....................................... Högt dynamiska färdigheter lärt genom att imitera referensrörelse fånga klipp med hjälp av vår metod, utförs av fysiskt simulerade tecken. Vänster: Humanoid karaktär utför ett hjul. Höger: Simulerad Atlas robot utför en spinkick. Ett långvarigt mål i karaktärsanimering är att kombinera datadriven specifikation av beteende med ett system som kan utföra ett liknande beteende i en fysisk simulering, vilket möjliggör realistiska svar på perturbationer och miljövariation. Vi visar att välkända metoder för att stärka inlärningen (RL) kan anpassas för att lära sig robusta kontrollstrategier som kan efterlikna ett brett spektrum av exempel på rörelseklipp, samtidigt som man lär sig komplexa återhämtningar, anpassar sig till förändringar i morfologin och uppnår användardefinierade mål. Vår metod hanterar nyckelframställda rörelser, högdynamiska åtgärder såsom rörelsefångade flips och snurrar, och omriktade rörelser. Genom att kombinera ett rörelseimuleringsmål med ett uppgiftsmål kan vi träna karaktärer som reagerar intelligent i interaktiva miljöer, t.ex. genom att gå i önskad riktning eller kasta en boll på ett användarspecifikt mål. Detta tillvägagångssätt kombinerar därmed bekvämligheten och rörelsekvaliteten av att använda rörelseklipp för att definiera önskad stil och utseende, med flexibilitet och generalitet som erbjuds av RL-metoder och fysik-baserad animation. Vi undersöker vidare ett antal metoder för att integrera flera klipp i inlärningsprocessen för att utveckla multikvalificerade agenter som kan utföra en rik repertoar av olika färdigheter. Vi visar resultat med hjälp av flera tecken (human, Atlas robot, bipedal dinosaurie, drake) och en stor mängd olika färdigheter, inklusive lokomotion, akrobatik, och kampsporter.
Till exempel, DeepMimic REF föreslog en fysikbaserad metod för policygenerering som är kapabel att spåra och rörelse fånga.
DeepMimic: example-guided deep reinforcement learning of physics-based character skills
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}