虚拟环境中的虚拟人技术研究

虚拟环境中的虚拟人技术研究

论文摘要

本文针对化身的建模、虚拟人的运动控制、以及包含虚拟人的复杂场景的实时绘制等关键环节开展研究工作,并就相关技术提出改进算法。在化身建模的研究上,本文改进了已有模型定制算法对模型中相邻分段的拼接问题。模型定制算法用从照片中提取的外形特征修改通用的模型,获得一个既具有方便动画处理所需的内部结构,又反映个体外观细节的模型。该类算法对软硬件的需求低,但已有算法生成的模型容易造成运动时相邻分段不能良好拼接。本文提出一种基于轴和切割线的方式来参数化分段内的点,并通过对邻接处的点进行平滑的局部调整,保持运动后的准确对接。其他能达到同样拼接效果的方法要求通用模型必须具有严格的拓扑连接关系,本文算法并没有类似限制。在虚拟人运动控制的研究上,本文提出了一种实时的动画路径编辑算法。该算法根据用户交互指定的路径从捕获的行走动画数据中搜寻合适的帧,并加以重新组织,生成沿该路径行走的新动画序列。算法的核心思想是利用运动图对捕获数据进行分割、匹配和重组,然而已有算法中运动图的构造利搜索算法效率低下,无法达到实时要求。本文算法在构造运动图时聚类相似帧以减少跳转点个数,并在搜索时通过标记和缓存以减少重复计算。实验结果证明该算法可以达到交互所需的实时性要求。本文还提出了一种自适应的实时算法来绘制包含虚拟人的动态复杂场景。该算法利用可见性裁剪、层次细节和图像缓存等加速算法,并根据各物体的重要性和总的绘制时间预算为场景中的每个物体选择合适的绘制方案,最终将整个场景以尽可能高的真实感绘制出来。本文算法使用速度等参数来计算动态物体的重要性,并且采用视角和人群密度等参数修正虚拟人的重要性,使得算法更好地适用于绘制包含虚拟人的大规模场景。最后,本文介绍包含虚拟人技术的应用系统:团体操演练系统。该系统用虚拟人表示参与排练的队员,并提供路径规划以及实时绘制演练结果的功能。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 虚拟环境
  • 1.1.1 虚拟环境的突出特点
  • 1.1.2 虚拟环境技术的发展
  • 1.2 化身和虚拟人
  • 1.2.1 虚拟人的典型应用
  • 1.2.2 虚拟人的发展
  • 1.3 虚拟人的关键技术
  • 1.3.1 虚拟人的建模
  • 1.3.2 虚拟人的运动控制
  • 1.3.3 实时绘制
  • 1.4 本文工作和论文结构
  • 第2章 基于照片的人体建模
  • 2.1 简介
  • 2.1.1 相关研究
  • 2.1.2 问题及解决方案
  • 2.1.3 参数化人体模型定制算法
  • 2.2 轮廓线提取和分割
  • 2.2.1 准备图像
  • 2.2.2 提取轮廓线
  • 2.2.3 分割
  • 2.3 二维映射的构造
  • 2.3.1 切割线空间的定义和参数化
  • 2.3.2 倾斜主轴的处理
  • 2.3.3 姿态差异的处理
  • 2.4 三维点位置的修改
  • 2.5 实验结果
  • 2.5.1 实现细节和结果
  • 2.5.2 比较
  • 2.6 小结
  • 第3章 虚拟人的运动控制
  • 3.1 简介
  • 3.1.1 运动控制技术
  • 3.1.2 运动编辑技术
  • 3.1.3 问题及解决方案
  • 3.2 运动图构造
  • 3.2.1 计算候选跳转点
  • 3.2.2 精简跳转点
  • 3.2.3 计算强连通分量
  • 3.3 运动图搜索
  • 3.3.1 搜索过程
  • 3.3.2 偏差的定义
  • 3.3.3 加速搜索的过程
  • 3.4 动作片段合成
  • 3.4.1 动作片段的串接
  • 3.4.2 过渡平滑
  • 3.4.3 约束保持
  • 3.5 实验结果
  • 3.6 小结
  • 第4章 包含虚拟人的场景的实时绘制
  • 4.1 简介
  • 4.1.1 相关研究
  • 4.1.2 问题和解决方案
  • 4.2 自适应的动态场景限时绘制算法
  • 4.2.1 空间剖分方法
  • 4.2.2 简化动态物体的重要性计算
  • 4.2.3 绘制循环
  • 4.2.4 实验结果
  • 4.3 虚拟人群的加速绘制
  • 4.3.1 人群自身特性对绘制算法的影响
  • 4.3.2 虚拟人群绘制算法
  • 4.4 小结
  • 第5章 包含虚拟人的应用系统
  • 5.1 简介
  • 5.2 研究现状和典型系统
  • 5.2.1 研究现状
  • 5.2.2 典型系统
  • 5.3 系统结构及各部分功能
  • 5.3.1 系统简介
  • 5.3.2 队形设计子系统
  • 5.3.3 队形演练子系统
  • 5.3.4 群行为的仿真流程
  • 5.4 实验结果与分析
  • 5.5 小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 本文的研究成果
  • 6.2 未来的工作
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间的研究成果
  • 致谢
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