（计算机应用技术专业论文）运动捕捉及运动编辑技术研究.pdf

中文摘要 运动捕捉技术的兴起极大地方便了计算机动画创作，但是这种方法也存在一 定的问题，如，设备的使用受到场地的限制、捕捉到的数据存在噪音、运动捕捉 数据的复用问题等等。随着运动捕获系统的广泛应用，对运动捕获数据进行编辑 的技术的需求也与时俱来。通过对已有的运动数据进行编辑，生成可以适用于新 环境的运动数据。 本文首先进行了运动捕捉的研究，能够使用由a s c e n s i o nt e c h n o l o g y c o r p o r a t i o n 生产的、基于电磁场的运动捕获设备( 鸟群系统) 捕获人体的运动， 并实时的控制动画角色的运动。然后又进行了人体运动重定向、运动路径编辑技 术的研究。 本文中的运动重定向算法提出了新的末端效应器调适机制来消除直接重定 向过程中出现的双脚悬空及脚步滑动现象，重定向后的新运动可以保持原始运动 的动力学属性。首先，在每一帧上使用末端效应器调适机制计算其位置，并作为 约束条件；其次，根据约束条件对动画角色的根关节点的位置进行调整，在调整 过程中保持了所有关节点的旋转角度值不变，这样就可以保持原始运动的动力学 属性。本文的方法采用了按帧编辑的技术，在每一帧上进行固定数量的计算，计 算速度能够达到实时。在编辑过程中，只需人工交互来设定人体缩放比例，较以 前的方法少了很多人工交互过程。 其次，本文中的运动路径编辑算法提出了保持足部位置运动速率不变的算法 来解决其中出现的脚步滑动现象。首先，逐帧求出原始运动数据的足部位置，作 为初始约束条件，当运动路径变化后，依据足部位置运动速率不变的原则，自动 更新约束条件，减少了以往方法中的人工干预过程；然后，采用按帧编辑的实时 逆向运动学算法求解约束条件。实验结果表明此算法有效地解决了脚步滑动现 象。 最终本文使用肝c 及o p e n g l ，建立了运动编辑的基本平台，可以实现人体 的运动重定向及运动路径编辑的操作，为运动编辑的进一步研究奠定了基础。 关键词：运动捕捉运动编辑运动重定向运动路径路径编辑 a b s t r a c t m o t i o nc a p t u r ef a c i l i t a t e sc o m p u t e ra n i m a t i o nal o t b u tt h i st e c h n i q u eh a ss o m e p r o b l e m st o o ，f o re x a m p l e ，t h eu s eo ft h ed e v i c er e s t r i c t e db yt h ef i e l d , n o i s ei nt h e c a p t u r ed a t aa n dt h er e u s eo ft h ec a p t u r ed a t a a st h ed e v e l o p m e n to f m o t i o nc a p t u r e ， t h ed e m a n do f m o t i o ne d i t i n gt e c h n i q u ei n c r e a s e s t h r o u g ht h em o t i o ne d i t i n g ，w ec a n g e tt h en e wm o t i o nd a t af i t t i n gan e w e n v i r o n m e n t i nt h i sp a p e r , m o t i o nc a p t u r et e c h n i q u ew a si n v e s t i g a t e df i r s to fa 1 1 h u m a n m o t i o n sw e r ec a p t u r e du s i n gc a p t u r ed e v i c ew h i c hi s p r o d u c e db ya s c e n s i o n t e c h n o l o g yc o r p o r a t i o n t h ec a p t u r e dd a t aw i l lc o n t r o lt h em o t i o n so fa n i m a t i o n c h a r a c t e ri nr e a lt i m e t h e nm o t i o nr e t a r g e t i n ga n dm o t i o np a t he d i t i n gt e c h n o l o g y w e r ei n v e s t i g a t e d i no u rm o t i o nr e t a r g e t i n gm o t i o n , an e wa d a p t a t i o np r i n c i p l ef o re n d - e f f e c t o r c o n s t r a i n tw a si n t r o d u c e dt os o l v ef o o th a n g - i n t h e a i ra n dt h ef o o t s t e ps l i pi nt h e e d i t i n gp r o c e s s t h e n e wm o t i o nc a n k e e p t h e d y n a m i c s o ft h e o r i g i n a l m o t i o n f i r s t , t h ep o s i t i o no ft h ee n d e f f e c t o rw a sc o m p u t e da c c o r d i n gt ot h e a d a p t a t i o np r i n c i p l ea n da st h ec o n s t r a i n ti ne a c hf r a m e t h e n , t h er o o tp o s i t i o nw a s a d a p t e da c c o r d i n gt ot h ec o n s t r a i n ti ne v e r yf r a m e p e r - f r a m ee d i t i n gt e c h n i q u ew a s u s e di no u rm e t h o da n dc a nc o m p u t ei nr e a lt i m e o u rm e t h o dh a sl e s sm a n u a l i n t e r f e r e n c et h a nt r a d i t i o n a lo n e s i no u rm o t i o np a t he d i t i n g , an e wa l g o r i t h mw h i c hk e p tt h ev e l o c i t yo ff o o t m o v e m e n tu n c h a n g e dw a sp u tf o r w a r dt os o l v et h ef o o t s t e ps l i pi ne d i t i n gp r o c e s s f i r s t , l o c a t i o no ff o o tw a sc o m p u t e di ne v e r yf r a m ea si n i t i a lc o n s t r a i n t w h e nt h e m o t i o np a t hw a sc h a n g e d ，c o n s t r a i n t sw e r eu p d a t e da u t o m a t i c a l l ya c c o r d i n gt ot h e p r i n c i p l eo fu n c h a n g e dv e l o c i t yo ff o o tm o v e m e n t t h i sa u t o m a t i cm e t h o dr e d u c e st h e m a n u a li n t e r f e r e n c ee x i s t i n gi nt r a d i t i o n a lo n e s t h e np e r - f r a m ei n v e r s ek i n e m a t i c s a l g o f t h mw a su s e dt os o l v ef o o t - c o n s t r a i n t si nr e a lt i m e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o w t h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h ms o l v e sf o o t s t e ps l i pe f f e c t i v e l y m o t i o ne d i t i n gp l a t f o r mw a sb u i l tu s i n gm f ca n do p e n g l n o wi tc a nc a r r yo u t m o t i o nr e t a r g e t i n ga n dm o t i o np a t he d i t i n g k e yw o r d s ：m o t i o n c a p t u r e ，m o t i o ne d i t i n g ，m o t i o nr e t a r g e t i n g ，m o t i o np a t h ， p a t he d i t i n g 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤鲞盘堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：1 褒 签字日期： 劢7 年7 月哆日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫室叁堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权叁盗盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：言t f 褒 导师签名： 签字目期：硼7 年月彦日 翻船听 ， 签字目期：砷年月瑚 第一章绪论 1 1 研究意义 第一章绪论 2 0 世纪9 0 年代兴起的运动捕获技术极大地方便了计算机动画创作，尤其是 三维动画创作。