虛擬環(huán)境中角色運動構(gòu)型空間和混合控制技術(shù)的研究

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1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文虛擬環(huán)境中角色運動構(gòu)型空間和混合控制技術(shù)研究姓名：王江春申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：張申生20051101t上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文摘要摘要從虛擬環(huán)境的角度出發(fā)，虛擬人mmlalH啪aIl或ComputerSyIlⅡles．屹edCharacterS)是人在虛擬環(huán)境中的幾何特性與行為特性的表示[Badler93】，是多功能感知與情感計算的研究內(nèi)容。以合成虛擬人為界面的計算機系統(tǒng)將不僅具有語音交互能力，而且將具有多模式行為交互能力，這將為建立計算機系統(tǒng)人性化的人機界面，實現(xiàn)和諧的人機交互提供重要的理論和

2、技術(shù)基礎(chǔ)。虛擬世界的人物角色(化身)是人類在計算機界面內(nèi)最容易接受的交流對象，研究虛擬世界的人物角色運動控制機制是智能虛擬人物的關(guān)鍵技術(shù)之一。如何靈活、有效地實現(xiàn)虛擬人物的控制和交互，是一個較為復(fù)雜的問題。雖然，已經(jīng)有了大量研究，但是，由于虛擬世界客觀因素的多樣性，這一領(lǐng)域仍然存在許多待解決的問題。本文主要研究了兩個方面內(nèi)容：1．為進行運動規(guī)劃，研究如何從復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化的虛擬場景中提取對場景中物體運動有影響的數(shù)據(jù)來組織構(gòu)型空間。2．研究如何通過少數(shù)關(guān)節(jié)的分離運動數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多個關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)運動的實時控制。最后，建立一個演示系統(tǒng)來驗證理論的可行性和有效

3、性。具體地說，本文的主要工作和創(chuàng)新之處有以下幾點：1．在提取虛擬場景構(gòu)型空間方面，提出多層?xùn)鸥袼惴?。算法的核心思想是利用多尺度柵格逼近虛擬場景，在保持連通的前提下的實現(xiàn)高精度采樣。多層?xùn)鸥袼惴ㄍㄟ^變更起始點和多次迭代的方法保持了起始點區(qū)域的連通問題，提高了Bri鋤算法田riaIl2003】的采樣準確度。BriaIl算法采用多層隨機射線采樣，忽略區(qū)域連通性問題，無法區(qū)分障礙物內(nèi)部自由空間和外部道路空間，容易發(fā)生誤判。區(qū)域分層求解連通性困難是場景的某些狹長區(qū)域限制上層采樣路線的行動，即上層大尺度柵格網(wǎng)采樣在連通區(qū)域的狹窄處發(fā)生碰撞，而小尺度柵格網(wǎng)采

4、樣卻可以通過狹窄連通區(qū)域，從而令本次迭代終止。新算法采用十字采樣，在上次迭代邊界區(qū)域設(shè)立新的起始點，重新迭代，突破了這種狹長區(qū)域?qū)Σ蓸勇肪€的限制，克服了區(qū)域分層求解造成的連通性難以保持的困難。經(jīng)過與BriaIl算法仿真試驗對比表明，新算法提高了采樣準確性，保證了連通區(qū)域的正確提取，對于不同場景有著較強的適應(yīng)性。雖然從原理上講，多層?xùn)鸥袼惴ㄐ枰嗟牡?，效率會低一些，但我們通過保留以前訪問的結(jié)果，可以有效地減少重復(fù)迭代。為了彌補多層?xùn)鸥袼惴ㄔ谒俣壬系牟蛔悖何覀儾捎脦е鲃诱{(diào)度的蟻群協(xié)同模式來提取虛擬場景構(gòu)型空間。這一方法將分布式Agent系統(tǒng)與蟻

5、群模型相結(jié)合，其新穎之處在于節(jié)點的協(xié)作策略上采用了間接調(diào)度與直接調(diào)度相結(jié)合的方法，能有效地協(xié)調(diào)節(jié)點間的協(xié)作。帶主動調(diào)度的蟻群協(xié)同模式利用評價矩陣完成傳統(tǒng)蟻群算法中殘留信息素的作用，同時以主動調(diào)度來降低螞蟻間局部集中的概率。在傳統(tǒng)蟻群算法中節(jié)點選擇新的搜索位置時，取決于殘留信息素的多少，具有一定節(jié)點自身經(jīng)驗累計的局域性。有了主動調(diào)度，節(jié)點選擇新的搜索位置時，除了根據(jù)殘留信息判斷，還根據(jù)主動調(diào)度提供的全局信息，可以直接跳躍到新的位置。仿真測試表明，新算法保持了蟻群算法的并行優(yōu)勢，并提高了搜索效率，加速比可達7j與純蟻群方式相比，加速比的增幅上海交通

6、大學(xué)博士學(xué)位論文摘要在2％一17％。2．人體共有200個以上的自由度，其運動非常復(fù)雜，實時獲取全部關(guān)節(jié)的運動數(shù)據(jù)是不困難的，通常的做法是通過一些專門設(shè)計的傳感器和跟蹤系統(tǒng)來獲取關(guān)鍵關(guān)節(jié)的運動數(shù)據(jù)，再通過復(fù)雜的運動學(xué)仿真來計算和推斷其他關(guān)節(jié)的活動數(shù)據(jù)。在這方面過去已經(jīng)有了大量的研究，也提出了許多不同的角色運動控制模型。但這些專門設(shè)計的傳感器和跟蹤系統(tǒng)不僅價格昂貴，而且只能用于設(shè)計的特定場合，對通用的虛擬人行為控制研究并不適用。本文研究的是如何利用盡可能少的簡單設(shè)備來獲得少數(shù)關(guān)節(jié)的必要運動數(shù)據(jù)來計算和推斷其他關(guān)節(jié)的活動數(shù)據(jù)。對于簡單設(shè)備的運動輸入，

7、通過適當?shù)乃惴?例如Ⅸ)，可產(chǎn)生一定數(shù)量的關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)。但這些算法自成體系，簡單設(shè)備得到的運動數(shù)據(jù)往往獨立性強，缺乏聯(lián)系，甚至沖突，它們的合成使用是本項目的重點研究內(nèi)容之一。為了利用這些簡單輸入的各自數(shù)據(jù)優(yōu)勢，實現(xiàn)合成的目的，首先對角色運動加以分析。本研究提出了基于時空約束的動態(tài)特征，再通過專家判斷矩陣對動態(tài)特征進行排序；最后在動態(tài)特征的指導(dǎo)下，完成運動的參數(shù)化，得到參數(shù)化的標準動作。在參數(shù)化標準動作序列基礎(chǔ)上結(jié)合動態(tài)特征，定義時空約束，并設(shè)定相應(yīng)的目標函數(shù)。求解這一非線性方程組，可以生成多種逼真的新運動。實驗結(jié)果表明此方法既可保留原始運動的運

8、動屬性，又能生成多種滿足不同場景需求的全新動作，從而提高了運動數(shù)據(jù)的重用性。然后，從角色運動控制模型角度進行研究。通過研究相關(guān)的角色運動控制體系，詳細