Geri Dön

Synthesizing data driven and physics based character motions with mathematical methods

Matematiksel yöntemlerle veri güdümlü ve fizik tabanlı karakter hareketlerinin sentezlenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 421344
  2. Yazar: ZÜMRA KAVAFOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAŞMET GÜRÇAY, DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Hem fiziksel gerçekçiliğe hem de insansı stile sahip karakter hareketlerinin sentezlenmesi, insan vücudunun yüksek boyutlu ve karmaşık yapısı göz önüne alındığında çözülmesi zor bir problem oluşturmaktadır. Hareket yakalama teknolojisi ve kinematik hareket sentezleme alanındaki son gelişmeler oldukça doğal stillere sahip insansı karakter hareketlerinin sentezlenmesini sağlamaktadır. Ancak bu kinematik tekniklerle sentezlenmiş hareketler önceden üretilmiş referans veriye bağımlı olduklarından, çevreyle gerçekçi etkileşim yetisinden yoksundurlar. Bu noktada, fizik tabanlı simülasyonun karakter hareket sentezleme sürecine dahil edilmesi ihtiyacı doğmaktadır. İnsansı karakter hareketlerinin yüksek boyutlu ve eksik tahrikli doğası ile baş edebilmek için hareket sentezleme yaklaşımlarında matematiksel optimizasyon ve öğrenme yöntemlerinden faydalanmak oldukça yaygındır. Biz bu tezde, matematiksel optimizasyon yöntemleri kullanarak iki yeni fizik tabanlı yaklaşım sunmaktayız. Ortaya koyulan ilk yaklaşım sağlam ve doğal ağırlık verme hareketleri üreten bir duruş kontrolcüsünün geliştirilmesidir. Bu yaklaşımda optimal karakter duruşlarının sentezlenmesi için doğrusal olmayan bir optimizasyon problemi tasarlanmıştır. Ortaya koyulan ikinci yaklaşım ise girdi olarak verilen referans hareketlerin stilini taklit eden bir veri güdümlü yürüme kontrol sistemidir. Bu yaklaşımda Kovaryans Matris Adaptasyonu yöntemi kullanılarak çevrimdışı bir optimizasyon yöntemiyle katsayı-fark eğrisi öğrenilmiştir. Öğrenilen bu eğri kullanılarak Sanal Kuvvet Modeli tabanlı hız ayarlama işleminin sanal kuvvet ve hız değişimi bileşenleri ilişkilendirilmiş ve bu sayede referans hareketlerin adım içi hız eğrilerinin yakın takibi sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Synthesizing character motions that achieve a compromise between physical realism and humanistic style constitutes a challenging problem due to the complex structure of the human body. Recent advances in motion capture technology and kinematic motion synthesis research enable the generation of human-like character motions with quite natural style. However, these kinematic motions lack the ability of realistic interactions with the environment, as a result of their dependence on pre-produced reference motions. At that point, the need for including physics based simulation in character motion synthesis arises. Mathematical optimization and learning methods are widely exploited in character motion synthesis approaches in order to cope with the high dimensional and under-actuated nature of human-like character motion. In this thesis, we propose two physics based approaches for synthesizing human-like character motions by using mathematical optimization methods. The first approach proposed is a control framework, which generates robust and natural balance shifting motions during standing. In this approach we devise a nonlinear optimization problem with quadratic constraints for synthesizing optimal character postures. The second approach is a data-driven walking control framework which synthesizes physics based walking motions that mimic the style of the given reference motions as input. In this approach we learn a gain-deviation relation curve with an offline optimization method by using Covariance Matrix Adaptation. We achieve close tracking of the intra-step variations of the reference motion by relating the virtual force and the velocity deviation of the Virtual Model Control based velocity tuning process with this learned relation curve.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    941176

    Evidence-based analysis of Türkiye's energy efficiency obligation scheme: sectoral applications, energy poverty, flexibility options and policy implications

    Türkiye enerji verimliliği yükümlülükleri sisteminin kanita dayali analizi: sektörel uygulamalar, enerji yoksulluğu, esneklik seçenekleri ve politika çikarimlari

    RABİA CİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  2. Tez No

    938042

    Afet sonrası geçici barınma birimlerine yönelik tasarım ve değerlendirme parametrelerinin belirlenmesi: İyileştirme temelli öneriler

    Determining design and evaluation parameters for temporary shelter units after disasters: Improvement-based recommendations

    BETÜL İREM TARAKÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL EMRE KAVUT

  3. Tez No

    944518

    İnsan kaynakları analitiğinin organizasyonel çeviklik üzerindeki etkisi

    The impact of human resources analytics on organizational agility

    MUHAMMED ÇAĞRI BUDAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBERK SOYER

    DOÇ. DR. BURCU FELEKOĞLU

  4. Tez No

    831156

    Minority class augmentation in tabular data using generative adversarial network models

    Üretken çekişmeli ağ modelleri kullanarak tablo verisinde azınlık sınıf artırımı

    ESRANUR POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ

  5. Tez No

    929841

    Learning robotic navigation and manipulation primitives from demonstration

    Gösterim yoluyla robotik navigasyon ve manipülasyon primitiflerinin öğrenimi

    YİĞİT YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE UĞUR

Geri Dön