【摘 要】
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在计算机角色动画的抓取研究中,生成动作序列的自然性、稳定性及自适应能力三者难以同时得到保证,即自然又稳定的抓取控制器往往泛化能力有限,无法适用于其他类型、尺寸物体的抓取任务。通过引入和抓取类型相对应的手部示教数据、设计回报函数,构建了一种基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取控制器。实验结果表明,该控制器能够生成兼具自然性和稳定性的抓取运动序列,同时对素材库中不同尺寸、不同类型的基元物体也具备较好的自
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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“十三五”装备预研项目(61409230104,1017,315100104),中央高校基本科研业务费专项(30918012203),上海航天科技创新基金(SAST2019009)。
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在计算机角色动画的抓取研究中,生成动作序列的自然性、稳定性及自适应能力三者难以同时得到保证,即自然又稳定的抓取控制器往往泛化能力有限,无法适用于其他类型、尺寸物体的抓取任务。通过引入和抓取类型相对应的手部示教数据、设计回报函数,构建了一种基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取控制器。实验结果表明,该控制器能够生成兼具自然性和稳定性的抓取运动序列,同时对素材库中不同尺寸、不同类型的基元物体也具备较好的自适应能力。
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