基于运动路径变换的人体运动编辑

运动捕获已经成为计算机动画中一个成熟的技术,但是捕获的成本相对较高,而且捕获到的运动大多比较单一、通用性低。为了提高运动捕获数据的重用性,产生了适应不同需求的各种运动编辑的技术和方法。文章介绍了基于路径变换的人体运动编辑方法,推导了路径变换的公式,并提出了步长的概念,并以此分类,从而节省了约束重建时的运算量。     

基于运动捕获数据的目标导向运动合成

在计算机动画研究领域,人体运动一直是研究者们感兴趣的内容,逆向运动学是求解人体运动的一项关键技术。用户通过指定相应目标和肢体末端关节,来计算人体全身关节的旋转角,进而得到整体的位姿和运动。传统的数值方法在求解人体运动时没有考虑人体运动的规律,因而得到的结果往往不够真实。提出一种基于真实人体运动数据的实时目标导向运动合成算法,该算法克服了传统数值迭代方法的缺陷,有效改善了单纯使用雅克比矩阵的效果,在动画生成的效率和真实性上都有一定的提高。     

基于时空约束的运动编辑和运动重定向

近年来兴起的运动捕获已成为人体动画中最有应用前景的技术之一，目前运动捕获手段很多，但是通常成本高，而且捕获到的运动类型比较单一，为了提高运动捕获数据的重用性，生成与复杂场景协调的多样的动画，必须对捕获的运动数据进行编辑和重定向处理，介绍了一种基于时空约束的运动编辑和运动重定向方法，通过规定一组时空约束条件，建立相应的目标函数，采用逆向运动学和数值优化方法求解出满足约束条件的运动姿势，实验结果表明，该方法可以生成多种满足不同场景婪泊逼真运动，提出了数据的重用性。     

基于人体运动规律的运动融合技术

介绍了一种不需要人工干预的运动融合方法,提出了基于关节运动规律的运动周期判别方法。通过分析运动捕获数据,计算双膝与臀部节点连线夹角的变化来确定运动周期,然后再进行时空变形、插值与约束重建,从而生成高质量的运动融合动画。实验结果表明本算法能够准确的计算出运动周期,并且使约束后的融合动作更加真实。     

人体运动路径的编辑算法

对现有的路径编辑方法进行了较大改进,将运动自动简化技术引入到传统的时空优化方法中,同时将物理约束引入到传统的路径变换方法,保证了优化过程的快速收敛和结果运动的物理真实性.算法框架包括模型简化、运动简化、路径编辑、运动合成和运动复原等5个部分.实验结果表明,该算法能够将人体运动从原始路径上成功地映射到新路径上.     

基于约束轨迹重构的运动编辑

提出了一种运动数据重用的方法.采用偏移映射技术构建模型末端的位姿约束轨迹,该轨迹较好地保留了原始运动的特征;利用Unscented卡尔曼滤波方法求解约束,可以实时地生成与原始运动相似的新运动.实验结果表明,该方法可以生成满足不同模型和场景要求的多种运动,扩展了捕获数据的应用范围.     

基于骨干长度比例之运动重定目标算法

为了减轻动画制作劳动强度，提高动画制作产能以及自动产生仿真动画，提出了一种结合运动捕获器（Motion Capture)技术与逆向运动学原理的用于完成关节动画中实时运动重定目标（Motion Retargeting)的新算法，该算法的主要概念是首先根据“原动者”与“标的者”之身材比例，推算出、标的者”末端效应器之定位，然后再利用逆向运动学之算法求得“标的者”各关节之旋转角度，因为该算法充分地利用了捕获器所纪录的“原动者”运动信息的密集重复性，而且所设计之定位法则能满足原运动对未端效应器之约束，所以该方法能展现出与原运动十分相似的动画，同时不违背原设定之约束，实验数据也展示，并说明了该算法之效能与优点。     

