群體動畫相關技術研究.pdf

1、自從20世紀80年代Reynolds將boid系統(tǒng)用于模擬鳥群、魚群和牛群等動物的群體運動，群體動畫便逐漸成為研究熱點，在計算機圖形學和虛擬現(xiàn)實領域中占據(jù)十分重要的研究地位。近年來，群體動畫技術的應用十分廣泛，在數(shù)字娛樂、公共安全、軍事演練、城市規(guī)劃和科研仿真等領域都起著重要的作用。與傳統(tǒng)的幀動畫相比，群體動畫技術大量減少了動畫制作者的工作量，并且能夠產(chǎn)生更加壯觀自然的場景。
　　角色建模、路徑規(guī)劃、碰撞避免是群體動畫中的三個關鍵

2、技術。這些技術之間互有交融:在角色建模的過程中應當考慮碰撞避免（如:給個體添加包圍盒）;碰撞避免問題在一定程度上可以看作是局部路徑規(guī)劃問題;路徑規(guī)劃時應該選擇最短且無擁塞現(xiàn)象（避免碰撞）的路線。
　　本文的研究目的是解決群體動畫中的路徑規(guī)劃、碰撞避免、穿透和“晃動”等問題。所提出的算法力求在視覺效果與算法效率之間找到一個平衡點，使其能夠應用于大型復雜的虛擬場景。本文的研究工作主要包括以下三個方面:
　　(1)構(gòu)建了一種基于密

3、度信息與DC模型的群體仿真算法，并從兩方面對群體動畫進行研究:群內(nèi)仿真與群間仿真。在群內(nèi)仿真中將環(huán)境劃分為一系列可行走區(qū)域。從全局規(guī)劃角度出發(fā)，考慮群體可行走區(qū)域的實時密度信息使行人選擇非擁擠路徑并自然順暢地通過虛擬環(huán)境，有效地避免了個體進入擁塞路線產(chǎn)生不自然的碰撞現(xiàn)象。在群間仿真中，針對路徑規(guī)劃提出了一種新穎的DC模型。該模型考慮了全局路徑和局部信息，并采用動態(tài)反饋機制最終確定智能體的目標。在實際應用中，動態(tài)反饋機制根據(jù)不同的場景制定

4、不同的影響因子，為此提供了一個嚴謹?shù)膭討B(tài)反饋表達式。在虛擬環(huán)境中可能會發(fā)生一些不可避免的穿透現(xiàn)象，提出了一種基于可變包圍盒的解決方案。通過探索個體的初始位置信息和移動方向來制定角度規(guī)則，再確定優(yōu)先級層次關系，進而解決穿透問題。實驗結(jié)果證實了算法的有效性與健壯性。
　　(2)提出了一種基于網(wǎng)格的實時人群路徑控制算法。該算法通過在網(wǎng)格中傳播距離信息的變化來實現(xiàn)動態(tài)的路徑規(guī)劃，而不需要對人群和障礙物有先驗信息。利用補償函數(shù)實現(xiàn)碰撞避免，

5、即使用局部信息給障礙物添加一個“安全邊界”來避免碰撞。該算法不僅有效提高了大規(guī)模人群運動仿真中碰撞避免的準確性，還極大降低了計算代價。通過對人群控制進行數(shù)學建模并進行相關實驗，首先在二維網(wǎng)格環(huán)境下驗證了該算法的高效性，再通過基于高度插值的三角剖分方法將二維網(wǎng)格擴展到了三維，驗證了該算法在三維地形下仍能夠?qū)崿F(xiàn)很好的仿真效果。
　　(3)改進了一種基于群體流信息的群體仿真算法，在多層次的多邊形三維環(huán)境中使用導航網(wǎng)格為人群規(guī)劃全局路徑，

6、利用群體流信息進行個體間的碰撞避免檢測。該算法通過基于優(yōu)先級層次的碰撞避免方法提高了碰撞避免的準確度，并且使用中止規(guī)則解決了個體在原始位置產(chǎn)生“晃動”行為的問題。群體動力學的理論研究顯示，基于群體流的算法可以保留群體的本質(zhì)特征，很適合模擬大規(guī)模的人群。實驗結(jié)果表明，該算法可避免個體產(chǎn)生不自然的行為，有效提高了群體動畫的真實性。
　　以上解決方案各有其優(yōu)勢與獨特性，在不同類型的虛擬場景中適合采用不同的解決方案。第一種方法先從個體出發(fā)