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数据驱动的人群动画仿真技术研究

作　者: 王鑫
导　师: 孙守迁
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 计算机动画数据驱动人群动画人群仿真速度场视频跟踪行为动画虚拟环境建模路径规划城区仿真运动捕获运动编辑运动合成物理模拟统一计算设备架构
分类号: TP391.9
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 518次
引　用: 5次
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内容摘要

人群动画仿真是虚拟现实和计算机图形学领域近几年的研究热点之一。到目前为止,一方面在非实时仿真环境下可以合成出良好效果的大规模人群动画,且已经成为好莱坞动画电影中的常见元素,但是合成过程费时费力;另一方面在实时仿真环境下对大规模人群进子亍动画仿真时,要想得到良好效果仍然非常困难。造成这种状况的一个主要原因是对人群进行动画仿真时人与人之间的交互影响因素变多,从对少数人仿真变为对多数人仿真发生的不仅仅是量变而是质变。另外一个主要原因是当前普通计算环境中图形卡的实时绘制能力相对于大规模的人群绘制任务仍然显得比较弱。然而,实时人群仿真动画在数字娱乐,建筑设计,军事训练,体育训练等方面均有非常强烈的需求,因此众多学者在该研究方向上开展了一系列工作。这些工作大体上可以分为4小子研究方向:1)人群所处虚拟环境建模,其主要研究如何更真实地仿真人群所处环境;2)人群行为仿真,其主要研究如何更逼真地仿真人群的各类行为;3)人群运动合成,其主要研究如何更自然地合成人群的三维人体动画;4)人群实时绘制,其主要研究如何更快地对大规模人群进行实时绘制。上述4个子研究方面基本覆盖了人群动画仿真领域的所有关键问题,本文基于数据驱动的方法,在这4个子研究方向上开展了一系列工作:在第二章,提出了速度场驱动的人群宏观行为动画合成方法来仿真人群的宏观行为。该方法使用从行人视频数据中提取出的典型行人速度场来指导虚拟环境中的人群运动,从而解决了虚拟环境中合成出逼真的人群宏观行为需要大量的经验参数和烦琐的手工交互设置的问题。实验结果表明该方法具有交互工作量小,仿真结果逼真,适用情形广泛等特点。在第三章,提出了面向人群仿真的多层次环境建模方法来对人群所处虚拟环境进行建模。基于该方法,本文开发了多层次环境建模工具,使用该工具可以对虚拟人群所处虚拟环境进行几何层,拓扑层,路径层,感知层的综合建模。该多层次模型为虚拟人群仿真过程中面临的视觉效果,感知,寻径,决策,交互等问题提供了直接而高效的支持。在第四章,提出了数据驱动的人群场景动画合成方法来仿真人群的微观行为。为了向虚拟城区环境加入复杂而灵活的微观人群行为动画,提出了一种新的数据驱动的人群场景动画合成方法。首先采集各种典型场景下人群流动的视频,然后从中提取出agent状态响应数据集,接着这些状态响应数据集被嵌入到虚拟城区知识模型中去。基于该虚拟城区知识模型,实现了一个虚拟城区中人群流动场景的动画合成系统。在第五章,提出了复杂人体动画合成方法来为人群仿真场景中加入复杂多样的人体动画。该方法由运动数据库构建,优化关联的骨骼皮肤动画,交互式运动合成,人体附属物体动画合成四部分构成。本文以艺术体操动作辅助编排系统为例,证明了该方法的有效性。在第六章,提出了路径驱动的人群运动合成方法来为行为仿真模块输出的人群行为路径匹配上丰富多样的人群行走动画。该方法将待匹配运动路径分割为一系列短小的运动路径片段,然后在一个结构化的运动状态机上逐片段地寻找最为匹配的运动序列。接着将这些运动序列依次连接起来,从而得到了一段连续的,满足运动路径约京的人体运动数据。用户还可以交互式设计运动路径上一个路径片段的运动类型。该方法主要适用于待匹配运动路径运动范围大、对多条运动路径同时计算匹配运动、多条运动路径之间交叉频繁的情景。最后,在第七章,对本文研究工作进行了总结和展望。

