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  • Active Learning for RealTime Motion Controllers

    [source] siggraph

    [year] 2007

    这篇文章看了好几遍,始终觉得…

    捕获数据用以创建新动画。比如通过插值、拼接做反应性动画。

    本文考虑控制器:根据用户定义的任务(task),实时产生动画。每个任务用一个control vector定义,文中是一个从combined space of states and tasks 到 space of motion的映射。

    则,我们需要一些数据支持以上映射的建立,然后搞个回归之类的东西吧。看文章:

    aC: SxTxU  --> M    State  Task U: control vectors

    M: sequence of poses

    通过已有{mi, ui}段m,但并非所有片段都可被使用。

    组织成Clusters,C, Cj :: = {(m_{k,j}, u_{k,j})},w,其状态相同为 s_j,及一个连续的blend map  w=b_j(u)

    如果还有位置约束,比如捉住球,则再应用IK

    基本与我们的思路吻合。

    本文还有一个contribution, 实时产生效果,可有选择性捕捉.

    每次找出最坏情况,如果不能接受则再表演(捕获数据)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/justin_s/p/2073976.html
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