人體運(yùn)動(dòng)捕捉及運(yùn)動(dòng)控制的研究_黃波士.pdf

1、人體運(yùn)動(dòng)捕捉及運(yùn)動(dòng)控制的研究黃波士陳福民（同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系，上海 !"""C!）=N50-1：G270.,-0.O&PD$:+5摘 要 在論述了幾種方式的人體運(yùn)動(dòng)捕捉的基礎(chǔ)上，介紹了光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉的關(guān)鍵技術(shù)，包括攝像機(jī)標(biāo)定、標(biāo)記點(diǎn)跟蹤 和三維重建技術(shù)。無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)捕捉是新興的技術(shù)，它將捕獲的圖像進(jìn)行分割并分析，然后用多種約束算法進(jìn)行三維 重建?；谶\(yùn)動(dòng)捕捉的人體運(yùn)動(dòng)控制相關(guān)文獻(xiàn)很少，文中列舉了現(xiàn)有各種應(yīng)用運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的方式，包括基于關(guān)鍵幀、運(yùn) 動(dòng)學(xué)和物理模型等的應(yīng)用。論文對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉及運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，可為此領(lǐng)域的研究提供有用的信息。關(guān)鍵詞

2、人體運(yùn)動(dòng)捕捉 骨架模型 約束算法 運(yùn)動(dòng)控制文章編號(hào) &""!NBDD&N（!""#）"%N""P"N"M 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 / 中圖分類(lèi)號(hào) QRDC&$C!"#"$%& () *+,$) -(./ 0(12() 3$41+%" $). 0(12() 3()1%(5*+$)6 -(#2 3") 7+,2)（I9J06,59., +S (+5J7,96 4:-9.:9 0.> =.A-.996-.A，Q+.AT- U.-8963-,2，4

3、G0.AG0- !"""C!）89#1%$&1： V. ,G9 03-3 +S >-3:733-+. +S G750. +>2 5+,-+.:0J,769，,G9 W92 ,9:G.-X793+S +J,-:015+,-+.:0J,769 069-.,6+>7:9>，-.:17>-.A :05960 :01-60,-+.，506W96,60:W-.A 0.>DI 69:+.3,67:,-+.$*06W9619335+,-+.:0J,769-3 0 .+891,9:G.-X79$), 39A59.,3 0.> 0.0

4、12Y93 ,G9 :0J,769>-50A93 0.> 7393 3989601 :+.3,60-., 01A+6-,G53 ,+ 69:+.3,67:,$QG969 069S9? >+:759.,3 +. 5+,-+. :0J,769 039> +. G750. +>2 5+,-+. :+.,6+1$/ 806-9,2 +S 0JJ1-:0,-+.3 +S 5+,-+. :0J,769 >0,0069 >-3J1029>，-.:17>-.A 0JJ1-:0,-+.3 039> +. W92S6059，>2.05-:3，JG2

5、3-:3 5+>91 0.> 3+ +.$Q9:G.-X793 0+7, 5+,-+.:0J,769 0.> 5+,-+. :+.,6+1 069 37559>，3+ ,G-3 J0J96 502 J6+8->9 9.9S-:-01 -.S+650,-+. S+6 ,G-3 S-91>$:"/;(%.#：G750. +>2 5+,-+. :0J,769，3W919,+.5+>91，:+.3,60-., 01A+6-,G5，5+,-+. :+.,6+1& 引言運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)對(duì)于人們來(lái)說(shuō)已經(jīng)不再是陌生的了，一般來(lái) 講，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)捕捉文

6、獻(xiàn)可以分為三種：臉部捕捉、軀體捕捉和 手勢(shì)捕捉。論文只對(duì)軀體運(yùn)動(dòng)捕捉（即人體運(yùn)動(dòng)捕捉）進(jìn) 行探 討，以下簡(jiǎn)稱(chēng)運(yùn)動(dòng)捕捉。運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)應(yīng)用范圍極為廣泛，可以 應(yīng)用在人機(jī)接口（()）、運(yùn) 動(dòng)分析（*+,-+. /.0123-3）、智 能監(jiān)控 （4506, 47689-110.:9）、虛擬現(xiàn)實(shí)（;-6,701 <901-,2）、遠(yuǎn)程教育、軍 事訓(xùn)練、游戲和電影制作等方面。人體運(yùn)動(dòng)捕捉是由 =0>?906> *726->A9 在 &BB% 年的著 名實(shí)驗(yàn)中首次遇到的。由于他在早期的動(dòng)畫(huà)電影中的工作，*726->A9 被看成是運(yùn)動(dòng)圖片之父。在 &C%D 年，心

