2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著虛擬現(xiàn)實、三維游戲、數(shù)字娛樂等行業(yè)對人體動畫需求的增加,人們不僅要求生成的人體動畫自然、可控,而且希望虛擬人能對不可預(yù)料的外部擾動做出真實的反應(yīng)。如何提高虛擬人運動的物理真實感,準(zhǔn)確地反應(yīng)外界沖擊的大小和方向,實時地響應(yīng)外界交互是生成反應(yīng)跟隨性人體動畫的關(guān)鍵所在。針對上述問題,本文分別對人體站立受擾平衡維持、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的反應(yīng)運動合成、基于混合控制的反應(yīng)運動生成和人體行走受擾平衡維持進(jìn)行了深入的研究,提出了相應(yīng)的控制策略和模型,并對

2、傳統(tǒng)的算法作了改進(jìn)。 在人體站立受擾平衡恢復(fù)的研究上,本文提出了分別從矢狀面和額狀面來分析和計算人體在站立受擾時的平衡恢復(fù)問題。本文根據(jù)生物力學(xué)的研究結(jié)果,建立了基于雙倒立擺的人體動力學(xué)模型,并使用比例微分控制器近似模擬肌肉力的作用來驅(qū)動虛擬人運動。在髖和踝關(guān)節(jié)的控制策略下,控制器產(chǎn)生的力矩使虛擬人身體質(zhì)心位于支撐區(qū)域。通過身體擺動,虛擬人可以抵消作用在其身上的外力,最后恢復(fù)到平衡狀態(tài)。本文還提出了采用啟發(fā)式調(diào)節(jié)增益值的方法,減

3、輕了調(diào)節(jié)增益值的繁重負(fù)擔(dān)。 在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的反應(yīng)運動合成上,本文提出了采用動量擾動與空間姿態(tài)比較相結(jié)合的運動搜索算法。傳統(tǒng)方法往往只考慮運動姿態(tài)在數(shù)值上的相似性來合成運動,忽略了動量變化帶來的影響,因此合成的運動缺乏真實感而且計算量大。本文利用運動捕獲時真實人與運動合成中虛擬人受外力作用后引起的動量變化的相似性,提出的基于動量的搜索算法能更準(zhǔn)確地從數(shù)據(jù)庫中搜索出合適的運動序列以響應(yīng)外力作用。為了提高運動搜索的速度,本文還采用了近

4、似最近鄰搜索算法(ApproximateNearestNeighbor,ANN)和骨骼結(jié)構(gòu)的層次細(xì)節(jié)降低數(shù)據(jù)庫維度的方法。實驗結(jié)果表明,本算法可以很好地模擬虛擬人對用戶輸入的虛擬外力做出及時反應(yīng)。 在基于混合控制的反應(yīng)運動生成上,本文提出了基于并行模擬機制的軌跡預(yù)測方法。物理模擬與運動捕獲數(shù)據(jù)相結(jié)合的混合控制方法已經(jīng)成為生成反應(yīng)跟隨性人體動畫的一種有效手段。其中,虛擬人在物理模擬下運動軌跡的預(yù)測是實現(xiàn)運動光滑過渡的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的方

5、法通常采用類似于電影膠片倒帶機制來預(yù)測虛擬人的運動軌跡,然后再重新模擬一次。因此,采用這種方法只能處理接觸時間非常短暫、單次觸發(fā)的事件。本章提出的并行模擬的方法可以模擬連續(xù)、多次接觸的反應(yīng)運動。實驗結(jié)果表明本文的算法比傳統(tǒng)的方法更有效,可以實時地模擬虛擬人連續(xù)遇到障礙物后摔倒、爬起來的運動以及被對手推、打后做出的及時反應(yīng)。為了使生成的虛擬人運動更加逼真,本文還提出了基于生物力學(xué)的姿態(tài)調(diào)整,采用手臂吸收瞬間沖擊力的策略來模擬摔倒過程中的保

6、護性動作。 在人體行走受擾平衡恢復(fù)的研究上,本文提出了動力學(xué)局部模擬和平衡校正相結(jié)合的算法,解決了虛擬人在行走過程中被重物撞擊后的平衡保持問題。當(dāng)外力作用時,只讓虛擬人的部分關(guān)節(jié)由自身的肌肉力驅(qū)動,而雙腿的運動仍然由運動捕獲數(shù)據(jù)驅(qū)動。與傳統(tǒng)的方法相比,本文的算法可以讓虛擬人既能抵消外界沖擊,又能保持原有的步法,不會因為翻轉(zhuǎn)力矩的作用而摔倒,最后通過基于ZMP(ZeroMomentPoint)的平衡校正使生成的反應(yīng)運動滿足動態(tài)平衡

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