基于随机采样的运动规划综述

综述了基于随机采样的运动规划方法．首先介绍了基于随机采样的运动规划的发展历程和几种典型方法;然后分析了这一类规划方法的重要性质及目前仍然存在的问题;最后展望了基于随机采样的运动规划的应用前景．     

一种改进的运动路径编辑方法

介绍了运动路径编辑方法,提出了保持足部位置运动速率不变的算法来解决其中出现的脚步滑动现象。该算法中,使用了基于约束的技术。首先,逐帧求出原始运动数据的足部位置,作为初始约束条件,当运动路径变化后,依据足部位置运动速率不变的原则,自动更新约束条件,减少了以往方法中的人工干预过程;然后,采用按帧编辑的实时逆向运动学算法求解约束条件。实验结果表明此算法有效地解决了脚步滑动现象。     

3维人体运动编辑与合成技术综述

为了使人们对3维人体运动编辑与合成技术有个概略了解,对当前3维人体运动编辑和合成技术的研究现状进行了系统阐述。首先对4大类3维人体运动合成方法进行了分析比较;然后按照运动捕获数据的表示方法、运动编辑技术、运动合成技术3个方面着重分析了运动捕获数据驱动的运动合成方法的发展现状;最后对目前3维人体运动编辑与合成技术研究中的难点问题及未来研究重点进行了展望。     

运动编辑支持的舞蹈辅助编排技术

针对舞蹈表演创作与编排中的舞台构图和动作片段连接问题,实现了相应的计算机辅助舞蹈创作与编排技术．舞蹈创编人员可在计算机中对演员的走位和队形进行自由编辑,组合不同的表演动作片段．通过这些辅助工具,能够在演员实际表演前调整舞台效果并获得相应的预览,降低实际编排的难度与工作量．     

基于人体运动的仿人型机器人动作的运动学匹配

提出了仿人型机器人模仿人体运动的相似性函数,讨论了运动学约束,并给出了满足运动约束条件且具有与人体动作高相似性的运动求解算法. 在有33个自由度的仿人型机器人实体上完成了模仿人的太极拳动作,验证了方法的有效性.     

仿人机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法

提出了仿人机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法. 首先, 通过运动捕捉系统获取人体运动数据, 并采用运动重定向技术, 输出人--机简化模型的数据; 然后, 对运动数据进行分析和运动学解算, 给出基于人体运动数据的仿人机器人逆运动学求解方法, 得到仿人机器人模型的关节角数据; 再经过运动学约束和稳定性调节后, 生成能够应用于仿人机器人的运动轨迹. 最终, 通过在仿人机器人BHR-2上进行刀术实验验证了该方法的有效性.     

多角色与虚拟场景的运动融合

在基于运动捕获的计算机动画中,已提出的各种运动编辑的方法大都针对单个角色运动进行处理,而且角色的运动多数是事先规划好的,缺乏对外界环境变化的响应能力.为了提高角色对环境的感知、响应能力以及角色间的自主协同能力,提出将多个结构化环境下捕获的单角色运动融合到同一个非结构化虚拟环境下的"运动融合"的新概念和方法,并根据运动决策、运动协调、运动求解和运动执行的体系结构对运动规划、多角色协同、离散运动模式决策和连续运动姿势生成等关键问题进行了深入研究.实验结果表明,提出的方法能够真正有效地实现同一场景下角色与场景协调的运动融合.动画角色的高自主性和运动捕获数据的高重用性使得提出的方法在计算机动画和游戏中具有普遍的应用价值.     

从运动捕获数据中提取关键帧

在四元数表示下导出了两个旋转之间差异的一种简单形式,将人体各关节上总的旋转变化作为帧间距,设计了一种从运动捕获数据中提取关键帧的高效算法,通过向量的线性插值和四元数的球面线性插值重建了原始动画。实验表明,该算法具有很好的数据压缩效果,而且提取出的关键帧在视觉上对原始动画具有概括力。