7、理學(xué)家 E+F G0.33+. 做了著名的 *+8-.A H-AG, I-3J102（*HI）實(shí) 驗(yàn) ，來(lái) 檢測(cè) 生物運(yùn)動(dòng)的可視化感知K&L。E+G0.33+. 將小的具有反射性的標(biāo)記 點(diǎn)固定在人體的關(guān)節(jié)點(diǎn)上，并記下人體的運(yùn)動(dòng)。在展示了標(biāo)記 點(diǎn)的軌跡后，他讓表演者辨別已知的運(yùn)動(dòng)。這些初步的探討性 實(shí)驗(yàn)開(kāi)始了運(yùn)動(dòng)捕捉的研究。*9.0:G9 給運(yùn)動(dòng)捕捉作了如下定 義： 一個(gè)通過(guò)在時(shí)域上跟蹤一些關(guān)鍵點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)來(lái)記錄生物運(yùn) 動(dòng)，然后將其轉(zhuǎn)換成可用的數(shù)學(xué)表達(dá)并合成一個(gè)單獨(dú)的 DI 運(yùn)動(dòng)的過(guò)程K!L。近年來(lái)，有大量的關(guān)于運(yùn)動(dòng)捕捉的文章發(fā)表，說(shuō)明 了對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉的研究一直在深入。! 運(yùn)動(dòng)捕捉分類(lèi)人 體運(yùn)

8、動(dòng)捕捉可以分為：電 磁式運(yùn)動(dòng)捕捉、機(jī)電式運(yùn)動(dòng)捕捉和光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉。電磁式運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)是用在從軍用飛機(jī)所配備的具有顯 示信息功能的頭盔的技術(shù)中派生研發(fā)的。典型的電磁式系統(tǒng)包括 & 個(gè)發(fā)射器、&D 到 &C 個(gè)感應(yīng)器、& 個(gè)電子控制部件和軟件。發(fā) 射器會(huì)產(chǎn)生一個(gè)低頻的電磁場(chǎng)，它 會(huì)被接受器所感應(yīng)，然 后 把信號(hào)輸入中央電腦，在那里軟件會(huì)計(jì)算每一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)的笛卡 爾坐標(biāo)位置和方向。這些數(shù)據(jù)會(huì)被傳送到另外一個(gè)運(yùn)算器，然 后通常把每一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)的整體方向和位置轉(zhuǎn)換成一個(gè)層級(jí)鏈，只用一個(gè)位置和幾個(gè)方向值，這樣就可以接口到動(dòng)畫(huà)軟件中了KDL。 機(jī)電式運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)是使用一個(gè)運(yùn)動(dòng)捕獲套

9、身裝置，它是由 一些放置在人體主要關(guān)節(jié)處的電位計(jì)或者類(lèi)似量角儀的儀器構(gòu)成的一套設(shè)備，它由人體的運(yùn)動(dòng)來(lái)驅(qū)動(dòng)KML。電位計(jì)上電阻元 件移動(dòng)滑塊會(huì)有不同的電壓讀數(shù)，可以看到總電阻的多少百分 比匹配了電壓，用在機(jī)電式運(yùn)動(dòng)捕獲裝置上的電位計(jì)和電樞非 常復(fù)雜。光 學(xué)運(yùn)動(dòng)捕獲是較為精確的一種，但從光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng) 捕捉的數(shù)據(jù)，要經(jīng)過(guò)大量的后期處理才能夠使用。在人體關(guān)節(jié) 點(diǎn)上的標(biāo)記點(diǎn)是一種涂有特殊反光材料的球狀體，利用多個(gè)攝 像機(jī)從不同角度拍攝，然后利用軟件分析圖像上標(biāo)記點(diǎn)的圖像坐 標(biāo)，利 用計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理進(jìn)行三維重建，得 出標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng) 數(shù)據(jù)。光 學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)以其快速、安全、準(zhǔn)確、方便等優(yōu)點(diǎn)，被 廣大的科

