虚拟人运动控制开发平台的研究与实现

四、娱乐中的计算机动画

运动捕获的方法来建立虚拟人骨架模型［引。

在这里我们采用个性化虚拟人体模型骨架生成方法［８】及基于相片的虚拟人体克隆方法［９】相结合的方法进行虚拟人建模。

２．１虚拟人模型的表示及驱动

虚拟人模型采用ＣＶＨＢｌ．０［９］建立的多自由度层次结构模型，ＣＶＨＢｌ．０是一个兼容、很ＭＬ９７、Ｈ－Ａｎｉｔａｌ．１及ＭＰＥＣｌ４相关标准的三维虚拟人体描述和驱动标准。ＣⅥ也１．０标准定义的人体模型分为骨架层和部位层，其中骨架层定义了人体主要关节（共７７个）的位置、自由度信息以及关节间、关节与部位问的层次关系；部位层定义了人体各部位（共５３个）的几何外形信息【９］９。

基于相片的虚拟人体克隆方法为：首先获得人体正面、背面和侧面的相片，以及一个基于ｃⅧ１．０标准的一般虚拟人体模型。然后对

骨架及人体姿态进行适当调整，使骨架和相片相吻合。接着，对各部位几何外形的自动编辑。最后对模型表面的自动纹理贴图【９】（如图２）。

图２人体模型

人体每一部位都附着在某一关节上，称为该部位的父关节，部位几何外形在各自的局部坐标系下定义，并可通过一控制矩阵（４×４）转换至骨架所在的全局坐标系。通过改变每一关节的位置及其角度，并据此更新附着在其上的部位的控制矩阵，以此驱动整个虚拟人。

２．２虚拟人模型静态多分辨率分级显示

要达到虚拟士兵真实的仿真效果，必须对虚拟人实体进行高精度建模。在实际仿真中，一个虚拟人建模由上万个三角面片组成，实际１６２数据量可能达到十几兆字节。给大规模虚拟士兵仿真的实体绘制造成非常大的困难，实际上甚至不可能达到实时要求。采用多分辨率分级显示技术（ＬＯＤ），根据虚拟人离视口的不同距离，显示不同精度的模型，在离视口近时绘制较高分辨率的虚拟人模型，离视口较远时绘制分辨率较低的虚拟人模型（如图３），可以有效的降低数据量，达到实时效果。

图３虚拟人静态Ｌ（）Ｄ模

在我们的系统中，虚拟人模型一共分五级，单个虚拟士兵大小从１０几兆字节到几ｋｂ字节。

２．３大规模虚拟人模型库

通过以上方法，我们建立了一个丰富的虚拟人模型库，该库包括不同年龄、不同性别、不同职业的逼真虚拟人模型。在使用时，用户还可以根据需要，对虚拟人模型进行动态编辑，生成新的虚拟人模型，极大的减少了建模的工作量。

３运动数据库的建立

运动数据库记录了虚拟人各种运动状态的信息，是ＶＨＭｏｔｉｏｎ的另一个基础库。该库数量庞大，而且其质量直接影响虚拟人运动的仿真效果。

实现虚拟人运动的常用方法有包括关键帧方法［３］【ｌｏ］【ｌｌ｜、逆运动学方法［１２］［１３］［１４ｌ、动力学方法［１５］［１６］［１７｜、过程方法［６ｌ、运动捕获的方法［３］［１８］【１９］【２０］等。关键帧方法一般用在传统的动画生成方法。逆运动学方法主要是根据关

节末端的位置信息反推关节的角度信息。而动

虚拟人运动控制开发平台的研究与实现

力学算法则是根据关节末端的速度、加速度反推人在运动时所需要的力和力矩，通过力和力矩计算得到关节的角度信息。动力学算法比较接近真实的世界，但动力学算法的实时性不好。运动捕获方法通过跟踪人体的特定关节运动而得到非常真实细致的人体运动数据，是目前人体运动仿真中常用的一种方法。

我们采用运动捕获的方法采集到大量人体基本运动，比如走，跑，站立，坐、爬行、跳跃等，组建了一个基本的人体运动数据库．并通过一些运动编辑［２０】方法，创建出更多的运动类型，组成一个丰富的人体运动数据库。

