Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38743
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Adaptive gaussian mixture trajectory model for physical model control using motion capture data
VerfasserIn: Herrmann, Erik
Du, Han
Cheema, Noshaba
Sprenger, Janis
Hosseini, Somayeh
Fischer, Klaus
Slusallek, Philipp
HerausgeberIn: Spencer, Stephen N.
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games
Verlag/Plattform: Association for Computing Machinery
Erscheinungsjahr: 2019
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: To enable the physically correct simulation of the interaction of a 3D character with its environment the internal joint forces of a physical model of the character need to be estimated. Recently, derivative-free sampling-based optimization methods, which treat the objective function as a black box, have shown great results for finding control signals for articulated figures in physics simulations. We present a novel sampling-based approach for the reconstruction of control signals for a rigid body model based on motion capture data that combines ideas of previous approaches. The algorithm optimizes control trajectories along a sliding window using the Covariance Matrix Adaption Evolution Strategy. The sampling distribution is represented as a mixture model with a dynamically selected number of clusters based on the variation detected in the samples. During the optimization we keep track of multiple states which enables the exploration of multiple paths. We evaluate the algorithm for the task of motion capture following using figures that were automatically generated from 3D character models.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1145/3306131.3317027
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1145/3306131.3317027
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-387433
hdl:20.500.11880/35069
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38743
ISBN: 978-1-4503-6310-5
Datum des Eintrags: 31-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.