Grasp planning under uncertainty

The planning of dexterous grasps for multifingered robot hands operating in uncertain environments is covered. A sensor-based approach to the planning of a reach path prior to grasping is first described. An on-line, joint space finger path planning algorithm for the enclose phase of grasping was then developed. The algorithm minimizes the impact momentum of the hand. It uses a Preshape Jacobian matrix to map task-level hand preshape requirements into kinematic constraints. A master slave scheme avoids inter-finger collisions and reduces the dimensionality of the planning problem

Deep Vision for Prosthetic Grasp

Ph. D. ThesisThe loss of the hand can limit the natural ability of individuals in grasping and manipulating objects and affect their quality of life. Prosthetic hands can aid the users in overcoming these limitations and regaining their ability. Despite considerable technical advances, the control of commercial hand prostheses is still limited to few degrees of freedom. Furthermore, switching a prosthetic hand into a desired grip mode can be tiring. Therefore, the performance of hand prostheses should improve greatly. The main aim of this thesis is to improve the functionality, performance and flexibility of current hand prostheses by augmentation of current commercial hand prosthetics with a vision module. By offering the prosthesis the capacity to see objects, appropriate grip modes can be determined autonomously and quickly. Several deep learning-based approaches were designed in this thesis to realise such a vision-reinforced prosthetic system. Importantly, the user, interacting with this learning structure, may act as a supervisor to accept or correct the suggested grasp. Amputee participants evaluated the designed system and provided feedback. The following objectives for prosthetic hands were met: 1. Chapter 3: Design, implementation and real-time testing of a semi-autonomous vision-reinforced prosthetic control structure, empowered with a baseline convolutional neural network deep learning structure. 2. Chapter 4: Development of advanced deep learning structure to simultaneously detect and estimate grasp maps for unknown objects, in presence of ambiguity. 3. Chapter 5: Design and development of several deep learning set-ups for concurrent depth and grasp map as well as human grasp type prediction. Publicly available datasets, consisting of common graspable objects, namely Amsterdam library of object images (ALOI) and Cornell grasp library were used within this thesis. Moreover, to have access to real data, a small dataset of household objects was gathered for the experiments, that is Newcastle Grasp Library.EPSRC, School of Engineering Newcastle University

Deep learning-based artificial vision for grasp classification in myoelectric hands

Objective. Computer vision-based assistive technology solutions can revolutionise the quality of care for people with sensorimotor disorders. The goal of this work was to enable trans-radial amputees to use a simple, yet efficient, computer vision system to grasp and move common household objects with a two-channel myoelectric prosthetic hand. Approach. We developed a deep learning-based artificial vision system to augment the grasp functionality of a commercial prosthesis. Our main conceptual novelty is that we classify objects with regards to the grasp pattern without explicitly identifying them or measuring their dimensions. A convolutional neural network (CNN) structure was trained with images of over 500 graspable objects. For each object, 72 images, at ${{5}^{\circ}}$ intervals, were available. Objects were categorised into four grasp classes, namely: pinch, tripod, palmar wrist neutral and palmar wrist pronated. The CNN setting was first tuned and tested offline and then in realtime with objects or object views that were not included in the training set. Main results. The classification accuracy in the offline tests reached $85 \%$ for the seen and $75 \%$ for the novel objects; reflecting the generalisability of grasp classification. We then implemented the proposed framework in realtime on a standard laptop computer and achieved an overall score of $84 \%$ in classifying a set of novel as well as seen but randomly-rotated objects. Finally, the system was tested with two trans-radial amputee volunteers controlling an i-limb UltraTM prosthetic hand and a motion controlTM prosthetic wrist; augmented with a webcam. After training, subjects successfully picked up and moved the target objects with an overall success of up to $88 \%$ . In addition, we show that with training, subjects' performance improved in terms of time required to accomplish a block of 24 trials despite a decreasing level of visual feedback. Significance. The proposed design constitutes a substantial conceptual improvement for the control of multi-functional prosthetic hands. We show for the first time that deep-learning based computer vision systems can enhance the grip functionality of myoelectric hands considerably

Proceedings of the NASA Conference on Space Telerobotics, volume 1

The theme of the Conference was man-machine collaboration in space. Topics addressed include: redundant manipulators; man-machine systems; telerobot architecture; remote sensing and planning; navigation; neural networks; fundamental AI research; and reasoning under uncertainty

Combining Model-Based with Learning-Based Approaches for Autonomous Manipulation

Kollaboration zwischen Menschen und Robotern gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Industrie und Forschung. Manipulation ist eine Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Kollaboration und deshalb eine grundlegende Forschungsfrage in der Robotik. Bei der Manipulation von Objekten, zum Beispiel beim Greifen eines Bohrers, müssen Roboter mit einer dynamischen Umgebungen, partieller Wahrnehmung, Model- und Ausführungsunsicherheit zurechtkommen. In dieser Arbeit identifizieren wir Einschränkungen von modellbasierten Ansätzen des gegenwärtigen Standes der Technik für Manipulationsaufgaben und untersuchen wie man diese mit Lernverfahren kombinieren und verbessern kann, um autonome Manipulation zu ermöglichen. Maschinelle Lernverfahren wie $\textit{neuronale Netze}$, die mithilfe von großen Datenmengen ein gutes Modell lernen, sind sehr geeignet für die Robotik, da Roboter ihre Umgebung mithilfe von einer Vielzahl an Sensoren wahrnehmen und dadurch eine Fülle von Daten erzeugen. Im Gegensatz zu anderen Forschungsgebieten, wie zum Beispiel Sprach- und Bildverarbeitung, interagieren Roboter mit ihrer Umgebung, sodass Vorhersagen einen physikalischen Einfluss auf die Umgebung haben. Aufgrund der Interaktion mit der Umgebung und der kontinuierlichen Wahrnehmung ergibt sich eine Rückkopplungsschleife die neue Herangehensweisen erfordert um Sicherheitsbedenken und Geschwindigkeitsanforderungen zu erfüllen. Das Ziel dieser Dissertation ist es zu untersuchen, wie man bestehende $\textit{modellbasierte}$ Robotersysteme mithilfe von $\textit{Lernverfahren}$ verbessern kann. Dabei ist es wichtig das vorhandene domänenspezifische Wissen nicht zu vernachlässigen, sondern in die $\textit{Lernverfahren}$ zu integrieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass $\textit{lernbasierte}$ Ansätze $\textit{modellbasierte}$ Methoden sehr gut ergänzen und es ermöglichen Probleme, die ansonsten unlösbar wären, zu lösen. Wir zeigen, wie man bestehende Modelle zum Trainieren von Lernverfahren verwenden kann. Dadurch wird problemspezifisches Expertenwissen in den Datengenerierungsprozess integriert und somit an das gelernte Modell weitergegeben. Wir entwickeln außerdem ein neues Optimierungsverfahren, das während der Optimierung etwas über den Vorgang an sich lernt. Ein solches Verfahren ist sehr relevant für eine Vielzahl von Problemen in der Robotik, da $\textit{autonome}$ Manipulationssysteme kontinuierlich neue Aufgaben lösen müssen. Im Folgenden stellen wir die Hauptbeiträge dieser Dissertation vor, eingebettet in den Kontext von Manipulationsaufgaben. $\textbf{Visuelle Wahrnehmung in Echtzeit trifft auf reaktive Bewegungsplanung}$ Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist ein voll integriertes Manipulationssystem das erste einheitliche Experimente und dadurch empirische Ergebnisse ermöglicht. Diese zeigen eindeutig, dass kontinuierliche, zeitnahe Wahrnehmung und die Integration mit schnellen Verfahren zur Erzeugung von reaktiven Bewegungen essenziell für erfolgreiche Manipulation in dynamischen Szenarien ist. Wir vergleichen drei verschiedene Systeme, welche die gängigsten Architekturen im Bereich Robotik für Manipulation repräsentieren: (i) Ein traditioneller $\textit{Sense-Plan-Act}$ Ansatz (aktuell am weitesten verbreitet), (ii) einen myopischen Regelungsansatz, der nur auf lokale Veränderungen reagiert und (iii) ein reaktives Planungsverfahren, das auf Änderungen der Umgebung reagiert diese in die Bewegungsplanung einbezieht und den aktuellen Plan transparent an einen schnelleres lokales Regelungsverfahren übergibt. Unser Gesamtsystem ist rein $\textit{modellbasiert}$ und umfangreich auf einer realen Roboterplattform in vier Szenarien empirisch evaluiert worden. Unsere experimentellen Szenarien beinhalten anspruchsvolle Geometrien im Arbeitsraum des Roboters, dynamische Umgebungen und Objekte mit denen der Roboter interagieren muss. Diese Arbeit zeigt den aktuellen Stand der Forschung, der mit einem \textit{modellbasierten} Manipulationssystem im Bereich der Robotik unter Verwendung von schnellen Rückkopplungen und langsamerer reaktiver Planung möglich ist. Angesichts des Interesses in der Robotikforschung $\textit{modellbasierte}$ Systeme mit $\textit{Ende-zu-Ende Lernansätzen}$ ganzheitlich zu ersetzen, ist es wichtig ein performantes $\textit{modellbasiertes}$ Referenzsystem zu haben um neue Methoden qualitativ in Hinblick auf ihre Fähigkeiten und ihre Generalisierbarkeit zu vergleichen. Weiterhin erlaubt ein solches System Probleme mit $\textit{modellbasierten}$ Ansätzen zu identifizieren und diese mithilfe von $\textit{learnbasierten}$ Methoden zu verbessern. $\textbf{Online Entscheidungsfindung für Manipulation}$ Die meisten Robotermanipulationssysteme verfügen über viele Sensoren mit unterschiedlichen Modalitäten und Rauschverhalten. Die Entwicklung von $\textit{Modellen}$ für alle Sensoren ist nicht trivial und die resultierende Modelle zu komplex für Echtzeitverarbeitung in $\textit{modellbasierten}$ Manipulationssystem. Planen mit vielen Sensormodalitäten ist besonders komplex aufgrund der vielen Modellunsicherheiten. Dies ist besonders ausgeprägt für Manipulationsaufgaben bei denen Kontakte zwischen Roboter und Objekten von Bedeutung sind. Eine der Hauptherausforderung für autonome Manipulation ist daher die Erzeugung geeigneter multimodaler Referenztrajektorien, die es ermöglichen Steuerbefehle für Regelungssysteme zu berechnen die nicht modellierte Störungen kompensieren und damit die Erfüllung der gestellten Manipulationsaufgabe ermöglichen. In dieser Arbeit stellen wir einen $\textit{lernbasierten}$ Ansatz zur inkrementellen Erfassung von Referenzsignalen vor, der in Echtzeit entscheidet $\textit{wann}$ ein Verhalten abgebrochen und zu $\textit{welchem}$ Verhalten gewechselt werden sollte, um eine erfolgreiche Ausführung zu gewährleisten. Wir formulieren dieses Online-Entscheidungsproblem als zwei miteinander verbundene Klassifikationsprobleme. Beide verarbeiten die aktuellen Sensormesswerte, zusammengesetzt aus mehreren Sensormodalitäten, in Echtzeit (in 30 Hz). Dieser Ansatz basiert auf unserem domänenspezifischen Problemverständnis, dass stereotypische Bewegungsgenerierung ähnliche Sensordaten erzeugt. Unsere Experimente zeigen, dass dieser Ansatz es ermöglicht schwierige kontextbasierte Aufgaben zu erlernen, die präzise Manipulation von relativ kleinen Objekten voraussetzen. Um eine solche Aufgabe zu erlernen, benötigt ein Benutzer unseres Systems kein Expertenwissen. Das System benötigt nur kinästhetische Demonstrationen und Unterbrechungen in Fehlersituationen. Die gelernte Aufgabenausführung ist robust gegen Störeinflüsse und Sensorrauschen, da unsere Methode online entscheidet, ob sie aufgrund von unerwarteter sensorischer Signale zu einer anderen Ausführung wechseln sollte oder nicht. $\textbf{Big-Data Greifen}$ Greifen ist ein wichtiges Forschungsproblem in der Robotik, da es eine Grundvoraussetzung für Manipulation darstellt. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf das Problem der Vorhersage von Position und Orientierung bevor ein Kontakt zwischen Objekt und Endeffektor eintritt. Für diesen grundlegenden Schritt um “erfolgreich zu greifen” stehen nur visuelle Sensordaten wie 2D-Bilder und/oder 3D-Punktwolken zur Verfügung. Die Verwendung von $\textit{modellbasierten}$ Greifplanern ist in solchen Situationen nicht optimal, da präzise Simulationen zu rechenintensiv sind und alle Objekte bekannt, erkannt und visuell verfolgt werden müssen. $\textit{Lernbasierte}$ Verfahren die direkt von visuellen Sensordaten stabile Griffe vorhersagen sind sehr effizient in der Auswertung jedoch benötigen die aktuell vielversprechendsten Verfahren, neuronale Netze, eine Vielzahl von annotierten Beispielen um diese Abbildung zu lernen. Im Rahmen dieser Arbeit stellen wir eine umfangreichen Datenbank mit einer Vielzahl von Objekten aus sehr unterschiedlichen Kategorien vor. Auf Basis dieser Datenbank analysieren wir drei Aspekte: (i) Eine Crowdsourcing Studie zeigt, dass unsere neu vorgestellte Metrik auf Basis einer physikalischen Simulation ein besserer Indikator für Greiferfolg im Vergleich zu der bestehenden Standard ϵ-Metrik ist. Darüber hinaus deutet unsere Studie darauf hin, dass unsere Datengenerierung keine manuelle