10、研工作者所采用?；痦?xiàng)目：上海市科技型中小型技術(shù)創(chuàng)新基金（種子基金）項(xiàng)目（編號(hào)："D#&&D!#）作者簡(jiǎn)介：黃波士（&C%BN），男，博士研究生，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。陳福民（&CM#N），男，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：網(wǎng) 絡(luò)多媒體技術(shù)，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)及視頻壓縮技術(shù)。P"!""#$% 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用傳統(tǒng)的光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)中有三個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)，即攝像機(jī) 標(biāo)定（&()* &+,-*.,/0）、標(biāo) 記點(diǎn)跟蹤（(*1)* .*21,03）和 三 維重建（45 6)2/07.*82.,/0）。4

11、傳統(tǒng)光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉4$9 骨架建立為了描述人體的運(yùn)動(dòng)，需要給人體建立一個(gè)骨架模型，如 圖 9 所示，共 9% 個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)，包 括 4: 個(gè)關(guān)節(jié)自由度和 ; 個(gè)根自 由度<#=?？梢园讶梭w的運(yùn)動(dòng)看成這些關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)捕捉時(shí) 只要捕捉這些關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，就可以確定骨架的運(yùn)動(dòng)。然后對(duì) 骨架進(jìn)行蒙皮，就可以得到形象逼真的虛擬人了。圖 9 人體骨架及關(guān)節(jié)自由度從 骨架模型可以看出不是每一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)自由 度都相同，根據(jù)標(biāo)記點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)自由度可以劃分為 > 類(lèi)：（9）固定的（?,)A），即不可以旋轉(zhuǎn)的標(biāo)記點(diǎn)，可以用來(lái)測(cè)量 整個(gè)骨架模型在空間的位移，如臀部；（!）鉸鏈狀的（B,03)），此標(biāo)

12、記點(diǎn)連接了兩個(gè)部位 ，有一個(gè) 旋轉(zhuǎn)自由度，如肘部標(biāo)記點(diǎn)；（4）球狀的（-+），此標(biāo)記點(diǎn)有三個(gè)旋轉(zhuǎn)自由度 ，如肩關(guān)節(jié) 標(biāo)記點(diǎn)；（>）一般的（80,C)*7+），此標(biāo)記點(diǎn)有兩個(gè)旋轉(zhuǎn)自由度 ，如踝 關(guān)節(jié)標(biāo)記點(diǎn)。這樣的分類(lèi)有利于在運(yùn)動(dòng)捕捉時(shí)減少算法的時(shí)間復(fù)雜度 和提高跟蹤的準(zhǔn)確性。在具體的操作過(guò)程中，標(biāo)記點(diǎn)過(guò)多會(huì)增 加計(jì)算量，而標(biāo)記點(diǎn)過(guò)少又會(huì)使動(dòng)作沒(méi)有辦法被準(zhǔn)確的還原，致 使動(dòng)作畸形， 因此要根據(jù)所要完成的任務(wù)來(lái)確定標(biāo)記點(diǎn)的個(gè) 數(shù)。4$! 攝像機(jī)標(biāo)定攝像機(jī)標(biāo)定主要可以分為兩大類(lèi)：攝 影測(cè)量標(biāo)定（DB/./ 3*().*,2 2+,-*.,/0）以及攝像機(jī)自標(biāo)定（7)+?E2+,-*.,/0）。攝

13、 影測(cè)量標(biāo)定是通過(guò)觀察一個(gè)在 45 空間中已知精確幾何位置 的標(biāo)定體來(lái)完成的。FB03<=提出了一種新的靈活的攝像機(jī)標(biāo)定 算法，通 過(guò)拍攝同一個(gè)物體的不同角度，即 可獲得攝像機(jī)的內(nèi) 部矩陣和外部矩陣。羅<%=則采用圖形非線性畸變的不共面非線 性攝像機(jī)模型。這類(lèi)標(biāo)定可以做得非常高效，標(biāo)定體一般由 !到 4 個(gè)彼此垂直的平面組成。攝像機(jī)自標(biāo)定技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中非常的方便，通常 僅需要給定攝像機(jī)位移前后的圖像信息，這樣就可以利用場(chǎng)景 的剛性得到攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)的兩個(gè)約束條件。因此，如果使用 一個(gè)攝像機(jī)在不同位置下拍攝同一個(gè)場(chǎng)景的幾幅圖像，而且在 此過(guò)程中攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)保持不變，那么利

