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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
안제원 (한양대학교) 구태홍 (한양대학교) 권태수 (한양대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제27권 제3호
발행연도
2021.7
수록면
13 - 23 (11page)

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본 논문에서는 단일 강체 모델(single rigid body)의 무게 중심(center of mass) 좌표계와 발의 위치를 활용하여 캐릭터의 동작을 생성하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 전신 동작(full body)에 대한 정보를 사용할 때 보다 입력 상태 벡터(input state)의 차원을 줄임으로써 강화 학습의 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존의 방법보다 학습 속도를 약 2 시간(약 68% 감소) 감소시켰음에도 기존의 방법 대비 최대 7.5배(약 1500 N)의 외력을 더 견딜 수 있는 더욱 견고한(robust) 모션을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 무게 중심의 다음 좌표계를 구하기 위해 중심 역학(centroidal dynamics)을 활용하였고, 이에 필요한 매개 변수(parameter)들과 다음 발의 위치와 접촉력 계산에 필요한 매개 변수들을 구하는 정책(policy)의 학습을 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 사용하여 구현하였다.
#심층 강화 학습 #중심 역학 모델 #일체형 강체 #물리 기반 모델 #무게 중심 #deep reinforcement learning #centroidal dynamics models #single rigid body #physics–based model #center of mass

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개요
4. 데이터 준비
5. 정책 표현(Policy representation)
6. 접촉점 계산
7. 추적(Tracking)
8. 구현
9. 평가
10. 토론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Peng, Xue Bin / 2018 / Deepmimic : Example-guided deep reinforcement learning of physics-based character skills / ACM Transactions on Graphics (TOG) 37(4):1~14 google schola Coros, Stelian / 2010 / Generalized biped walking control / ACM Transactions on Graphics (TOG) 29(4):1~9 google schola Ha, Sehoon / 2014 / Iterative training of dynamic skills inspired by human coaching techniques / ACM Transactions on Graphics(TOG) 34(1):1~11 google schola Wang, Jack M. / 2012 / Optimizing locomotion controllers using biologically-based actuators and objectives / ACM Transactions on Graphics(TOG) 31(4):1~11 google schola Da Silva, Marco / 2008 / Simulation of human motion data using short‐horizon model‐predictive control / Computer Graphics Forum 27(2):371~380 google schola

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