Datenannotation benötigt. (ii) Die daraus resultierende Datenbank ermöglicht die Optimierung von parametrischen Lernverfahren wie neuronale Netze. Dadurch, dass wir eine Abbildung von Sensordaten zu möglichen Griffen lernen, muss das Objekt, seine Position und Orientierung nicht bekannt sein. Darüber hinaus zeigen wir, dass einfachere Methoden wie logistische Regression nicht die Kapazität haben um die Komplexität unserer Daten zu erfassen. (iii) Roboter nehmen ein Szenario typischerweise aus einem Blickwinkel wahr und versuchen ein Objekt mit dem ersten Versuch zu greifen. Klassifikationsverfahren sind nicht speziell für diese Verwendung optimiert, weshalb wir eine neue Formulierung erarbeiten, welche die beste, $\textit{top-1}$ Hypothese aus den jeweiligen Teilmengen auswählt. Diese neuartige Optimierungszielsetzung ermöglicht dies selbst auf unserem binären Datensatz, da das Lernverfahren selbst die Daten ordnet und somit einfach zu erkennende Griffe selbst auswählen kann. $\textbf{Lernen von inversen Dynamikmodellen für Manipulationsaufgaben}$ Sichere Bewegungsausführung auf Basis von Regelungskreisen sind entscheidend für Roboter die mit Menschen kollaborativ Manipulationsaufgaben lösen. Daher werden neue Methoden benötigt, die es ermöglichen inversen Dynamikmodelle zu lernen und bestehende Modelle zu verbessern, um Verstärkungsgrößen in Regelungskreisen zu minimieren. Dies ist besonders wichtig, wenn Objekte manipuliert werden, da sich das bekannte inverse Dynamikmodell dadurch verändert. Aktuelle Verfahren, welche Fehlermodelle zu bestehenden $\textit{modellbasierten}$ Regler für die inverse Dynamik zu lernen, werden auf Basis der erzielten Beschleunigungen und Drehmomenten optimiert. Da die tatsächlich realisierten Beschleunigungen, eine indirekte Datenquelle, jedoch nicht die gewünschten Beschleunigungen darstellen, werden hohe Verstärkungen im Regelkreis benötigt, um relevantere Daten zu erhalten die es erlauben ein gutes Modell zu lernen. Hohe Verstärkung im Regelkreis ist wiederum schlecht für die Sicherheit. In dieser Arbeit leiten wir ein zusätzliches Trainingssignal her, das auf der gewünschten Beschleunigungen basiert und von dem Rückkopplungssignal abgeleitet werden kann. Wir analysieren die Nutzung beider Datenquellen in Simulation und demonstrieren ihre Wirksamkeit auf einer realen Roboterplattform. Wir zeigen, dass das System das gelernte inverse Dynamikmodell inkrementell verbessert. Durch die Kombination beider Datenquellen kann ein neues Modell konsistenter und schneller gelernt werden und zusätzlich werden keine hohen Verstärkungen im Regelungskreis benötigt. $\textbf{Lernen wie man lernt, während man lernt}$ Menschen sind bemerkenswert gut darin, neue oder angepasste Fähigkeiten schnell zu erlernen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass wir nicht jede neue Fähigkeit von Grund auf neu erlernen, sondern stattdessen auf den bereits gewonnenen Fertigkeiten aufbauen. Die meisten robotergestützten Lernaufgaben würden davon profitieren, wenn sie ein solches abstraktes Meta-Lernverfahren zur Verfügung hätten. Ein solcher Ansatz ist von großer Bedeutung für die Robotik, da autonomes Lernen ein inhärent inkrementelles Problem ist. In dieser Arbeit stellen wir einen neuen $\textit{Meta-Lernansatz}$ vor, der es erstmals ermöglicht die Roboterdynamik online zu erlernen und auf neue Probleme zu übertragen. Während der Optimierung lernt unser Verfahren die Struktur der Optimierungsprobleme, welche für neue Aufgaben verwendet werden kann, was zu einer schnelleren Konvergenz führt. Das vorgeschlagene $\textit{Meta-Lernverfahren}$ kann zudem mit jedem beliebigen gradientenbasierten Optimierungsansatz verwendet werden. Wir zeigen, dass unser Ansatz die Dateneffizienz für inkrementelles Lernen erhöht. Weiterhin ist unser Verfahren für das $\textit{online Lernen}$ mit korrelierten Daten geeignet, zum Beispiel für inverse Dynamikmodelle. Der vorgestellte Ansatz eröffnet zusätzlich völlig neue Wege um in Simulation gewonnene Erfahrungen in die reale Welt zu transferieren. Dadurch kann möglicherweise bestehendes Domänenwissen in Form von $\textit{modellbasierter}$ Simulation auf völlig neue Weise verwendet werden

