian dynamics. One of the major challenges is to simulate the dynamic nature, variety, and subtle aspects of real-world crowd motions. Furthermore, many applications require the capabilities to simulate these movements and behaviors at interactive rates. In this thesis, we present interactive methods for computing trajectory-level behaviors that capture various aspects of human crowds. At a microscopic level, we address the problem of modeling the local interactions. First, we simulate dynamic patterns of crowd behaviors using Attribution theory and General Adaptation Syndrome theory from psychology. Our model accounts for permanent, stable disposition and the dynamic nature of human behaviors that change in response to the situation. Second, we model physics-based interactions in dense crowds by combining velocity-based collision avoidance algorithms with external forces. Our approach is capable of modeling both physical forces and interactions between agents and obstacles, while also allowing the agents to anticipate and avoid upcoming collisions during local navigation. We also address the problem at macroscopic level by modeling high-level aspects of human crowd behaviors. We present an automated scheme for learning and predicting individual behaviors from real-world crowd trajectories. Our approach is based on Bayesian learning algorithms combined with a velocity-based local collision avoidance model. We further extend our method to learn time-varying trajectory behavior patterns from pedestrian trajectories. These behavior patterns can be combined with local navigation algorithms to generate crowd behaviors that are similar to those observed in real-world videos. We highlight their performance for pedestrian navigation, architectural design and generating dynamic behaviors for virtual environments.Doctor of Philosoph

Composite control of physically simulated characters

A physics-based control system that tracks a single motion trajectory pro-duces high quality animations, but it does not recover from large distur-bances that require deviating from this tracked trajectory. In order to en-hance the responsiveness of physically simulated characters, we introduce algorithms that construct composite controllers that track multiple trajec-tories in parallel instead of sequentially switching from one control to the other. The composite controllers can blend or transition between different path controllers at arbitrary times according to the current system state. As a result, a composite control system generates both high quality animations and natural responses to certain disturbances. We demonstrate its potential for improving robustness in performing several locomotion tasks. Then we consolidate these controllers into graphs that allow us to direct the character in real time