Makine öğrenmesi ile kaçınma hareketlerinin üretilmesi
Generating avoidance motions with machine learning
- Tez No: 595479
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜMRA KAVAFOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Grafiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kaçınma hareketleri özellikle video oyunları olmak üzere, sanal insan modellerinin kullanıldığı bilgisayar animasyonu uygulamalarında önemli yer tutmaktadır. Diğer hareketlerde ˘ oldugu gibi gerçekçi kaçınma hareketleri elde etmek için genellikle hareket yakalama teknikleri kullanılmaktadır. Fakat gerçek hayatta bir insanın yapabilecegi sonsuz miktarda hareket vardır ve bunların hepsinin hareket yakalama teknikleri ile elde edilmesi imkansızdır. Yeteri kadar hareket yakalama verisi elde edilmiş olsa bile çok miktarda hareket içinden uygun olanın seçilmesi kolay degildir. Çok miktarda hareket yakalama verisi içinden uygun olanını gerçek zamanlı olarak seçmek için yapılan bazı çalışmalar vardır fakat bunlar genelde çok masraflı işlemler içermektedir ve çok miktarda sistem kaynağı kullanmaktadır. Bu sebeple, bu tip yöntemlerin çok sayıda karakter içeren oyunlar için kullanılması zordur. Yukarıda bahsedilen nedenlerden dolayı, birçok oyunda gelen saldırılardan kaçınmak için büyük sıçramalar, maksimum miktarda eğilme gibi abartılı hareketler birden fazla saldırıya karşı kullanılmaktadır. Fakat sanal insan modelinin küçük bir sıyrılma ile kurtulabileceği saldırılardan yüksek efor gerektiren hareketler ile kaçınması ve sürekli aynı hareketlerin kullanılması gerçekçiliği azaltmaktadır. Bu çalışmayla hiçbir hareket yakalama verisi kullanılmadan kaçınma hareketlerinin sanal insan modeline derin pekiştirmeli öğrenme ile sıfırdan öğretilmesi amaçlanmaktadır. Öğrenme algoritmasının bileşenleri karakterin hareket için fazla efor harcamaması ve fiziksel kısıtlara uygun davranması gibi kriterler göz önüne alınarak tasarlanmıştır. Böylece öğrenilen hareketlerin gerçekçi olması amaçlanmıştır. Çevrimdışı çalışan öğrenme aşamasında sanal insan modelinin vücudunun rastgele noktalarına yine rastgele bölgelerden küreler fırlatılmış ve modelin yaptığı hareketlerin küreden kaçınma bakımından başarısına göre ödüller verilmiştir. Çevrimdışı aşamada öğrenilen politika kullanılarak gerçek zamanlı kaçınma hareketleri üretilmiştir. Bu hareketlerin başarımını ölçmek için kullanıcı testleri yapılmış ve testlerin sonuçları yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Avoidance motion plays an important role in computer animation applications which have virtual human models, especially in video games. Motion capture techniques are often used to achieve realistic avoidance motions. However, there is an unlimited number of motion that a person can perform in real life, which are obviously impossible to be achieved with motion capture techniques. Even if adequate amount of motion capture data is available to emulate human motion, it won't be easy to find the appropriate motion from a large amount of data. There are studies to determine the most appropriate motion within a large pool of motion capture data in real time, but these studies often involve costly processes and use a large amount of system resources. Therefore, such methods are difficult to use for games with a large number of characters. Due to the reasons mentioned above, unrealistic motion such as a big jump and an extreme bending is used against multiple attacks in many games. However, the fact that the virtual human model avoids the attacks in an unrealistic way, which could in fact be easily warded off, and continuously employs the same motion lead the virtual human model to lose touch with reality. This study seeks to teach avoidance motion to virtual human model through deep reinforcement learning without using any motion capture data. The components of the learning algorithm in this study are designed in a way that the virtual model won't spend an unrealistic iii effort and will act according to physical constraints. Therefore, this study aims to teach real life motion to the virtual human model. In the offline learning phase, spheres were thrown from random areas to the random points of the virtual human model. The rewards of reinforcement learning algorithm are set based on the virtual human model's success on guarding off the spheres. Accordingly, real-time avoidance motion was generated through this learned policy at the offline learning phase. In order to measure the virtual human model's performance of avoidance motion, user tests were conducted and their results were interpreted.
Benzer Tezler
- İstanbul boğazı geçişi yapan gemiler için makine öğrenmesi uygulamaları ve kantitatif risk analizi
Machine learning applications and quantitative risk analysis for ships passing through the istanbul strait
MUSTAFA TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- Improved trajectory tracking via multi obstacle avoidance utilizing nonlinear model predictive controller
Doğrusal olmayan model öngörülü kontrol kullanılarak çoklu engellerden kaçınma ile geliştirilmiş yörünge takibi
ÖNDER HOROZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Predicting stock prices in bist: A reinforcement learning and sentimental analysis approach
Pekiştirmeli derin öğrenme ve duyarlılık analizi yaklaşımı ile bıstteki hisselerin fiyatlarının tahmin edilmesi
ŞEYMA EĞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Kentsel katı atık toplama rotalarının graf tabanlı pekiştirmeli öğrenme ile optimizasyonu Kadıköy ilçesi örneği
Optimization of urban solid waste collection routes through graph-based reinforcement learning: The case of Kadikoy district
İZEL BOZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER