意大利研究团队开发个性化人体运动生成模型
通过一种数据驱动的方法来建模人类的运动行为
(映维网Nweon 2025年06月24日)随着技术的普及,自主虚拟化身在人类群体活动中的部署预计会增加。设计认知架构和控制策略来驱动代理需要真实的人类运动模型。然而,现有的模型只提供了对人类运动行为的简化描述。在一项研究中,意大利南部高等研究院团队提出了一种基于长短期记忆神经网络的完全数据驱动方法,以生成捕获特定个体独特特征的原始运动。
广泛的分析表明,模型有效地复制了它所训练的个体的速度分布和振幅包络,可以与其他个体保持不同,并且在与人类数据的相似性方面优于最先进的模型。
在不同的活动中,人们自然倾向于群体互动,从而形成复杂的人际网络。在进行体力劳动时,当人们的动作同步时,他们会形成更强的联系,感觉更投入,培养一种团结和信任的感觉。
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