Feature-Based Locomotion Controllersを読む(2)

つづきを。電車の中で読めたぶんだけ。

3. Feature-Based Control

まず、目標の定義方法。この論文で紹介されているモーションはcenter-of-mass, angular momentum, end-effectorの３つの組み合わせで指定する。
コントローラは式１で定義されるベクトルxを求める。（ベクトルの要素はtau*q*lamdaで求めるってこと？lamdaは重み係数なので結局各関節はtau*qに比例すると。なのでこの２つの変数を求めればOKってことか）このベクトルxは式２を満たしている必要がある。

3.1 Feature and Objectives

式１でのベクトルｘを求めるために、N quadratic の目的関数を最適化する。（N quadratic?　２次式ではない？）この手法では４種類の目的を使っている

Setpoint Objective

ポーズした時の特徴をSetpoing Objectiveとして与え、目標関数を(5)で定義した上でこれを最小化させる関節の加速度を求める。
式３のｑは関節角度で、ｙ＝ｆ（ｑ）で変換したｙの値によるPD制御の式を用いて、２回微分方程式の最小化問題へと帰着させてとく。（これは一般的なヤコビアンの逆運動学

雑感

ここまで読んで今日は終わり。ヤコビアンによる逆運動学で制御する方法は、調べているところ自然な動きを実現している手法ではメジャーな方法のようだ。http://www.4gamer.net/games/000/G000000/20110912065/ の記事がざっくりとした説明で、何をしようとしているのかは把握できると思う。

anlifeへの適用を考えると、こういうような制御は可能な限り入れ込みたくない。理想的にはanlifeの世界にプログラマは種をあたえ進化の方向性を定める流れの背景を設計し、あとはアトラクターに陥る状況を作る。これ以外の作りこみは美しくない、というものを目指しているところで、どこまで制御部分を作りこまないと実現困難なのか見極めないといけないなぁ。

つづく。