至今，基于运动捕获数据的计算机动画已经成为三维动画创作的 主流。 随着运动捕获系统的广泛应用，对运动捕获数据进行编辑的技术的需求也与 时俱来。首先，由于噪声和捕获场所的限制，捕获的运动数据不精确，需要对捕 获的运动数据进行处理。其次，捕获的运动数据通常与计算机生成的虚拟环境不 匹配，这就需要对已有的运动数据进行调整，以满足应用要求。第三，捕捉的运 动数据是对某一事件精确的记录，如果我们希望复用这些数据，而只有一些细微 的不同，如不同的角色或不同的动作，那么，就必须编辑数据。第四，在动画制 作过程中可能对原来的设想做出改变，运动编辑提供了后期调整的可能性。最后， 由于运动捕获设备的高昂的购买价格和使用费用，非常有必要重用已有的运动捕 获数据，这就需要对运动数据进行编辑。 1 2 国内外研究现状 运动编辑现有的技术主要可以分为两类 1 ，一是基于约束的运动编辑技术， 另一种是运动信号处理技术。 基于约束的运动编辑算法的最重要的特点是在编辑过程中，把被处理的运动 数据的某些特征及用户的要求作为约束，在处理过程中加以保留。这些约束可以 分为两类：空域约束和时域约束。前者指在某一时刻，角色要处于一个特定姿势； 后者指运动编辑结果要自然、流畅。 根据对时域约束处理的不同，可以把已有的基于约束的运动编辑技术分为6 类。 ( 1 ) 关键帧编辑，代表是b i n d i n g a v a l e 2 ，首先自动选取运动数据的极值 处作为关键帧，然后利用逆向运动学求解各个关键姿势，最后通过插值获得其他 帧表示的姿势。这类技术的处理效果取决于关键帧的选取，当关键帧选取得当， 且数目充足，能得到自然流畅的编辑结果。但是，因为对各关键帧独立地进行约 第一章绪论 束优化求解，这类技术本身不能保证处理结果的自然、流畅。 ( 2 ) 运动变形 3 或位移映射 4 方法，与关键帧编辑技术对关键帧进行插 值不同，这种技术对目标运动和原始运动间的差异进行插值。这类编辑技术的优 点在于关键帧可以定位在任何适于编辑的地方。但存在以下缺点：对非关键帧缺 乏姿势控制能力；对时域约束的控制能力反相于对空域约束的控制能力，即为了 增加对运动的空域控制能力，就必须增加关键帧数目，但这将导致对时域约束控 制能力的减弱。 ( 3 ) 按帧运动编辑，以高采样率均匀选取运动数据进行编辑，被编辑帧间 隔短，使得被编辑帧间具有很强的时域关联度。尽管按帧运动编辑本质上独立地 利用逆向运动学进行约束优化求解，但为了保持运动在时域的连续性，在求解过 程中一般都考虑到前续帧的信息。按帧运动编辑的一个重要应用是实时运动编 辑。这类技术的一个典型代表是实时运动重定向系统 5 。 ( 4 ) 结合滤波的按帧运动编辑，在决定如何对各帧进行编辑的，下一步就 是对编辑结果进行全局处理以解决或者缓和编辑结果中的不流畅等问题。这第2 步工作目前都是通过低通滤波来完成。在层次化运动编辑技术 6 中，采用b 样 条拟和来实现低通滤波。在时域约束求解阶段，每次处理一个运动参数在整个时 域跨度上的值。在理论上，独立地处理每一个运动参数是不正确的。在局部层次 上，成组的运动参数组合起来表示旋转参数。 ( 5 ) 基于时空约束的运动编辑 7 8 9 ，它与以上的基于约束的编辑技术 的区别在于，它不独立地处理各帧，而是在计算过程中同时处理一段运动。尽管 这种技术提供了极大的机会通过定义约束和目标方程来描述所需运动的特征，但 是这些描述不一定可行，通过数学定义来描述形象的运动是极具挑战性的。 ( 6 ) 基于物理属性的运动编辑，物理属性提供了一些特定的、有用的约束， 尽管有些物理属性能够很方便地被定义为空域上的约束，但是其他一些物理属性 为了算法性能起见，经常被忽略。动力学约束和能量定律在基于时空约束的框架 下，计算非常复杂。p o p o v i ca n dw i t k i n 1 2 提出了一种基于物理属性的运动编 辑技术，这种技术通过简化角色的拓扑结构来简化问题。至今，很少有人深入研 究这类基于物理属性的运动编辑技术。 1 9 9 5 年，b r u d e r l i na n dw i l lj a m s 4 3 首先提出运动信号处理这个概念，他 们把信号处理和图像处理领域中的技术引入基于运动捕获数据的计算机动画中， 利用图像处理中常用的多分辨率滤波来处理运动数据，实现了诸如多目标运动插 值、波形变换和运动位移映射等工具。利用这些工具，能在抽象层次上实时地编 辑一个或多个运动。 u n u m ae ta l 1 3 提出了一系列的利用傅立叶原理来处理运动捕获数据的方 第一章绪论 法。