Um Modelo de Sistema Nervoso para o Problema do Controle de Animação por Dinâmica Direta

Dissertação de Mestrado

Nome: Yuri Lenon Barbosa Nogueira
Instituição: UFC - Universidade Federal do Ceará
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Orientador(a): Joaquim Bento Cavalcante Neto
Co-Orientador(a): Creto Augusto Vidal
Ano: 2007
País: Brasil

Resumo
A animaçãao por dinâmica direta consiste em sintetizar os movimentos de um modelo a partir da especificação de suas propriedades físicas (massa e momento de inércia), das condições de vínculo entre suas partes componentes, das condições de contato com outros corpos e das forças que nele atuam. Essa abordagem tem a vantagem de gerar animações com realismo físico. O problema, que continua relevante como objeto de investigação, é o de controle do modelo: “Que forças devem ser aplicadas ao modelo para gerar o movimento desejado?”. A solução do problema proposto apresentada neste trabalho assume que o modelo estudado constitui-se de uma estrutura de corpos rígidos articulados cujos movimentos são gerados por atuadores internos, com suas forças definidas por um sistema nervoso. Com o uso de redes neurais artificiais e computação evolucionária, o controlador proposto é capaz de adaptar-se para controlar diferentes modelos articulados, e para gerar variados tipos de movimentos enquanto mantém a estabilidade mesmo quando há pequenas variações do terreno. O modelo proposto possui, em seu núcleo, um gerador central de padrões (CPG - Central Pattern Generator) baseado em osciladores neurais, e o mesmo tem sua atividade regulada por módulos sensoriais, para permitir o equilíbrio da estrutura e estabilidade do movimento, respondendo àss variações do ambiente. Para a adaptação à estrutura articulada e aprendizagem de movimentos, o controlador possui ainda um módulo cognitivo, responsável pela busca dos parâmetros neurais, através de algoritmos genéticos, e das redes de retroalimentação (sensoriamento), com programação genética. Resultados são apresentados em associação ao controle dos modelos humanóide, cheetah, sapo, luxo e luxo-2, sendo esses dois últimos iguais topologicamente, mas com variações nos tamanhos dos corpos e liberdade das juntas. Todos os modelos são testados em terreno plano e com rampa.

Palavras-chave: Ciência da computação, Animação dinâmica, Redes neurais, Algoritmos genéticos, Dynamic animation, Neural nets, Dissertação

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