14、用這幾幅圖像之 間的對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以重建 45 空間結(jié)構(gòu)了。G,7 5*/0<:=提出了一種最小平方算法，通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)序列進(jìn)行自標(biāo)定的方法。G,<H=的方法是用活動(dòng)的物體來(lái)決定攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)。他們利用了 場(chǎng)景中的平面信息，當(dāng) 場(chǎng)景中物體進(jìn)行正交平面運(yùn)動(dòng)時(shí)，攝 像 機(jī)就得到一個(gè)特定值，然后通過(guò)這些特定值計(jì)算其內(nèi)部參數(shù)。4$4 標(biāo)記點(diǎn)跟蹤根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理，只有得到同一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)同一時(shí)間在 不同方向上的兩幅圖片上的坐標(biāo)， 才能將其空間三維坐標(biāo)還 原。標(biāo)記點(diǎn)跟蹤是為了使多個(gè)標(biāo)記點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)以后能一一對(duì)應(yīng)。 羅<%=是在每一個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)處附上不同的色塊作為標(biāo)記點(diǎn)，然 后以6IJ 和灰度值作為匹

15、配特征對(duì)色塊進(jìn)行匹配和跟蹤。在該系 統(tǒng)中，每一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)都是相同的材料在相同的光源照射下反射 得到的，所以跟蹤的難度較大。這里引入卡爾曼濾波方法，對(duì)標(biāo) 記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行建模和跟蹤，然后利用 : 連通搜索法就可 以收索到對(duì)應(yīng)的標(biāo)記點(diǎn)。K)*A<9"=標(biāo)記點(diǎn)同樣也是利用幀與幀 之間的關(guān)系，對(duì)相鄰的四幀圖形進(jìn)行分析和跟蹤。跟蹤一個(gè)標(biāo) 記點(diǎn)從第一幀開(kāi)始，一直到這個(gè)動(dòng)作完成或中斷。在當(dāng)前幀中， 要為下一幀定義一個(gè)搜索區(qū)域，而這個(gè)搜索區(qū)域的大小與運(yùn)動(dòng) 的速度和每秒鐘所取的幀數(shù)有關(guān)。4$> 三維重建和數(shù)據(jù)輸出根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理，利用同一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)在同一時(shí)刻的兩 幅圖像，就可以得到標(biāo)記點(diǎn)的

16、世界坐標(biāo)，即雙目成像，稱(chēng)之為三 維重建，整個(gè)變換過(guò)程如圖 ! 所示。有時(shí)也要用到多個(gè)攝像機(jī) 得到的圖像來(lái)進(jìn)行重建，需要用到三目成像或者多目成像。圖 ! 運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)三維重建坐標(biāo)變換過(guò)程重 建后的數(shù)據(jù)，為 了便于接口程序的讀取，需 要遵循一定 的格式。數(shù)據(jù)捕獲數(shù)據(jù)文件有 KL6、JMK 等格式，無(wú)論哪種格式 ，都是采用層次化的運(yùn)動(dòng)描述方法記錄下人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。KL6 格 式 數(shù) 據(jù) 文 件 包 括 K)A)*，N)3()0.O()7PK,)*2BQ， J7)R/7,.,/0 以及各骨骼段的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)段。K)A)* 文件說(shuō)明了 文件類(lèi)型、骨骼段數(shù)、記錄幀數(shù)、數(shù)據(jù)等。N)3()0.O()7PK,)*S

17、*2BQ 說(shuō)明各骨骼段的名字和它們之間的父子層次結(jié)構(gòu)，下面 的各骨骼結(jié)點(diǎn)記錄的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)都相對(duì)于各自父結(jié)點(diǎn)的局部坐 標(biāo)系下的平動(dòng)和旋轉(zhuǎn)角度等數(shù)據(jù)。J7)R/7,.,/0 段記錄了各骨 骼段的初始坐標(biāo)位置。運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)段記錄了各骨骼段在各幀中的 平移和旋轉(zhuǎn)位置數(shù)據(jù)。> 無(wú)標(biāo)記點(diǎn)光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉由于傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)捕捉需要特殊的反光材料、特殊光源以及 其它配套設(shè)施，實(shí)際操作起來(lái)較為麻煩。因此科研工作者在尋 找一種更為簡(jiǎn)單和方便的方法，新興的光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉即無(wú)標(biāo)記 點(diǎn)（T*1)*+)77）的運(yùn)動(dòng)捕捉成為現(xiàn)在研究的熱點(diǎn)。無(wú)標(biāo)記點(diǎn)運(yùn) 動(dòng)捕捉需要分析和表達(dá)人體的運(yùn)動(dòng)。整個(gè)捕捉的過(guò)程可以分為 圖像分割、圖像跟蹤、姿勢(shì)估