该方法的缺点在于缺乏对运动的物理属性的控制，且通用性差，仅对跑步、 行走等一些简单周期性运动有效，故在实践中应用较少。r o s ee ta l 1 4 3 采用基 函数在多个类似但体现不同情绪的运动间进行插值，生成一系列体现不同情绪的 新运动。近来，b r a n da n dh e r z m a n n 1 5 提出从已有的不同风格的运动中学习运 动风格，然后利用“风格机器”生成带有所需风格的运动。p u l l e na n db r e g l e r 1 6 利用核函数来描述运动数据中各个角参数在不同频带上的概率分布，然后根据这 些统计特性来合成新的运动。最近，d o n t c h e v ae ta 1 e 1 7 提出了一个基于动作 指导的动画制作算法。a r i k a ne ta 1 1 8 提出了一种采用用户标注交互控制运 动合成的技术。 基于约束的运动编辑技术能提供对运动细节的直观有效的控制，但存在着需 要较多的用户交互且运算复杂的缺点；而运动信号处理技术通常能提供对运动的 全局控制，操作方便高效，但缺乏对细节的操作能力。为此，近来的研究多致力 于研发既具有控制运动细节的能力，又能在抽象甚至语义层次上对运动进行有效 处理的技术。 1 3 本文的工作 本文的研究工作主要分为以下四个部分： 第一部分，使用运动捕捉设备f l o c ko fb i r d s ( 鸟群系统，也称数据衣) 捕捉真实人体运动，进而控制动画角色的运动，由于实验室的设备只有4 个传感 器节点，所以研究范围仅限于捕捉人体各个肢体的运动，但其基本原理适用于整 个人体的运动捕捉。 第二部分，是人体运动重定向的研究。我们采用了卡耐基梅隆大学的运动 捕捉数据库( 采用的是a s f a m c 运动数据格式) 作为原始运动数据，在这些数据 的基础上进行进一步的研究。 本文中的运动重定向算法提出了新的末端效应器调适机制来消除直接重定 向过程中出现的双脚悬空及脚步滑动现象，重定向后的新运动可以保持原始运动 的动力学属性。首先，在每一帧上使用末端效应器调适机制计算其位置。并作为 约束条件；其次，根据约束条件对动画角色的根关节点的位置进行调整，在调整 过程中保持了所有关节点的旋转角度值不变，这样就可以保持原始运动的动力学 属性。本文的方法采用了按帧编辑的技术，在每一帧上进行固定数量的计算，计 算速度能够达到实时。在编辑过程中，只需人工交互来设定人体缩放比例，较以 前的方法 1 2 3 少了很多人工交互过程。实验结果表明，此方法可以有效地实现人 体运动的重定向。 第一章绪论 第三部分，是人体运动路径编辑的研究。介绍了运动路径编辑方法，提出了 保持足部位置运动速率不变的算法来解决其中出现的脚步滑动现象。该算法中， 使用了基于约束和按帧编辑的技术。首先，逐帧求出原始运动数据的足部位置， 作为初始约束条件，当运动路径变化后，依据足部位置运动速率不变的原则，自 动更新约束条件，减少了以往方法中的人工干预过程；然后，采用按帧编辑的实 时逆向运动学算法求解约束条件。实验结果表明此算法有效的解决了脚步滑动现 象。 第四部分，使用m f c 及o p e n g l 建立了运动编辑的基本实验平台，可以实现 人体的运动重定向及运动路径编辑的操作。 1 4 本文的组织 本文主要讨论并研究了基于约束的运动编辑技术，具体内容组织如下： 第一章，介绍本文的研究背景、研究动机及国际上的研究现状，本文的主要 工作与文章组织结构。 第二章，综述了运动捕捉技术、现有的各种运动编辑方法的研究情况。 第三章，介绍了运动捕捉的方法，使用运动捕获设备捕捉人体的运动数据， 并实时的控制虚拟动画角色的运动。 第四章，介绍了运动重定向技术，把运动捕捉数据重新赋给一个具有相同结 构、但具有不同关节长度的动画角色上，提出了新的实时重定向算法来解决编辑 过程中出现的双脚悬空及脚步滑动现象，并给出了我们的实验结果。 第五章，介绍了运动路径编辑方法，在编辑过程中会出现脚步滑动现象，本 文对于解决这个问题提出了新的算法，并给出了我们的实验结果。 第六章，介绍了运动编辑实验平台的功能模块及其基本界面功能。 第七章，对全文进行了总结，并展望了未来的工作。 第二章运动捕捉及运动编辑综述 第二章运动捕捉及运动编辑综述 运动捕捉方法能够捕捉到人类真实运动的数据，所以基于运动捕捉数据的计 算机动画已经成为三维动画创作的主流。本章首先介绍一下运动捕捉技术；然后 综述现有的运动编辑技术，国内外常用的对动作数据进行编辑的形式有：运动重 定向、运动路径编辑、运动拼接、运动混合、运动变形、信号处理。本章就简要 的介绍一下以上各种方法。 2 1 运动捕捉技术 在表演动画系统中，表演者负责根据剧情做出各种动作和表情，运动捕捉系 统将这些动作和表情捕捉并记录下来，然后通过动画软件，用这些动作和表情驱 动角色模型，角色模型就能做出与表演者一样的动作和表情，并生成最终所见的 动画序列。运动捕捉的任务是检测、记录表演者的肢体在三维空间的运动轨迹， 捕捉表演者的动作，并将其转化为数字化的”抽象运动”。实际上，运动捕捉的对 象不仅仅是表演者的动作，还可以包括物体的运动、表演者的表情、相机及灯光 的运动等。 