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1	Aktionsfolgenbasierte Bewegungssynthese im Bereich der digitalen Fabrik Kronfeld, Thomas 26 July 2019 (has links) Digitale Menschmodelle ermöglichen die Simulation von Arbeitstätigkeiten in prototypischen Fabrikumgebungen. Eine korrekte Aktionsausführung des virtuellen Werkers ist dabei von zentraler Bedeutung. Die Entwicklung von Methoden zur Synthese realistischer und kollisionsfreier Bewegungen stellt einen Schwerpunkt dieser Arbeit dar. Auf Basis von Motion-Capture-Daten werden Bewegungsräume der Aktionen mittels Tensorprodukt B-Splines und Fourierreihen approximiert. Der Einsatz von Bewegungsgraphen ermöglicht die automatische Synthese komplexer Bewegungsabfolgen. Mit Hilfe des menschähnlichen Eingabegeräts PuppID sind intuitive Anpassungen und Individualisierungen der Bewegungen möglich. Das Ergebnis dieser Dissertation stellt ein Gesamtsystem zur Erzeugung zielgerichteter und kollisionsfreier Bewegungen in veränderlichen Umgebungen dar. info:eu-repo/classification/ddc/004 ddc:004
2	Imitation Learning of Motor Skills for Synthetic Humanoids Ben Amor, Heni 13 December 2010 (has links) (PDF) This thesis addresses the question of how to teach dynamic motor skills to synthetic humanoids. A general approach based on imitation learning is presented and evaluated on a number of synthetic humanoids, as well as a number of different motor skills. The approach allows for intuitive and natural specification of motor skills without the need for expert knowledge. Using this approach we show that various important problems in robotics and computer animation can be tackled, including the synthesis of natural grasping, the synthesis of locomotion behavior or the physical interaction between humans and robots. Imitation Virtuelle Menschen Bewegungssynthese Künstliche Intelligenz Machinelles Lernen Imitation Machine Learning Virtual Humans Artificial Intelligence Animation ddc:004 Künstlicher Mensch Motorik Virtuelle Realität Künstliche Intelligenz
3	Imitation Learning of Motor Skills for Synthetic Humanoids Ben Amor, Heni 12 November 2010 (has links) This thesis addresses the question of how to teach dynamic motor skills to synthetic humanoids. A general approach based on imitation learning is presented and evaluated on a number of synthetic humanoids, as well as a number of different motor skills. The approach allows for intuitive and natural specification of motor skills without the need for expert knowledge. Using this approach we show that various important problems in robotics and computer animation can be tackled, including the synthesis of natural grasping, the synthesis of locomotion behavior or the physical interaction between humans and robots. info:eu-repo/classification/ddc/004 ddc:004

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