Robot manipulation in human environments

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2007.Includes bibliographical references (p. 211-228).Human environments present special challenges for robot manipulation. They are often dynamic, difficult to predict, and beyond the control of a robot engineer. Fortunately, many characteristics of these settings can be used to a robot's advantage. Human environments are typically populated by people, and a robot can rely on the guidance and assistance of a human collaborator. Everyday objects exhibit common, task-relevant features that reduce the cognitive load required for the object's use. Many tasks can be achieved through the detection and control of these sparse perceptual features. And finally, a robot is more than a passive observer of the world. It can use its body to reduce its perceptual uncertainty about the world. In this thesis we present advances in robot manipulation that address the unique challenges of human environments. We describe the design of a humanoid robot named Domo, develop methods that allow Domo to assist a person in everyday tasks, and discuss general strategies for building robots that work alongside people in their homes and workplaces.by Aaron Ladd Edsinger.Ph.D

Computational Methods for Cognitive and Cooperative Robotics

In the last decades design methods in control engineering made substantial progress in the areas of robotics and computer animation. Nowadays these methods incorporate the newest developments in machine learning and artificial intelligence. But the problems of flexible and online-adaptive combinations of motor behaviors remain challenging for human-like animations and for humanoid robotics. In this context, biologically-motivated methods for the analysis and re-synthesis of human motor programs provide new insights in and models for the anticipatory motion synthesis. This thesis presents the author’s achievements in the areas of cognitive and developmental robotics, cooperative and humanoid robotics and intelligent and machine learning methods in computer graphics. The first part of the thesis in the chapter “Goal-directed Imitation for Robots” considers imitation learning in cognitive and developmental robotics. The work presented here details the author’s progress in the development of hierarchical motion recognition and planning inspired by recent discoveries of the functions of mirror-neuron cortical circuits in primates. The overall architecture is capable of ‘learning for imitation’ and ‘learning by imitation’. The complete system includes a low-level real-time capable path planning subsystem for obstacle avoidance during arm reaching. The learning-based path planning subsystem is universal for all types of anthropomorphic robot arms, and is capable of knowledge transfer at the level of individual motor acts. Next, the problems of learning and synthesis of motor synergies, the spatial and spatio-temporal combinations of motor features in sequential multi-action behavior, and the problems of task-related action transitions are considered in the second part of the thesis “Kinematic Motion Synthesis for Computer Graphics and Robotics”. In this part, a new approach of modeling complex full-body human actions by mixtures of time-shift invariant motor primitives in presented. The online-capable full-body motion generation architecture based on dynamic movement primitives driving the time-shift invariant motor synergies was implemented as an online-reactive adaptive motion synthesis for computer graphics and robotics applications. The last chapter of the thesis entitled “Contraction Theory and Self-organized Scenarios in Computer Graphics and Robotics” is dedicated to optimal control strategies in multi-agent scenarios of large crowds of agents expressing highly nonlinear behaviors. This last part presents new mathematical tools for stability analysis and synthesis of multi-agent cooperative scenarios.In den letzten Jahrzehnten hat die Forschung in den Bereichen der Steuerung und Regelung komplexer Systeme erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere in den Bereichen Robotik und Computeranimation. Die Entwicklung solcher Systeme verwendet heutzutage neueste Methoden und Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Die flexible und echtzeitfähige Kombination von motorischen Verhaltensweisen ist eine wesentliche Herausforderung für die Generierung menschenähnlicher Animationen und in der humanoiden Robotik. In diesem Zusammenhang liefern biologisch motivierte Methoden zur Analyse und