在表演动画系统中，通常并不要求捕捉表演者身上每个点的动作，而只需要 捕捉若干个关键点的运动轨迹，再根据造型中各部分的物理、生理约束就可以合 成最终的运动画面。 从应用角度来看，表演动画系统主要有表情捕捉和身体运动捕捉两类；从实 时性来看，可分为实时捕捉系统和非实时捕捉系统两种。 用于动画制作的运动捕捉技术的出现可以追溯到2 0 世纪7 0 年代，迪斯尼公 司曾试图通过捕捉演员的动作以改进动画制作效果。当计算机技术刚开始应用于 动画制作时，纽约计算机图形技术实验室的r e b e c c aa l l e n 就设计了一种光学装 置，将演员的表演姿势投射在计算机屏幕上，作为动画制作的参考。之后从2 0 世纪8 0 年代开始，美国b i o m e c h a n i c s 实验室、s i m o nf r a s e r 大学、麻省理工学 院等开展了计算机人体运动捕捉的研究。此后，运动捕捉技术吸引了越来越多的 研究人员和开发商的目光，并从试用性研究逐步走向了实用化。1 9 8 8 年，s g i 公司开发了可捕捉人头部运动和表情的系统。随着计算机软硬件技术的飞速发展 和动画制作要求的提高，目前在发达国家，运动捕捉已经进入了实用化阶段，有 第二章运动捕捉及运动编辑综述 多家厂商相继推出了多种商品化的运动捕捉设备，如v i c o n 、p o l h e m u s 、s e g a i n t e r a c t i v e 、m a c 、x i s t 、f i l m b o x 、m o t i o n a n a l y s i s 等，其应用领域也远远超出 了表演动画，并成功地用于虚拟现实、游戏、人体工程学研究、模拟训练、生物 力学研究等许多方面。 到目前为止，常用的运动捕捉技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁 式和光学式。同时不依赖于专用传感器而直接识别人体特征的运动捕捉技术 也将很快走向实用。不同原理的设备各有其优缺点，一般可从以下几个方面进行 评价：定位精度；实时性；使用方便程度；可捕捉运动范围大小；成本；抗干扰 性；多目标捕捉能力。 誊_ ： 图2 - l 典型运动捕捉设备组成示意图 从技术的角度来说，运动捕捉的实质就是要测量、跟踪、记录物体在三维空 间中的运动轨迹。典型的运动捕捉设各一般由以下几个部分组成： 传感器被固定在运动物体特定的部位向系统提供运动的位置信息。 信号捕捉设备负责捕捉、识别传感器的信号。 数据传输设备负责将运动数据从信号捕捉设备快速准确地传送到计算机 系统。 数据处理设备负责处理系统捕捉到的原始信号，计算传感器的运动轨迹， 对数据进行修正、处理，并与三维角色模型相结合。 22 运动重定向( m o t i o nr e t a r g e t i n g ) 为了能够重用动作捕捉数据动画师常常要对其进行调整，以适合不同的角 色。比如将一个角色的动作重新赋予另外一个角色或者转换到不同的环境中， 以补偿几何形状的变化。m i c h a e lg l e i c h e r 7 9 1 0 1 1 等提出了一种通过 第二章运动捕捉及运动编辑综述 用户交互引入约束的运动编辑和运动重定向的新概念，运动重定向是指把一个角 色的动画赋给另一个动画角色。呲c h a e g l e i c h e r 教授的方法是把某一角色的 运动映射到另一个具有相同关节结构但具有不同关节长度的角色并保持原有动 画的质量因而非常适合运动捕捉动画重用的处理。 p o p o v i 1 2 提出了考虑动力学因素在内的运动重定向方法，并且提出了把某 一角色的运动映射到另一个完全不同关节结构的运动重定向方法，这使运动捕捉 数据的重用性得到了进一步加强。 壁霭壁 幽2 - 2 小同尺寸的功侧角色模型拾起同一个物体。左图为原始的运动数据。中间的圈为把 动画角色模型缩小为原尺寸的6 0 后的运动。右图中的动画角色模型具有短的四肢但却具 有长的驱千。黄色的圆锥代表足迹位置。 囝2 - 3 此跳舞动画中的女性在旋转过程中会缩小 23 运动路径编辑( m o t i o np a t he d i t i n g ) m i c h a e lg l e i c h e r 1 9 提出了运动路径编辑的概念，改变已有的捕捉运动数 据，使它沿着一条新的路径进行运动。比如说，原始的运动是沿直线的走路运动， 把它改变成一条沿着曲线运动的新运动在这期间尽可能保留原始运动的必要属 性。这样的转换在很多应用中是很有用的，例如把一个现有的运动应用到一个不 同的环境下( 绕过障碍物的走路运动) 或者是应用于一个动态的环境下( 走路运 动到一个目标位置) 。如下囤所示，就是把一个直线的运动转变成一曲线运动。 第二章运动捕捉及运动编辑综述 图2 4 编辑一走路运动的运动路径。左图为原始运动，右图为编辑后的运动。 2 4 运动拼接( m o t i o nt r a n s f o r r n ) 运动拼接就是将两段运动连接起来 2 0 ，如果参加连接的两段运动相同，那 么拼接操作就变成了运动的循环操作。运动拼接所要解决的一个核心问题是运动 之间的光滑过渡，做到无缝连接。