Synthesizing data driven and physics based character motions with mathematical methods
Matematiksel yöntemlerle veri güdümlü ve fizik tabanlı karakter hareketlerinin sentezlenmesi
- Tez No: 421344
- Danışmanlar: PROF. DR. HAŞMET GÜRÇAY, DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ
- Real-time speech driven gesture animation
Gerçek zamanlı konuşma sürümlü jest animasyonu
KENAN KASARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. YÜCEL YEMEZ
DOÇ. ENGİN ERZİN
- Demystifying language teachers' cultural diversity knowledge and beliefs through deep symbolic interactionism
Derin sembolik etkileşimcilik yoluyla dil öğretmenlerinin kültürel çeşitlilik bilgi ve inançlarının açığa çıkarılması
HARUN SERPİL
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimUniversity of Wisconsin-MadisonEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FRANCOIS VICTOR TOCHON
- Rococo ile role yönelimli eş zamanlı programlama
Programming in role oriented concurrent contexts with Rococo
CEVAT SERKAN BALEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN