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dc.contributor.advisor[non identifié]fr
dc.contributor.authorChaumont, Nicolasfr
dc.date.accessioned2014-05-16T15:36:00Z
dc.date.available2014-05-16T15:36:00Z
dc.date.created2006fr
dc.date.issued2006fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4704
dc.description.abstractCe mémoire traite de deux problèmes en infographie, l'un en modélisation de surfaces implicites et l'autre en animation d'acteurs virtuels. Dans le premier chapitre sont présentés les résultats obtenus en faisant évoluer les paramètres d'un modèle de blobbies (mixture de gaussiennes en 3D) pour interpoler un nuage de points de configuration arbitraire. Le second chapitre décrit des travaux portant sur la génération automatique d'acteurs virtuels dont la morphologie et le comportement sont optimisés simultanément à l'aide d'un algorithme génétique pour effectuer des tâches particulières. La recherche décrite dans ce chapitre s'appuie sur l'élaboration d'une plateforme d'expérimentation, destinée à investiguer des questions où la co-évolution de la morphologie et du contrôleur occupe une place centrale, en l'exploitant à travers deux expérimentations. La première reproduit partiellement des résultats antérieurs obtenus en optimisant la capacité de locomotion d'assemblages aléatoires de blocs parallélépipédiques (que l'on interprète comme étant des créatures virtuelles) reliés entre eux par des joints munis de moteurs. Dans la seconde, chaque individu a la capacité de détacher un bloc précis après un délai variable, lui permettant ainsi d'exploiter diverses stratégies de jet. Le déplacement de chaque individu est soumis à un ensemble de lois physiques (dynamique des corps rigides) recréées à l'intérieur d'un simulateur. Les limitations imposées par le modèle physique sur la liberté de mouvement des individus sont relativement proches de celles qui agissent sur les objets dans la réalité. Cette limitation est en fait l'aspect crucial à l'origine du réalisme du comportement des individus. La méthode d'évolution que nous utilisons tout au long de ce mémoire est basée sur le principe des algorithmes génétiques de type élitiste. Elle permet de manipuler des structures de données directement, contrairement à la forme canonique de l'algorithme génétique qui ne peut manipuler qu'une séquence de bits.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Nicolas Chaumontfr
dc.titleÉvolution de surfaces implicites et de créatures virtuellesfr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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