如果两段运动相差比较大，要做到平滑过渡是 一件非常困难的事。r o s e 2 1 3 等人通过时空约束方法获得了运动的平滑过渡，但 时空约束方法比较复杂。图2 - 5 为慢跑运动片断与鬼鬼祟祟运动片断的运动拼 接。 图2 5 慢跑运动片断与鬼鬼祟祟运动片断的拼接 2 5 运动混合( m o t i o nb l e n d i n g ) 运动混合就是将身体某部分的运动替换成另一段运动中的对应部分 2 0 ，或 者是将两段运动进行多目标插值 2 2 ，生成新的运动，r o s e 2 3 等采用多分辨率 插值技术将多个运动混合起来生成一个新的运动，v i l e y 2 4 与6 u o 2 5 等人则 是对时域空间上不同运动数据之参数坐标值进行插值，以获得更多混合的运动数 据。如下图2 - 6 所示，两段原始运动中，人体的手臂运动不同，把这两段运动中 的数据进行多目标插值，生成了新的手臂运动。 第二章运动捕捉及运动编辑综述 图2 - 6 运动混合：在不同的运动间进行插值 2 6 运动变形( m o t i o nw a r p i n g ) 在此方法中，认为运动是由一系列的运动曲线组成，每一条曲线是动画角色 模型某一参数值对时间的函数。通过在曲线关键帧上施加约束的方法，获得新运 动数据。对每一条运动曲线单独进行变形处理，通过在曲线上选取出一些关键帧， 在这些关键帧上施加约束条件，也即在这些关键帧上做出某些调整。与关键帧编 辑技术对关键帧进行插值不同，这种技术对目标运动和原始运动间的差异进行插 值。这类编辑技术的优点在于关键帧可以定位在任何适于编辑的地方。但存在以 下缺点：对非关键帧缺乏姿势控制能力；对时域约束的控制能力反相于对空域约 束的控制能力，即为了增加对运动的空域控制能力，就必须增加关键帧数目，但 这将导致对时域约束控制能力的减弱。如下图所示，使用了运动变形方法对已有 运动数据进行编辑，从上到下、从左到右依次为：原始运动数据、踩上一石块、 背负一物体、用脚尖走路、弯身进门、从邮筒旁走过投递信件、身体向后倾斜走 路、迈过一障碍物。 蓊+ i i + 嗣蕊当蕊硪望臻暖”震 第二章运动捕捉及运动编辑综述 是丝 溪 一 l_ ! ：； 复基美乏鼙b、 e ， 1 ( 4 5 ) 其中a d i s t 表示所选定约束点在原运动数据中前后两帧的位置变化值，s c a l e 表示 人体缩放比例值，s c a l e 表示人体缩放比例修正值，当人体缩放尺寸大于l 时，为 了不放大变化值( 放大可能会导致产生脚步滑动现象) ，人体缩放比例修正值要 取1 。在第f 帧上的约束位置值可表示为c = 砜( i - 1 ) + a o ( i ) ，其中c ，表示在 第f 帧上的约束位置。 第四章运动重定向 4 3 5 其余帧上的根关节点的新空间位置 在第f 帧上就以此c 点为约束条件，按照在第l 帧中的计算方法反推出第i 帧 上根关节点的全局平移向量。 在这里，再次为防止出现穿透地面或悬空现象，还对新计算出来的根关节点 的新全局偏移量瓦在高度方向上( 这里为y 轴方向) 进行了修正。修正方法 为：当计算出在第l 帧上的根关节点的新全局平移量后，计算一个高度差 = 瓦( 1 ) l ，一t oi ( 1 ) l ，其中t 0 ( 1 ) i ，、t ot ( 1 ) i ，表示t 0 0 ) 、t o ( 1 ) 在y 轴方向的分量， 在以后，每帧上对原始根关节点运动曲线均向下平移个高度，即 t of ( 圳，= 瓦( 圳，一h o ，作为新根关节点运动曲线在y 轴方向上的分量值，其中 瓦( di ，、t o ( 圳，表示t o ( f ) 、t o ( f ) 在第f 帧上y 轴方向的分量。 此修正过程不会引进脚步滑动现象，因为地面是x z 平面，滑动现象的产生， 只可能出现在对约束点位置的x 或z 值上的改变。 4 4 算法步骤 本文使用了按帧编辑和基于约束的技术，来解决在运动重定向过程中出现的 脚步滑动现象、双脚悬空或穿透地面现象。图4 3 为算法流程图。 第四章运动重定向 图4 3 运动重定向算法流程图 2 4 。 第四章运动重定向 ( 1 ) 根据人体结构的树状层次结构模型、原始运动序列数据中的根关节点 的全局偏移量及各个关节点的旋转角度值，在第1 帧上求解出约束位置c ，； ( 2 ) 利用( 4 3 ) 式反解出在第l 帧上的根关节点的新全局平移量t 0 ( 1 ) ， 并计算高度差； ( 3 ) 设置足部末端效应器与地面有4 个接触点- i ，a n e 、r a n ，e 、 u d e 、r t o e ：初始化江2 ： ( 4 ) 根据原运动数据中第f l 帧和第i 帧上，l a n k i ，e 、r a n k l e 、l t o e 、 r t o e 的各自位置差别。在新运动数据的计算上，采用原运动数据中前后两帧位 置变化最小的那个接触点作为第i 帧的约束点： ( 5 ) 根据第f 一1 帧上根关节点的新全局平移量i ：，t ( f 1 ) ，由人体结构的树状 模型可以计算出约束点在第f 一1 帧上的位置值w m ( i 一1 ) ，并对这个位置值 w 二( f 1 ) 进行修正，作为在第i 帧上的约束位置点c ，： ( 6 ) 在第i 帧上，根据约束点的位置向量c ，逆向求解第i 帧中的根关节点所 在位置lt ( f ) ； ( 7 ) 对新计算出来的根关节点的新全局偏移量t o ( f ) 在高度方向上( 这里为 y 轴方向) 进行修正； ( 8 ) f = i + 1 ，如果i 运动序列的总帧数，返回到第( 4 ) 步； ( 9 ) 算法结束，运动重定向过程完毕。 