復(fù)雜環(huán)境中虛擬人運(yùn)動(dòng)合成.pdf

1、復(fù)雜環(huán)境中真實(shí)感虛擬人的運(yùn)動(dòng)合成問(wèn)題是虛擬現(xiàn)實(shí)研究領(lǐng)域中的一個(gè)難點(diǎn)和重點(diǎn)，該問(wèn)題的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景中虛擬人對(duì)于各類障礙物的動(dòng)作響應(yīng)，以及提高人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的重用性，使合成的人體運(yùn)動(dòng)序列更為真實(shí)豐富。由于先前的研究?jī)H局限于單一環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)合成，沒有考慮復(fù)雜場(chǎng)景中虛擬人運(yùn)動(dòng)控制情況，并且人體運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)應(yīng)用的設(shè)備十分昂貴且操作復(fù)雜，不易采集運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而基于路徑控制的復(fù)雜環(huán)境真實(shí)感虛擬人運(yùn)動(dòng)控制的研究，不僅提出了復(fù)雜環(huán)境中虛擬人控制的新

2、方法，還有效解決了以上兩個(gè)問(wèn)題，因此具有重要的研究意義及廣闊的應(yīng)用前景。
　　本論文根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境中基于路徑指導(dǎo)的虛擬人運(yùn)動(dòng)合成框架，該框架首先根據(jù)用戶在復(fù)雜環(huán)境中為虛擬人指定的運(yùn)動(dòng)起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，以及環(huán)境信息，由路徑規(guī)劃器規(guī)劃兩點(diǎn)間的最優(yōu)路徑，并通過(guò)為路徑標(biāo)記控制錨點(diǎn)提取路徑的有效控制信息;然后，為運(yùn)動(dòng)序列構(gòu)建相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)及過(guò)渡控制器;最后，在路徑錨點(diǎn)的控制下，實(shí)現(xiàn)基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的虛擬人運(yùn)動(dòng)合

3、成。本論文研究工作主要包括:
　　1.設(shè)計(jì)復(fù)雜環(huán)境，環(huán)境中包含靜態(tài)障礙物及動(dòng)態(tài)障礙物，基于SIPP(SafeInterval Path Planning)算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的虛擬人的路徑規(guī)劃，并通過(guò)雙向遍歷的路徑平滑算法優(yōu)化路徑。通過(guò)為路徑標(biāo)記控制錨點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)路徑控制信息的提取，其中控制錨點(diǎn)主要包括:轉(zhuǎn)向錨點(diǎn)、時(shí)間錨點(diǎn)和高度錨點(diǎn);
　　2.通過(guò)采用基于運(yùn)動(dòng)選擇過(guò)程算法，實(shí)現(xiàn)緊致運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)集和運(yùn)動(dòng)控制器的構(gòu)建，并且在