18、計(jì)和姿勢(shì)識(shí)別等。圖像分割和跟蹤的目的就是正確地從序列幀中識(shí)別目標(biāo)。 問(wèn)題是，所跟蹤的在場(chǎng)景中的人體不是理想的有連接關(guān)節(jié)的剛 體運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)的外形隨著時(shí)間發(fā)生變化。也有可能目標(biāo)部分地 或者全部被遮蔽或自遮蔽， 這就意味著跟蹤任務(wù)是非常困難 的。一般從三個(gè)方面來(lái)達(dá)到這個(gè)目的：（9）最基本的階段是從背景中分割出人體；計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 !""#$% ;9（!）通過(guò)更易于操作的算法降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度； （&）最后配置一些幀間的運(yùn)動(dòng)模型 ，一般的假設(shè)是幀間的運(yùn)動(dòng)很小，因此要用一些算法來(lái)完成，例如卡爾曼濾波算法，來(lái) 預(yù)測(cè)特征的新位置()。最簡(jiǎn)單的圖像分割方法叫圖像差別法（*+,-.

19、/*00.1.23*2-）或者背景減影法（4,35-1672/ 87491,39*62）。兩個(gè)連續(xù)圖像 !"#( 和!"，當(dāng) 攝像機(jī)拍攝角度沒(méi)有很大變化時(shí) ，圖 像 !"#( 和 !" 之差就包 括這兩幀之間的差別了。既然背景是固定的，幀與幀之間的差 別就是目標(biāo)的移動(dòng)了，有時(shí)會(huì)存在高斯白噪聲。另一種方法是 根據(jù)目標(biāo)的外形進(jìn)行探測(cè)，假設(shè)人與背景之間的景色是有很大 差別的，可以設(shè)置一個(gè)門(mén)限值通過(guò)二值化過(guò)程將目標(biāo)與背景分 離開(kāi)。圖像跟蹤和姿勢(shì)估計(jì)的目的是基于一些模型來(lái)描述人體 姿勢(shì)。&: 關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的方法是用參數(shù)化的人體模型，這樣有個(gè)優(yōu) 點(diǎn)就是每個(gè)狀態(tài)代

20、表一個(gè)物理的有效姿勢(shì)，從而可以利用已有 的 &: 先驗(yàn)信息。以上各種方法只能得到人體的 !: 圖像，下 面就要利用這 些圖像坐標(biāo)來(lái)進(jìn)行三維重建了，如圖 & 是利用人體輪廓進(jìn)行三 維重建。:,;*/(!)提出了一種從未標(biāo)定的（723,<*41,9./）多面視角 中進(jìn)行動(dòng)態(tài)骨架結(jié)構(gòu)的三維重建算法。這種重建方法開(kāi)發(fā)了一 種動(dòng)態(tài)骨架連接結(jié)構(gòu)的約束，特別是旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)隨著時(shí)間的長(zhǎng)度 守恒。這些約束使得重建需要至少兩個(gè)不同的從未標(biāo)定的平行 投影攝像機(jī)上獲得的圖像。圖 & 圖像分割及姿勢(shì)識(shí)別:,;*/ =$(&)提出了一種基于 !: 多約束測(cè)量的迭代算法來(lái) 計(jì)算 &

21、: 運(yùn)動(dòng)的算法。包括基于 &: 動(dòng)力模型的動(dòng)力學(xué)約束、關(guān) 節(jié)角限制、運(yùn)動(dòng)平滑、&: 關(guān)鍵幀等。>?6+,8()用基于模型的綜 合分析方法，考 慮多種因素，用 目標(biāo)的 &: 顯著點(diǎn)位置和輪廓 減小搜索空間，實(shí)現(xiàn)人體的運(yùn)動(dòng)捕捉。# 虛擬人運(yùn)動(dòng)控制虛 擬人的運(yùn)動(dòng)控制包括關(guān)鍵幀法、動(dòng)力學(xué)方法、正逆運(yùn)動(dòng)學(xué) 方法和運(yùn)動(dòng)捕捉方法等。由于是把人體看成多個(gè)剛體的連接 ，而關(guān)節(jié)處看成是由自由度限制的球體 ，為了對(duì)虛擬人進(jìn)行 有效的控制，需要對(duì)虛擬人所在的空間建立至少兩個(gè)坐標(biāo)系， 即固定不動(dòng)的全局坐標(biāo)系和原點(diǎn)變化的每個(gè)關(guān)節(jié)上的局部坐 標(biāo)系。文獻(xiàn)(#)和文獻(xiàn)(A)參閱和分析了大量有關(guān)的資