全文目录

致谢  5-8
摘要  8-10
Abstract  10-13
目录  13-16
插图和附表清单  16-19
第1章绪论  19-31
  1.1 研究背景  19-21
  1.2 研究现状  21-27
    1.2.1 概述  21-22
    1.2.2 人群所处虚拟环境建模  22-23
    1.2.3 人群行为仿真  23-25
    1.2.4 人群运动合成  25-26
    1.2.5 人群实时绘制  26-27
  1.3 本文奉献  27-28
  1.4 论文章节组织结构  28-31
第2章速度场驱动的人群宏观行为动画合成方法  31-59
  2.1 引言  31-32
  2.2 相关工作  32-41
    2.2.1 人群行为模型  33-38
    2.2.2 人群交互式设计  38-41
  2.3 行人视频数据采集  41-46
  2.4 典型行人速度场提取  46-51
  2.5 交互式人群速度场设计  51-53
  2.6 人群行为动画实时合成  53-54
  2.7 实验结果  54-57
    2.7.1 行人运动路径跟踪算法的跟踪结果  54-56
    2.7.2 速度场驱动的人群实时仿真结果  56-57
  2.8 本章小结  57-59
第3章面向人群仿真的多层次环境建模方法  59-77
  3.1 引言  59-60
  3.2 相关工作  60-63
    3.2.1 几何性环境建模  61-62
    3.2.2 非几何性环境建模  62-63
  3.3 改进的多层次环境模型  63-73
    3.3.1 拓扑层地图  64-67
      3.3.1.1 拓扑层地图构建  64-67
    3.3.2 路径层地图  67-72
      3.3.2.1 General Voronoi Diagram  67-70
      3.3.2.2 基于GVD的路径层地图定义  70-72
    3.3.3 感知层地图  72-73
  3.4 实验结果  73-76
    3.4.1 实验设置  73-74
    3.4.2 实验结果  74-76
  3.5 本章小结  76-77
第4章数据驱动的人群场景动画合成方法  77-99
  4.1 引言  77-78
  4.2 典型人群流动视频采集  78-80
  4.3 Agent行为数据提取  80-89
    4.3.1 Agent模型结构  80-81
    4.3.2 视频中行人路径提取  81-82
    4.3.3 基于行人路径的状态响应值集提取  82-88
    4.3.4 运行时行为合成  88-89
  4.4 虚拟人几何表示层  89-93
  4.5 虚拟城区知识模型  93-96
  4.6 实验结果  96-97
  4.7 本章小结  97-99
第5章复杂人体动画的交互式合成方法  99-133
  5.1 引言  99-100
  5.2 相关工作  100-109
    5.2.1 三维人体运动合成方法分类  100-102
    5.2.2 运动捕获数据的表示方法  102-103
    5.2.3 运动捕获数据驱动的方法  103-109
  5.3 运动数据库构建  109-118
    5.3.1 运动捕获仪  109-111
    5.3.2 运动数据文件表示  111
    5.3.3 运动捕获场地  111-113
    5.3.4 运动数据库设计  113-114
    5.3.5 运动捕获过程  114-118
  5.4 优化关联的骨骼皮肤动画  118-121
    5.4.1 运动重定向  118-121
    5.4.2 骨骼皮肤绑定  121
  5.5 交互式运动合成  121-127
    5.5.1 交互式运动连接  122-124
    5.5.2 交互式运动路径编辑  124-127
  5.6 人体附属物体动画合成  127-128
  5.7 实验结果  128-132
  5.8 本章小结  132-133
第6章运动路径驱动的人群运动合成方法  133-157
  6.1 引言  133-135
  6.2 运动状态机构造  135-138
    6.2.1 运动状态机的结构  135-136
    6.2.2 运动片段的捕获  136-138
  6.3 运动路径参数化  138-140
  6.4 基于运动路径的运动序列提取  140-151
    6.4.1 串行的运动序列提取算法  140-144
    6.4.2 基于CUDA平台的运动序列并行提取算法  144-151
  6.5 从运动序列合成最终运动  151-152
  6.6 实验结果  152-155
  6.7 本章小结  155-157
第7章总结与展望  157-161
  7.1 总结  157-158
  7.2 展望  158-161
参考文献  161-171
作者简历  171-172

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