4 5 应用 4 5 1 应用于走路运动 使用运动捕捉设备捕获到某一人体的走路运动数据，原始运动共3 4 3 帧，在 图4 4 中，图( a ) 是在第5 7 、8 8 、1 0 7 、1 2 9 帧上的原始运动，图( b ) 是把人 体关节长度缩小为原始尺寸的6 0 后在相应帧上的运动，图( c ) 是把人体关节 长度扩大为原始尺寸的1 4 0 后在相应帧上的运动。从3 幅图可以看出，由于关 节长度不同，导致每个人的步伐大小也不同，所以在同一帧中人体所处位置也不 相同。实验结果表明，无论是把人体尺寸缩小还是放大，新生成的运动均不会产 生悬空及脚步滑动现象。 第四章运动重定向 45 2 应用于跳跃运动 图4 4 运动重定向应用于走路运动 同样本文中的运动重定向算法也可咀用于跳跃运动。在圉4 - 5 中，图( a ) 是在第7 8 、18 4 、2 3 0 、2 9 i 帧上的原始跳跃运动，图( b ) 是把人体关节长度缩 小为原始尺寸的6 0 后在相应帧上的运动，图( c ) 是把人体关节长度扩大为原 始尺寸的1 4 0 后在相应帧上的运动。实验结果表明，无论是把人体尺寸缩小还 是放大新生成的运动均不会产生悬空及脚步滑动现象。 第四章运动重定向 图4 4 运动重定向应用于跳跃运动 第五章运动路径编辑 5 1 引言 第五章运动路径编辑 本章中，考虑对一个已有的运动数据进行编辑，使得新生成的运动能沿着一 条新的路径进行运动，比如，原始运动数据是沿着一条直线运动，通过修改使其 成为沿着一曲线的运动。这种变换在很多应用中是很有用的，例如在一个新的环 境中使用原有的运动数据。在编辑过程中，在加入新的运动特征的同时，可以通 过使用基于约束的技术来保持原始运动的一些必要的属性。 在进行运动路径编辑过程中，会产生脚步滑动的现象，一般在解决脚步滑动 时，要使用足部位置约束条件，由于运动编辑方法不同，本章中要使用与上一章 中不同的足部约束条件计算方法。b i n d i g a n a v a l e 3 8 使用了一种足部位置约束 条件自动生成的方法，但这种方法对于有脚步拖动的运动数据的编辑是不可靠 的。为此，m i c h a e lg l e i c h e r 3 9 提出了自动识别旧的足部位置约束条件、并 用户干预手工编辑形成新的足部位置约束条件的方法，但这样就会增加编辑者的 工作量及难度。本文在解决脚步滑动的问题上，提出了在保证运动速度不变的基 础上，旧的足部位置自动识别与新足部位置约束条件自动生成的方法，它也适用 于有脚步拖动的运动数据。 5 2 运动路径 运动路径不是一段运动的内部特征，而是从运动中抽象出来的一个特征 2 0 。运动路径是对人体运动位置移动的抽象，运动路径中包含了运动方向的信 息，这个信息是和人体的运动朝向相关的。 5 2 1 利用b 样条抽取运动路径 在这里，我们以运动路径为交互工具，向用户提供了操纵运动的方式。路径 抽取的目标就是提供一条近似于运动轨迹的曲线。通常是通过人体的某一点( 一 般选为根关节点) 的运动轨迹来计算运动路径的，但是运动轨迹不等于运动路径。 以时装模特走猫步为例 2 0 ：在表演过程中，模特的身体在不断地扭动，其根关 节的运动轨迹必然是一条振荡的曲线，但是一般观众会认为她在沿一条笔直的路 第五章运动路径编辑 线行进表演，也就是说她的运动路径被观众抽象成一条直线。所以，我们必须从 这条振荡的运动轨迹曲线中提取出那条隐含的直线路径。这一过程可以看作是一 个曲线的低通滤波过程。 从原始运动中抽取出几个控制点，通过三次b 样条曲线拟合来形成一条运动 路径。为了简便，控制点的选择是通过在原始运动序列上等时间间隔的帧上取根 关节点的全局偏移量为控制点的位置。本文对人体根关节点的平移轨迹的x 分量 和z 分量做b 样条逼近。用户可以通过移动b 样条的控制点，来对路径进行交互编 辑，然后自动根据新的控制点的位置用b 样条曲线拟合来形成新的运动路径，使 虚拟人能够沿着新的路径进行运动。 5 2 2 运动路径的方向 在任何一个时刻，运动路径都包含了运动的方向。一般的，路径曲线的某一 点上的对时间的导数值( 即切线方向) 就表示了在该点上的运动方向。 5 3 路径编辑 我们是以向用户提供一条运动路径为交互手段，用户可以通过修改路径上的 控制点来修改路径。在生成了新的路径后，若要按照新的路径进行运动，人体就 要按照新的位置来移动。由于人体的位置的变化，主要就是根节点的平移来达到 的，那么，就用生成的运动路径来控制人体的位置变化以及人体的朝向，来达到 人体沿着路径运动的效果。 因为路径是以时间为参数的，如果直接通过时间参数来计算路径曲线上的位 置信息，那么当改变路径的时候有可能会改变运动速率，有时这不是我们所希望 看到的。