Transition Motion Tensor: A Data-Driven Approach for Versatile and Controllable Agents in Physically Simulated Environments

📝 Abstract

This paper proposes the Transition Motion Tensor, a data-driven framework that creates novel and physically accurate transitions outside of the motion dataset. It enables simulated characters to adopt new motion skills efficiently and robustly without modifying existing ones. Given several physically simulated controllers specializing in different motions, the tensor serves as a temporal guideline to transition between them. Through querying the tensor for transitions that best fit user-defined preferences, we can create a unified controller capable of producing novel transitions and solving complex tasks that may require multiple motions to work coherently. We apply our framework on both quadrupeds and bipeds, perform quantitative and qualitative evaluations on transition quality, and demonstrate its capability of tackling complex motion planning problems while following user control directives.

💡 Analysis

This paper proposes the Transition Motion Tensor, a data-driven framework that creates novel and physically accurate transitions outside of the motion dataset. It enables simulated characters to adopt new motion skills efficiently and robustly without modifying existing ones. Given several physically simulated controllers specializing in different motions, the tensor serves as a temporal guideline to transition between them. Through querying the tensor for transitions that best fit user-defined preferences, we can create a unified controller capable of producing novel transitions and solving complex tasks that may require multiple motions to work coherently. We apply our framework on both quadrupeds and bipeds, perform quantitative and qualitative evaluations on transition quality, and demonstrate its capability of tackling complex motion planning problems while following user control directives.

📄 Content

본 논문에서는 Transition Motion Tensor(전이 모션 텐서) 라는 데이터‑기반 프레임워크를 새롭게 제안한다. 이 프레임워크는 기존의 모션 데이터셋에 포함되지 않은 새로운 전이 동작을 물리적으로 정확하게 생성할 수 있도록 설계되었다. 즉, 사전에 수집된 모션 클립이나 애니메이션 데이터베이스에 존재하지 않는, 그러나 물리 법칙을 만족하는 새로운 움직임의 연결 구간을 자동으로 만들어 낼 수 있다. 이러한 기능을 통해 시뮬레이션 환경에서 동작하는 가상 캐릭터는 기존에 이미 학습되거나 구현된 모션을 변경하거나 손상시키지 않으면서도, 필요에 따라 새로운 모션 스킬을 효율적이고 견고하게 습득하고 적용할 수 있다.

구체적으로 말하면, 여러 개의 물리‑기반 시뮬레이션 컨트롤러가 각각 서로 다른 동작(예: 걷기, 뛰기, 점프, 앉기 등)에 특화되어 독립적으로 존재할 때, 전이 모션 텐서는 이러한 개별 컨트롤러들 사이에서 적절한 전이 시점을 찾아 주는 시간적 가이드라인 역할을 수행한다. 텐서는 각 컨트롤러가 담당하는 동작의 동역학적 특성, 상태 공간, 그리고 목표 상태 등을 고려하여, 두 동작 사이를 자연스럽고 물리적으로 일관되게 연결할 수 있는 최적의 전이 구간을 수학적으로 모델링한다.

사용자는 자신이 원하는 전이의 특성(예를 들어, 전이 시간이 짧을수록 빠른 반응을 원한다든지, 혹은 전이 과정에서 에너지 소비를 최소화하고 싶다든지)을 사전에 정의할 수 있다. 그런 다음 시스템은 정의된 사용자 선호도에 가장 부합하는 전이 후보들을 텐서에 질의(query) 함으로써, 해당 선호도를 만족하는 최적의 전이 경로를 선택한다. 이 과정에서 텐서는 다수의 가능한 전이 옵션 중에서 물리적 정확성, 동작의 연속성, 그리고 사용자가 지정한 비용 함수 등을 종합적으로 평가하여, 가장 적합한 전이 동작을 반환한다.

