数据驱动的虚拟人运动生成与仿真

发布时间：2023-06-03 09:19

　　在计算机图形学领域中,虚拟人的运动生成和仿真是一个重要的研究方向,虚拟人技术可以应用于游戏开发、电影特效制作以及手术模拟等工作中,具有非常重要的应用和研究价值。然而在这些应用中,虚拟人不仅需要准确地完成动作,还需要与复杂环境进行实时的交互,与此同时,保证虚拟人动作生成的高效性和真实性。在此背景下,本文分别从动力学模型和深度学习模型入手,试图高效且逼真地实现虚拟人的运动生成和仿真。本文的主要研究工作和创新点如下:1、现有的基于经典控制理论的虚拟人动力学控制器,生成的运动机械化且真实度不高。而直接使用运动捕获数据进行虚拟人运动无法保证与虚拟环境的实时交互。针对以上问题,本文提出了一种基于动能模型分析运动捕获数据的算法框架。首先对数据进行预处理,将人体的物理性质和运动捕获数据联合计算以获取具有物理正确性的控制参数;接下来,通过运动分割器和姿态生成器得到运动参数;最后,将获得的运动参数用于动力学控制器。为验证此算法在虚拟人运动生成时的高效性并且满足复杂虚拟环境的交互性要求,对虚拟人行走类和奔跑类动作进行实时生成仿真,并且虚拟人可以实现行走和奔跑之间的动作转换。更进一步,将虚拟人置于复杂的地形之...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于动力学模型的运动生成与仿真
        1.2.2 基于深度学习的运动生成
    1.3 本文研究内容与特点
    1.4 本文结构安排
第二章 相关技术介绍
    2.1 虚拟人运动生成与仿真相关技术介绍
        2.1.1 运动捕获数据简介与处理
        2.1.2 有限状态机控制器
        2.1.3 动力学控制器
    2.2 深度学习相关技术介绍
        2.2.1 人体动作数据库
        2.2.2 卷积神经网络结构
        2.2.3 常用卷积网络模型
    2.3 本章小结
第三章 基于动能热力分布图的虚拟人运动生成与仿真
    3.1 相关方法与研究难点
    3.2 算法流程框架介绍
    3.3 数据预处理与分析阶段
        3.3.1 运动数据预处理
        3.3.2 运动数据分析
    3.4 动力学模型控制运动生成阶段
        3.4.1 平衡与姿态
        3.4.2 过渡时间的估计
    3.5 本章小结
第四章 基于单人物视频的虚拟人运动生成
    4.1 相关方法与研究难点
    4.2 算法流程框架介绍
    4.3 人体关节位置预测
        4.3.1 网络结构
        4.3.2 损失函数
    4.4 骨骼适配
    4.5 本章小结
第五章 实验结果与分析
    5.1 基于动能热力分布图的虚拟人运动生成与仿真
        5.1.1 实验环境
        5.1.2 实验结果与对比分析
    5.2 基于单人物视频的虚拟人运动生成
        5.2.1 实验环境
        5.2.2 实验结果与对比分析
    5.3 本文小结
第六章 结语
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
研究成果



本文编号：3829064