比如在行走运动中 2 0 ，如果改变路径的结果使根关节的移动速率增加， 但脚步的数量保持不变，就会造成双脚在地板上打滑的不良结果。 为了减少脚步滑动现象，本文提出保持路径编辑前后运动速率不变的方法， 使所新生成的运动保持了原始运动中根节点在前后两帧中的位移大小，位置变化 只是方向上的变化，而没有长度的变化。 由于路径在某一点上的切线方向是和人体的运动方向相关的，那么可以用曲 线上相应点的斜率来作为人体运动的方向。 用函数r = f ( a t ，t 1 表示初始位置变化量t 按照运动路径改变后f 时刻所 对应点的斜率变化进行相应的变化，形成新的位置变化量t 。用王( i = l 运动捕捉序列的总帧数) 表示在原始运动捕捉序列各帧中根关节点的平移向量， 用a t , = 王+ ，一互( i = l 运动捕捉序列的总帧数- 1 ) 表示原始运动捕捉序列第 第五章运动路径编辑 i + 1 帧相对于第i 帧的根节点平移向量的变化量。用互( i = 1 ”运动捕捉序列 的总帧数) 表示在进行编辑后运动序列各帧中根关节点的平移向量。 由于对运动序列的编辑是按照顺序的方式进行处理的，所以在处理i + 1 帧时， 从第1 帧到第i 帧的根节点的新的位置信息均是已知的了，可以计算出新运动中根 关节点在第i + 1 中的位置向量王+ i _ f i ：+ 厂( t ，) ( ，- - 1 运动捕捉序列的总 帧数- 1 ) 。这样就可以用新生成的根节点的位置来形成新的运动序列，此新的运 动保持了和原始运动相同的运动速度。 仅改变了人体的运动位置是不够的，为了产生真实的人体运动效果，还要有 人体运动朝向的改变，所以在f 时刻上还要使得人体的根节点按照运动路径改变 后t 时刻对应点的斜率变化进行相应的变化。 5 4 运动约束 上面描述的路径编辑方法保存了原始运动的一些特征，如，在处理过程中， 没有影响各个关节的角度，但是所产生的新运动中末端效应器的位置移动了。末 端效应器的位置移动在一个运动编辑过程中是很重要的，它在一定程度上影响了 所产生的运动动作质量。有时，需要显示的指明它们的位置要求。 上述的路径变换会对不同的时刻有不同的影响，比如，在原始运动序列中， 在连续两个或多个时刻上脚的位置在空间中是处于一个位置上，但通过路径编辑 后，会使得在这几个时刻上脚处于了不同的位置上，这会在一定程度上破坏原始 运动的细节会产生脚步的滑动现象。尽管在第4 3 部分中通过保持运动速率 不变的方法来尽量减少脚步滑动的产生，但还不能完全消除。 为了解决脚步滑动的现象，一种常用的方法就是识别出原始运动的几何特 征，做为约束条件，使得在编辑过程中这些特征得以保持。这种方法应用到许多 运动编辑算法中，如运动重定向e 9 3 、交互式编辑 8 和运动切换e 4 0 等。在处理 约束的过程中，并没有改变运动的路径，只是改变了运动的细节。 5 4 1 约束条件的表示 在第5 3 部分介绍的基础上，本文使用基于约束的技术，在这里使用的是几 何约束条件，是一种相对位置约束，在每一次路径改变后，这些约束条件都要做 实时的更新处理。 本文对角色的支撑点在每一帧均施加位置约束条件：阢( f ) = c ，其中p k ( t ) 表 示第k 个支撑关节点在t 时刻上的位置向量，c 表示位置常量。这种在每一帧上设 置约束条件的方法有别于以前的仅在某些关键帧上施加约束条件的方法 第五章运动路径编辑 9 3 9 ，以前的方法要加入人为的干预来指定施加约束的帧及约束位置，增加 了动画制作师的工作量，并且为了保证时间上的连续性，还要做进一步的平滑处 理。本文中提出的方法是按照逐帧的方法进行处理，由于帧与帧的时间间隔很短， 后一帧的处理要依赖于前一帧的位置条件，这样就可以保证时间上的连续性。 5 4 。2 初始约束条件 根据人体的树状层次结构和原始运动数据中根节点的平移量和其他相应关 节点的旋转角度值，可以按式( 5 - 1 ) 自动识别出在原始运动每帧中的支撑点所 处的位置约束条件， 见( f ) = c = t o r o r l r e ( 5 - 1 ) 其中，e 为第七个支撑点在其父坐标系下的初始位置，r 。r 是根关节点到其 父关节点间的各个关节点的旋转变化矩阵，t o 为根关节点的平移向量。 在下一部分中，我们通过自动修改这些位置约束条件，来形成新的约束。 5 4 3 约束条件的更新 用c ，( ，= 1 运动捕捉序列的总帧数) 表示在原始运动捕捉序列各帧中支 撑点的约束位置，用a c ，= c 一c ，( i = l 运动捕捉序列的总帧数- 1 ) 表示 原始运动捕捉序列第i + 1 帧相对于第i 帧的支撑点位置的变化量。用c ；( i = l 运动捕捉序列的总帧数) 表示在进行编辑后运动序列各帧中支撑点的约束 位置，用a c ，= c 川 - c ，( ，= 1 运动捕捉序列的总帧数- 1 ) 表示在进行编辑 后运动序列第f + l 帧相对于第i 帧的支撑点位置的变化量。 我们相信当捕捉到的原始运动中不存在脚步滑动现象时，如果能够保证路径 编辑后支撑点的移动速率与捕捉运动序列中的支撑点的移动速率相同时，就可以 保证不产生滑动现象。基于这个原因，可以重新计算约束位置有 c 川c ，+ f ( a c ，) ( i = 1 运动捕捉序列