Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.14-15
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- 2021
상태 표현 방식에 따른 심층 강화 학습 기반 캐릭터 제어기의 학습 성능 비교
Abstract
물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해 나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 이에 따라 이 문제를 강화학습을 이용하여 풀 때, 영향을 미치는 요소에 대한 연구도 계속해서 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3 가지 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 동역학적 상태를 나타내는 캐릭터 관절의 위치, 각도에 따라 학습에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
Keywords