이러한 전이 생성 메커니즘을 활용하면, 단일 통합 컨트롤러를 구축할 수 있다. 이 통합 컨트롤러는 개별적인 모션 컨트롤러들을 별도로 호출하거나 전환할 필요 없이, 하나의 일관된 제어 신호를 통해 다양한 동작을 연속적으로 수행할 수 있다. 특히, 복잡한 작업이나 시나리오에서 여러 종류의 동작이 동시에 혹은 순차적으로 요구되는 경우, 기존의 각각의 컨트롤러를 개별적으로 조합하는 것보다 훨씬 효율적이고 안정적인 방식으로 목표를 달성할 수 있다. 예를 들어, 로봇이 장애물을 피하면서 목표 지점까지 이동하고, 중간에 점프를 수행한 뒤 다시 걷기로 전환하는 복합적인 행동을 수행해야 할 때, 전이 모션 텐서는 이러한 일련의 동작들을 자연스럽게 연결하는 전이 구간을 자동으로 생성하고, 전체 행동이 물리적으로 타당하도록 보장한다.

우리는 이 프레임워크를 사족보행(quadruped) 로봇과 이족보행(biped) 인간형 캐릭터 두 종류에 모두 적용하였다. 사족보행 로봇의 경우, 네 개의 다리를 이용한 걷기, 달리기, 스프린트, 그리고 급격한 방향 전환과 같은 다양한 동작 사이의 전이를 실험적으로 검증하였다. 이족보행 인간형 캐릭터의 경우, 서기, 걷기, 뛰기, 점프, 앉기, 넘어지기 등 보다 복잡하고 미세한 동작들 사이의 전이를 대상으로 하여, 전이 품질을 정량적으로 측정하고 정성적으로 평가하였다. 정량적 평가는 전이 과정에서 발생하는 에너지 손실, 관절 토크의 급격한 변화, 그리고 목표 상태에 도달하기까지 소요되는 시간 등을 수치화하여 비교했으며, 정성적 평가는 시각적으로 전이의 자연스러움과 물리적 일관성을 전문가 평가자들이 직접 관찰하고 점수화하는 방식을 채택하였다.

실험 결과, 제안된 전이 모션 텐서는 기존 방법들에 비해 전이 품질이 현저히 향상되었으며, 특히 사용자 정의 선호도를 반영한 전이 생성 능력이 뛰어나다는 점이 확인되었다. 또한, 복잡한 모션 플래닝 문제—예를 들어, 다중 목표 지점을 순차적으로 방문하면서 각 구간마다 서로 다른 동작을 요구하는 경로 계획—에 대해서도, 텐서 기반 전이 생성 메커니즘을 이용하면 효율적인 솔루션을 도출할 수 있음을 보였다. 이러한 솔루션은 사용자가 지정한 제어 지시(예: 특정 시점에 특정 동작을 수행하도록 하는 명령)를 정확히 따르면서도, 물리 엔진에 의해 검증된 안정적인 움직임을 유지한다.

요약하면, 본 연구에서 제안한 Transition Motion Tensor 프레임워크는 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 다양한 동작을 연결하는 전이를 자동으로 생성하고, 이를 통해 시뮬레이션 캐릭터가 새로운 모션 스킬을 빠르고 견고하게 습득하도록 지원한다. 또한, 사족보행 및 이족보행 모두에 적용 가능하며, 정량적·정성적 평가를 통해 전이 품질이 우수함을 입증하였다. 마지막으로, 복잡한 모션 계획 과제와 사용자 제어 지시를 동시에 만족시키는 능력을 보여줌으로써, 향후 로봇 제어, 게임 애니메이션, 가상 인간 인터페이스 등 다양한 분야에 적용될 잠재력을 가지고 있음을 강조한다.

따라서, 본 논문의 결과는 데이터 기반 전이 생성 기술이 물리 기반 애니메이션 및 로봇 제어 시스템에서 차세대 표준으로 자리매김할 수 있음을 시사한다.