論文の概要: Composite Motion Learning with Task Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03286v1
• Date: Fri, 5 May 2023 05:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 15:18:44.739888
• Title: Composite Motion Learning with Task Control
• Title（参考訳）: タスク制御による複合動作学習
• Authors: Pei Xu, Xiumin Shang, Victor Zordan, Ioannis Karamouzas
• Abstract要約: 物理シミュレーション文字に対する合成およびタスク駆動動作制御のための深層学習法を提案する。 我々は,複数の識別器をGANライクな設定で使用することにより,複数の参照動作から,特定の身体部分に対する分離された動作を同時に,直接的に学習する。 本稿では,複合動作模倣と多目的制御の両方を含む多目的課題に対するアプローチの適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a deep learning method for composite and task-driven motion control for physically simulated characters. In contrast to existing data-driven approaches using reinforcement learning that imitate full-body motions, we learn decoupled motions for specific body parts from multiple reference motions simultaneously and directly by leveraging the use of multiple discriminators in a GAN-like setup. In this process, there is no need of any manual work to produce composite reference motions for learning. Instead, the control policy explores by itself how the composite motions can be combined automatically. We further account for multiple task-specific rewards and train a single, multi-objective control policy. To this end, we propose a novel framework for multi-objective learning that adaptively balances the learning of disparate motions from multiple sources and multiple goal-directed control objectives. In addition, as composite motions are typically augmentations of simpler behaviors, we introduce a sample-efficient method for training composite control policies in an incremental manner, where we reuse a pre-trained policy as the meta policy and train a cooperative policy that adapts the meta one for new composite tasks. We show the applicability of our approach on a variety of challenging multi-objective tasks involving both composite motion imitation and multiple goal-directed control.
• Abstract（参考訳）: 物理シミュレーション文字に対する合成およびタスク駆動動作制御のための深層学習法を提案する。 全身運動を模倣した強化学習を用いた既存のデータ駆動アプローチとは対照的に,複数の参照動作から特定の身体部位の分離動作を同時にかつ直接的に学習する。 このプロセスでは、学習のための複合参照運動を生成するための手作業は不要である。 その代わり、制御ポリシーは、合成運動をいかに自動的に組み合わせるかをそれ自体で探求する。 さらに、複数のタスク固有の報酬を考慮し、単一のマルチ目的制御ポリシーをトレーニングします。 そこで本研究では,複数音源からの異なる動きの学習と,複数の目標指向制御目標とを適応的にバランスさせる多目的学習フレームワークを提案する。 さらに, 複合動作がより単純な行動の増進である場合, 段階的に複合制御ポリシーを訓練する方法を導入し, 事前学習された政策をメタポリシーとして再利用し, メタポリシーを新しい複合タスクに適用する協調政策を訓練する。 複合運動模倣と複数目標指向制御を併用した多目的多目的課題に対して,本手法の適用性を示す。

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