３．１基于运动捕获的运动数据采集

我们采用Ｖｉｅｏｎ的三维运动捕获设备进行运动数据采集。该设备基于光学原理，由１２个高速红外感光摄像头组成。数据采集时，在人体的特定关节部位贴上红外反光Ｍａｒｋｅｒ点，高速红外感光摄像头获取各个Ｍａｒｋ点的运动轨迹，从而精确捕捉到人体各关节的运动信息（如图４）。

图４运动数据捕获

３．２运动数据库的建立

运动捕获是当前常用的人体运动仿真方法之一，捕获数据的重用也是当前人体运动仿真的热点领域。通过运动捕获方法得到的运动数据，通常不能直接使用。这是因为：首先，在数据捕获过程中，因为各种原因，得到的数据可能存在不同程度的噪声。其次，数据应用的虚拟人模型可能和采集的真人骨架不匹配，关节长度不一致，直接使用可能会出现较大的误差。第三。人体运动是一个复杂的运动，运动模式多种多样，不可能将所有的运动模式都采集下来，这就需要我们利用已有运动生成一些新的运动。

国内外常用的捕获数据重用方法有：运动拼接【２１｜、运动融合（ＭｏｔｉｏｎＢｌｅｎｄｉｎｇ）［２２Ｉ、信号处理（ＭｏｔｉｏｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）［２３１、运动图（ＭｏｔｉｏｎＧｒａｐｈ）［２４｜、运动变形（ＭｏｔｉｏｎＷａｒｐ．ｉｎｇ）［２５ｌ、四元数插值［２６１、偏移映射（ＤｉｓｐｌａｍｅｎｔＭａｐ）［２７］等。针对捕获数据的特点，综合以上方法，我们的捕获数据重用过程为：

３．２．１数据转换

通过Ｖｉｅｏｎ设备所获得的原始数据是贴在人身体上各Ｍａｒｋｅｒ点的三维坐标值，并且还存在一定的噪声。首先必须对原始数据进行修整，尽可能除掉采集过程中引入的噪声，修正其中的错误，并利用一些方法对采集过程中遗失的信息进行补全。然后通过工具软件，得到表示人体运动的欧拉角。

３．２．２建立基本运动库

人体运动具有一定的重复性，根据其运动特征，人体各种运动都可以按一定单元分解开。全局运动如走、跑、舞蹈动作，局部动作如音乐指挥的手部运动等，都是由一些基本运动单元构成的。

我们将上面得到的运动数据根据运动特征分解成一系列基本运动单元，并将这些运动单元按一定规律组合成一个基本运动库。

３．２．３建立衍生运动庠

基本运动单元组合成新的运动，必须进行一定的处理。同时，我们希望能通过这些已有的运动单元生成一些新的运动单元。所以我们必须利用一些方法对已有的运动数据进行处理。常用的处理方法有运动融合（ＭｏｔｉｏｎＢｌｅｎｄｉｎｇ）［２２Ｉ、信号处理（ＭｏｔｉｏｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓ—ｉｎｇ）［２３］、运动图（ＭｏｔｉｏｎＧｒａｐｈ）［２４】等。我们结合这些方法，对基本运动库进行处理，得到运动类型更为丰富的衍生运动库。

通过以上方法，我们建立起一个丰富的人体运动数据库，该运动数据库涵盖人体日常运动、军事、体育、工业以及娱乐等方面运动状态。

】６３

虚拟人运动控制开发平台的研究与实现

虚拟人模型和虚拟场景对运动数据进实时处理，使运动控制变得方便、灵活，并且过渡自然。

图６虚拟社区图７反恐演习图８三维床辅助训练

图９基于大规模分布式虚拟环境的虚拟士兵

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虚拟人运动控制开发平台的研究与实现

作者：黄河， 朱登明， 王兆其， 夏时洪

作者单位：中国科学院计算技术研究所,北京,100080

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,能实现不同类型运动之间的无缝连接。 最后,本文实现了TMC算法的一个特定应用场景。将虚拟人控制与数字化遗产结合,通过与北京天坛公园管理处合作,对祈年殿建筑群和历史文物进行三维重建和模拟,实现了祈年殿的全面数字化工程。TMC算法用于控制虚拟人运动片段间的衔接,实现了基于虚拟向导的祈年殿自动漫游功能,提供了能在普通计算机硬件平台上运行的实时虚拟环境,在高度真实的场景中包含丰富的历史信息和文化体验,为虚拟文化遗产、虚拟旅游提供了新的综合平台。

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