論文の概要: Residual Force Control for Agile Human Behavior Imitation and Extended Motion Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07364v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 17:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 02:12:49.812199
• Title: Residual Force Control for Agile Human Behavior Imitation and Extended Motion Synthesis
• Title（参考訳）: アジャイルな人間の行動模倣と拡張モーション合成のための残留力制御
• Authors: Ye Yuan, Kris Kitani
• Abstract要約: 強化学習は、モーションキャプチャーデータからヒューマノイド制御ポリシーを学習することで、現実的な人間の行動に大きな可能性を示してきた。 バレエダンスのような洗練された人間のスキルを再現することや、複雑な移行を伴う長期的な人間の振る舞いを安定して模倣することは、依然として非常に困難である。 動作空間に外部残留力を加えることでヒューマノイド制御ポリシーを強化する新しいアプローチである残留力制御(RFC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.22704734791378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning has shown great promise for synthesizing realistic human behaviors by learning humanoid control policies from motion capture data. However, it is still very challenging to reproduce sophisticated human skills like ballet dance, or to stably imitate long-term human behaviors with complex transitions. The main difficulty lies in the dynamics mismatch between the humanoid model and real humans. That is, motions of real humans may not be physically possible for the humanoid model. To overcome the dynamics mismatch, we propose a novel approach, residual force control (RFC), that augments a humanoid control policy by adding external residual forces into the action space. During training, the RFC-based policy learns to apply residual forces to the humanoid to compensate for the dynamics mismatch and better imitate the reference motion. Experiments on a wide range of dynamic motions demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in terms of convergence speed and the quality of learned motions. Notably, we showcase a physics-based virtual character empowered by RFC that can perform highly agile ballet dance moves such as pirouette, arabesque and jet\'e. Furthermore, we propose a dual-policy control framework, where a kinematic policy and an RFC-based policy work in tandem to synthesize multi-modal infinite-horizon human motions without any task guidance or user input. Our approach is the first humanoid control method that successfully learns from a large-scale human motion dataset (Human3.6M) and generates diverse long-term motions. Code and videos are available at https://www.ye-yuan.com/rfc.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、モーションキャプチャデータからヒューマノイド制御ポリシーを学習することで、現実的な人間の行動の合成に大いに期待されている。 しかし、バレエダンスのような洗練された人間のスキルを再現したり、複雑な遷移を伴う長期人間の行動を安定的に模倣することは依然として非常に困難である。 主な困難は、ヒューマノイドモデルと実際の人間の間の力学ミスマッチである。 つまり、実際の人間の動きは、ヒューマノイドモデルでは物理的に不可能かもしれない。 動的ミスマッチを克服するために,行動空間に外部残留力を加えることによってヒューマノイド制御ポリシーを補強する新しい手法である残留力制御(rfc)を提案する。 トレーニング中、rfcベースのポリシーは、ダイナミクスのミスマッチを補うためにヒューマノイドに残留力を適用することを学び、基準動作を模倣する。 広い範囲の動的運動実験により,本手法が収束速度と学習運動の質において最先端の手法よりも優れていることを証明した。 特に、RFCによって強化された物理ベースの仮想キャラクタを紹介し、ピロエット、アラベスク、ジェットのような高度にアジャイルなバレエダンスの動きを実行できる。 さらに,マルチモーダルな無限水平運動をタスクガイダンスやユーザ入力なしで合成するために,キネマティックポリシーとRFCベースのポリシーを併用した二重政治制御フレームワークを提案する。 大規模動作データセット(human3.6m)から学習し,様々な長期動作を生成する,初のヒューマノイド制御手法である。 コードとビデオはhttps://www.ye-yuan.com/rfc.com/で入手できる。

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