ソウル大学校、タコなどの水中軟体動物の動きをリアルに再現するためのdeep learningを用いた手法を発表。リアルタイム操作も可能

ソウル大学校による研究チームは、水中軟体動物の動作をリアルに表現するためのdeep learningを用いたフレームワーク「SoftCon」を発表しました。

論文:SoftCon: Simulation and Control of Soft-Bodied Animals with Biomimetic Actuators

Sehee Min, Jungdam Won, Seunghwan Lee, Jungnam Park, Jehee Lee
Seoul National University

本研究は、水中軟体動物の設計と制御をするためのdeep learningを用いたフレームワークを提案します。水中軟体動物の制御ポリシーを学習するためにdeep learningを使用します。タコ、ウナギ、ヒトデ、エイ、イカなど、さまざまな水中軟体動物のシミュレートを実証し、泳ぐ、つかむ、瓶から逃げるなどの多様な行動も学びます。また再構築だけでなく、リアルタイムの制御も可能にし、ゲームのようにインタラクティブに操作することができます。

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