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본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내재된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
주 관절 경로의 변형을 통한 걷기 동작 수정 = Deforming the walking motion with geometrical editing 김미진, 이석원 p. 1-8

확률적 모델예측제어를 이용한 물리기반 제어기 지도 학습 프레임워크 = A supervised learning framework for physics-based controllers using stochastic model predictive control 한다성 p. 9-17

참고문헌 (25건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Peng, Xue Bin, Glen Berseth, KangKang Yin, and Michiel Van De Panne. "Deeploco: Dynamic locomotion skills using hierarchical deep reinforcement learning." ACM Transactions on Graphics (TOG) 36, no. 4 (2017): 1-13. 미소장
2 Peng, Xue Bin, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Michiel van de Panne. "Deepmimic: Example-guided deep reinforcement learning of physics-based character skills." ACM Transactions on Graphics (TOG) 37, no. 4 (2018): 1-14. 미소장
3 Lee, Seunghwan, Moonseok Park, Kyoungmin Lee, and Jehee Lee. "Scalable muscle-actuated human simulation and control."ACM Transactions on Graphics (TOG) 38, no. 4 (2019): 1-13. 미소장
4 Won, Jungdam, Deepak Gopinath, and Jessica Hodgins. "A scalable approach to control diverse behaviors for physically simulated characters." ACM Transactions on Graphics (TOG) 39, no. 4 (2020): 33-1. 미소장
5 Merel, Josh, Saran Tunyasuvunakool, Arun Ahuja, Yuval Tassa, Leonard Hasenclever, Vu Pham, Tom Erez, Greg Wayne, and Nicolas Heess. "Catch & Carry: reusable neural controllers for vision-guided whole-body tasks." ACM Transactions on Graphics (TOG) 39, no. 4 (2020): 39-1. 미소장
6 Han, Daseong, Haegwang Eom, Junyong Noh, and Joseph S. Shin. "Data‐guided model predictive control based on smoothed contact dynamics." In Computer Graphics Forum, vol. 35, no. 2, pp. 533-543. 2016. 미소장
7 da Silva, Marco, Yeuhi Abe, and Jovan Popović. "Interactive simulation of stylized human locomotion." In ACM SIGGRAPH 2008 papers, pp. 1-10. 2008. 미소장
8 Mordatch, Igor, Martin De Lasa, and Aaron Hertzmann. "Robust physics-based locomotion using low-dimensional planning." In ACM SIGGRAPH 2010 papers, pp. 1-8. 2010. 미소장
9 Tassa, Yuval, Tom Erez, and Emanuel Todorov. "Synthesis and stabilization of complex behaviors through online trajectory optimization." In 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 4906-4913. IEEE, 2012. 미소장
10 Hämäläinen, Perttu, Sebastian Eriksson, Esa Tanskanen, Ville Kyrki, and Jaakko Lehtinen. "Online motion synthesis using sequential monte carlo." ACM Transactions on Graphics (TOG)33, no. 4 (2014): 1-12. 미소장
11 Kwon, Taesoo, and Jessica K. Hodgins. "Control Systems for Human Running using an Inverted Pendulum Model and a Reference Motion Capture Sequence." In Symposium on Computer Animation, pp. 129-138. 2010. 미소장
12 Kwon, Taesoo, and Jessica K. Hodgins. "Momentum-mapped inverted pendulum models for controlling dynamic human motions." ACM Transactions on Graphics (TOG) 36, no. 1(2017): 1-14. 미소장
13 Kwon, Taesoo, Yoonsang Lee, and Michiel Van De Panne. "Fast and flexible multilegged locomotion using learned centroidal dynamics." ACM Transactions on Graphics (TOG) 39, no. 4(2020): 46-1. 미소장
14 Han, Daseong, Junyong Noh, Xiaogang Jin, Joseph S. Shin, and Sung Y. Shin. "On‐line real‐time physics‐based predictive motion control with balance recovery." In Computer Graphics Forum, vol. 33, no. 2, pp. 245-254. 2014. 미소장
15 Han, Daseong, Junyong Noh, and Joseph S. Shin. "Physics‐based trajectory optimization with automatic time warping." Computer Animation and Virtual Worlds 29, no. 3-4 (2018). 미소장
16 한다성, 노준용, 신성용. "분석적으로 미분 가능한 시스템동역학을 이용한 온라인 동작 합성 기법."한국컴퓨터그래픽스학회논문지 25(3), pp. 133-142, 2019. 미소장
17 Hong, Seokpyo, Daseong Han, Kyungmin Cho, Joseph S. Shin, and Junyong Noh. "Physics-based full-body soccer motion control for dribbling and shooting." ACM Transactions on Graphics (TOG) 38, no. 4 (2019): 1-12. 미소장
18 Eom, Haegwang, Daseong Han, Joseph S. Shin, and Junyong Noh. "Model Predictive Control with a Visuomotor System for Physics-based Character Animation." ACM Transactions on Graphics (TOG) 39, no. 1 (2019): 1-11. 미소장
19 Jacobson, David H., and David Q. Mayne. "Differential dynamic programming." (1970). 미소장
20 Levine, Sergey, and Vladlen Koltun. "Guided policy search." In International Conference on Machine Learning, pp. 1-9. 2013. 미소장
21 Zhang, Tianhao, Gregory Kahn, Sergey Levine, and Pieter Abbeel. "Learning deep control policies for autonomous aerial vehicles with mpc-guided policy search." In 2016 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA), pp. 528-535. IEEE, 2016. 미소장
22 Peng, Xue Bin, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Michiel van de Panne. "Deepmimic: Example-guided deep reinforcement learning of physics-based character skills." ACM Transactions on Graphics (TOG) 37, no. 4 (2018): 1-14. 미소장
23 Holden, Daniel. "Robust solving of optical motion capture data by denoising." ACM Transactions on Graphics (TOG) 37, no. 4(2018): 1-12. 미소장
24 Holden, Daniel, Taku Komura, and Jun Saito. "Phase-functioned neural networks for character control." ACM Transactions on Graphics (TOG) 36, no. 4 (2017): 1-13. 미소장
25 Abadi, Martín, Paul Barham, Jianmin Chen, Zhifeng Chen, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin et al. "Tensorflow: A system for large-scale machine learning." In 12th {USENIX} symposium on operating systems design and implementation ({OSDI} 16), pp. 265-283. 2016. 미소장

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