In physics-based character animation, trajectory optimization has been widely adopted for automatic motion synthesis, through the prediction of an optimal sequence of future states of the character based on its system dynamics model. In general, the system dynamics model is neither in a closed form nor differentiable when it handles the contact dynamics between a character and the environment with rigid body collisions. Employing smoothed contact dynamics, researchers have suggested efficient trajectory optimization techniques based on numerical differentiation of the resulting system dynamics. However, the numerical derivative of the system dynamics model could be inaccurate unlike its analytical counterpart, which may affect the stability of trajectory optimization. In this paper, we propose a novel method to derive the closed-form derivative for the system dynamics by properly approximating the contact model. Based on the resulting derivatives of the system dynamics model, we also present a model predictive control (MPC)-based motion synthesis framework to robustly control the motion of a biped character according to on-line user input without any example motion data.
To account for the internal thermal effects of solid-state lasers, a method using a back propagation (BP) neural network integrated with a particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed, which is a new wavefront distortion correction technique. In particular, by using a slab laser model, a series of fiber pumped sources are employed to form a controlled array to pump the gain medium, allowing the internal temperature field of the gain medium to be designed by altering the power of each pump source. Furthermore, the BP artificial neural network is employed to construct a nonlinear mapping relationship between the power matrix of the pump array and the thermally induced wavefront aberration. Lastly, the suppression of thermally induced wavefront distortion can be achieved by changing the power matrix of the pump array and obtaining the optimal pump light intensity distribution combined using the PSO algorithm. The minimal beam quality β can be obtained by optimally distributing the pumping light. Compared with the method of designing uniform pumping light into the gain medium, the theoretically computed single pass beam quality β value is optimized from 5.34 to 1.28. In this numerical analysis, experiments are conducted to validate the relationship between the thermally generated wavefront and certain pumping light distributions.
A novel image quality evaluation method, which is based on combination of the rigorous grating diffraction theory and the ray-optic method, is proposed. It is applied for design optimization and, tolerance analysis of optical imaging systems implementing diffractive optical elements (DOE). The evaluation method can predict the quality and resolution of the image on the image sensor plane through the optical imaging system. Especially, we can simulate the effect of diffraction efficiencies of DOE in the camera lenses module, which is very effective for predicting different color sense and MTF performance. Using this method, we can effectively determine the fabrication tolerances of diffractive and refractive optical elements such as the variations' in profile thickness, and the shoulder of the DOE, as well as conventional parameters such as decenter and tilt in optical-surface alignments. A DOE-based 2M-resolution camera lens module designed by the optimization process based on the proposed image quality evaluation method shows ${\sim}15%$ MTF improvement compared with a design without such an optimization.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
A wavefront coding (WFC) technique provides an extension of the depth of field for a microscopy imaging system with slight loss of image spatial resolution. Through the analysis of the relationship between the incidence angle of light at the phase mask and the system pupil function, a mixing symmetrical cubic phase mask (CPM) applied to 5X-40X micro-objectives is optimized simultaneously based on point-spread function (PSF) invariance and nonzero mean values of the modulation transfer function (MTF) near the spatial cut-off frequency. Optimization results of the CPM show that the depth of field of these micro-objectives is extended 3-10 times respectively while keeping their resolution. Further imaging simulations also prove its ability in enhancing the defocus imaging.
A CFD-based design method for transonic axial compressor blades was developed based on three-dimensional Navier-Stokes flow physics. The method employs a sectional three-dimensional (S3D) analysis concept where the three-dimensional flow analysis is performed on the grid plane of a span station with spanwise flux components held fixed. The S3D analysis produced flow solutions nearly identical to those of three-dimensional analysis, regardless of the initialization of the flow field. The sectional design based on the S3D analysis can include three-dimensional effects of compressor flows and thus overcome the deficiencies associated with the use of quasi-three-dimensional flow physics in conventional sectional design. The S3D design was first used in the inverse triode to find the geometry that produces a specified target pressure distribution. The method was also applied to optimize the adiabatic efficiency of the blade sections of Rotor 37. A new blade was constructed with the optimized sectional geometries at several span stations and its aerodynamic performance was evaluated with three-dimensional analyses.
A new compact conformal dome optical system was established, and the aberration characteristics of the dome were investigated using Zernike aberration theory. The aberrations induced by the dome at different fields of regard (FORs) from 30° to 100° were effectively balanced by a rotating cylindrical lens. This kind of optical system can be widely used in top-view optical searching devices. A design method was introduced and the optimization results analyzed in detail. The results showed that the Zernike aberrations produced by the conformal dome were decreased dramatically. Also, a complete conformal optical system was designed, to further illustrate the aberration correction effect of the rotating cylindrical lens. Using a cylindrical lens not only provided a large FOR, but also simplified enormously the structure of the conformal optical system.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.65-67
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2002
A PC based software, the RTP Research Tool Box (RTB), was developed for IMRT optimization research. The software was consisted of an image module, a beam registration module, a dose calculation module, a dose optimization module and a dose display module. The modules and the Graphical User Interface (GUI) were designed to easily amendable by negotiating the speed of performing tasks. Each module can be easily replaced to new functions for research purpose. IDL 5.5 (RSI, USA) language was used for this software. Five major modules enable one to perform the research on the dose calculation, on the dose optimization and on the objective function. The comparison of three cost functions, such as the uncomplicated tumor control probability (UTCP), the physical objective function and the pseudo-biological objective function, which was designed in this study, were performed with the RTB. The optimizations were compared to the simulated annealing and the gradient search optimization technique for all of the optimization objective functions. No significant differences were found among the objective functions with the dose gradient search technique. But the DVH analysis showed that the pseudo-biological objective function is superior to the physical objective function when with the simulated annealing for the optimization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.713-728
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2021
This paper proposes an augmented reality technique to generate acrobatic scenes from hitting motion videos. After a user shoots a motion that mimics hitting an object with hands or feet, their pose is analyzed using motion tracking with deep learning to track hand or foot movement while hitting the object. Hitting position and time are then extracted to generate the object's moving trajectory using physics optimization and synchronized with the video. The proposed method can create videos for hitting objects with feet, e.g. soccer ball lifting; fists, e.g. tap ball, etc. and is suitable for augmented reality applications to include virtual objects.
Multi-Disciplinary Optimization (MDO) is widely used to handle the advanced design in several engineering applications. Such applications are commonly simulation-based, in order to capture the physics of the phenomena under study. This framework demands fast optimization algorithms as well as trustworthy numerical analyses, and a synergic integration between the two is required to obtain an efficient design process. In order to meet these needs, an adaptive Computational Fluid Dynamics (CFD) solver and a fast optimization algorithm have been developed and combined by the authors. The CFD solver is based on a high-order discontinuous Galerkin discretization while the optimization algorithm is a high-performance version of the Artificial Bee Colony method. In this work, they are used to address a typical aero-mechanical problem encountered in turbomachinery design. Interesting achievements in the considered test case are illustrated, highlighting the potential applicability of the proposed approach to other engineering problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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