Resynthese menschlicher motorischer Programme neue Erkenntnisse und Modelle für die antizipatorische Bewegungssynthese. Diese Dissertation präsentiert die Ergebnisse der Arbeiten des Autors im Gebiet der kognitiven und Entwicklungsrobotik, kooperativer und humanoider Robotersysteme sowie intelligenter und maschineller Lernmethoden in der Computergrafik. Der erste Teil der Dissertation im Kapitel “Zielgerichtete Nachahmung für Roboter” behandelt das Imitationslernen in der kognitiven und Entwicklungsrobotik. Die vorgestellten Arbeiten beschreiben neue Methoden für die hierarchische Bewegungserkennung und -planung, die durch Erkenntnisse zur Funktion der kortikalen Spiegelneuronen-Schaltkreise bei Primaten inspiriert wurden. Die entwickelte Architektur ist in der Lage, ‘durch Imitation zu lernen’ und ‘zu lernen zu imitieren’. Das komplette entwickelte System enthält ein echtzeitfähiges Pfadplanungssubsystem zur Hindernisvermeidung während der Durchführung von Armbewegungen. Das lernbasierte Pfadplanungssubsystem ist universell und für alle Arten von anthropomorphen Roboterarmen in der Lage, Wissen auf der Ebene einzelner motorischer Handlungen zu übertragen. Im zweiten Teil der Arbeit “Kinematische Bewegungssynthese für Computergrafik und Robotik” werden die Probleme des Lernens und der Synthese motorischer Synergien, d.h. von räumlichen und räumlich-zeitlichen Kombinationen motorischer Bewegungselemente bei Bewegungssequenzen und bei aufgabenbezogenen Handlungs übergängen behandelt. Es wird ein neuer Ansatz zur Modellierung komplexer menschlicher Ganzkörperaktionen durch Mischungen von zeitverschiebungsinvarianten Motorprimitiven vorgestellt. Zudem wurde ein online-fähiger Synthesealgorithmus für Ganzköperbewegungen entwickelt, der auf dynamischen Bewegungsprimitiven basiert, die wiederum auf der Basis der gelernten verschiebungsinvarianten Primitive konstruiert werden. Dieser Algorithmus wurde für verschiedene Probleme der Bewegungssynthese für die Computergrafik- und Roboteranwendungen implementiert. Das letzte Kapitel der Dissertation mit dem Titel “Kontraktionstheorie und selbstorganisierte Szenarien in der Computergrafik und Robotik” widmet sich optimalen Kontrollstrategien in Multi-Agenten-Szenarien, wobei die Agenten durch eine hochgradig nichtlineare Kinematik gekennzeichnet sind. Dieser letzte Teil präsentiert neue mathematische Werkzeuge für die Stabilitätsanalyse und Synthese von kooperativen Multi-Agenten-Szenarien

Muscle activation mapping of skeletal hand motion: an evolutionary approach.

Creating controlled dynamic character animation consists of mathe- matical modelling of muscles and solving the activation dynamics that form the key to coordination. But biomechanical simulation and control is com- putationally expensive involving complex di erential equations and is not suitable for real-time platforms like games. Performing such computations at every time-step reduces frame rate. Modern games use generic soft- ware packages called physics engines to perform a wide variety of in-game physical e ects. The physics engines are optimized for gaming platforms. Therefore, a physics engine compatible model of anatomical muscles and an alternative control architecture is essential to create biomechanical charac- ters in games. This thesis presents a system that generates muscle activations from captured motion by borrowing principles from biomechanics and neural con- trol. A generic physics engine compliant muscle model primitive is also de- veloped. The muscle model primitive forms the motion actuator and is an integral part of the physical model used in the simulation. This thesis investigates a stochastic solution to create a controller that mimics the neural control system employed in the human body. The control system uses evolutionary neural networks that evolve its weights using genetic algorithms. Examples and guidance often act as templates in muscle training during all stages of human life. Similarly, the neural con- troller attempts to learn muscle coordination through input motion samples. The thesis also explores the objective functions developed that aids in the genetic evolution of the neural network. Character interaction with the game world is still a pre-animated behaviour in most current games. Physically-based procedural hand ani- mation is a step towards autonomous interaction of game characters with the game world. The neural controller and the muscle primitive developed are used to animate a dynamic model of a human hand within a real-time physics engine environment