22、料，探討 了虛擬人的控制，對(duì)現(xiàn)有的各種實(shí)現(xiàn)虛擬人運(yùn)動(dòng)控制的方法進(jìn) 行了總結(jié)，并對(duì)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。在這里只探討基 于運(yùn)動(dòng)捕捉的虛擬人控制，國(guó) 內(nèi)外這方面的文獻(xiàn)較少，大 致 可以分為以下幾類(lèi)。#$( 運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)就是將運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)A!""#$% 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用或者關(guān)節(jié)角賦給虛擬人模型，讓模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)。但是 由于運(yùn)動(dòng)捕捉錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的存在，再加上表演者和模型的骨干匹 配問(wèn)題等，這 種方法往往會(huì)產(chǎn)生很大的誤差，致 使人體運(yùn)動(dòng) 變形。#$! 與關(guān)鍵幀綜合B,9?.1*2.(%)提出了利用紋理（>.C971*2-）和 綜合（

23、DE29?.8*8）的方法，讓 動(dòng)畫(huà)師先設(shè)置少數(shù)的關(guān)鍵幀，根 據(jù)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)來(lái) 幫助制作動(dòng)畫(huà)。這樣做的原因是由于在人和動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)中，關(guān) 節(jié)之間有很多關(guān)聯(lián)。這種關(guān)聯(lián)在重復(fù)動(dòng)作中，例如行走，更為明 顯。例如，右腳向前走，左胳膊向前擺動(dòng)；當(dāng)臀部角有一個(gè)值時(shí)， 膝蓋關(guān)節(jié)角就很可能有著一個(gè)角。根據(jù)這些關(guān)節(jié)角之間的關(guān) 系，可以用運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)來(lái)提高關(guān)鍵幀技術(shù)的效率。使用這種方法時(shí)，為了消除段與段之間動(dòng)作的不平滑，要 在兩段之間進(jìn)行二次擬合，為 了提高擬合的精度，需 要考慮這 兩個(gè)點(diǎn)之外的 $ 個(gè)點(diǎn)，一般 $ 從 # 到 !" 是比較有效的。對(duì)于 擬 合 的 結(jié) 果 用 二 次 正 弦 函 數(shù) 和

24、原 始 連 接 數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 混 合（F<.2/）。定義混合參數(shù) %G（368!" & !$H(）!，這里 $ 是要連接的最短段長(zhǎng)度的一半，" 是時(shí)間，在連接點(diǎn)處為 "。如果定義 為從擬合中得到的二次函數(shù)，( 為匹配后的數(shù)據(jù)，那么經(jīng)過(guò)平滑 后的數(shù)據(jù)為：（)"）*%（"）（"）+（(#%（"）(（"）。#$& 動(dòng)力學(xué)匹配動(dòng)力學(xué)匹配是用有人性特點(diǎn)的動(dòng)力仿真和跟蹤控制器來(lái) 跟隨運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，因?yàn)樵诒徊蹲降难輪T和虛擬人之間有很多的動(dòng) 力學(xué)匹配。I*3961(J)提出一種用動(dòng)力學(xué)仿真來(lái)改變?nèi)梭w上半身 運(yùn)動(dòng)

25、數(shù)據(jù)的方法。人的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)成連接的角度且被用來(lái)作 為軌跡控制器的期望值?？刂破饔?jì)算轉(zhuǎn)動(dòng)力矩，是基于系統(tǒng)狀 態(tài)和期望得到的連接角度的誤差。得到的轉(zhuǎn)動(dòng)力矩應(yīng)用于動(dòng)力學(xué)模型，同時(shí)通過(guò)運(yùn)動(dòng)方程，就可以計(jì)算新的系統(tǒng)狀態(tài)。動(dòng)力仿真系統(tǒng)是用一個(gè)正比例K差分伺服系統(tǒng)來(lái)計(jì)算每一個(gè)關(guān)節(jié)的低水平控制轉(zhuǎn)距："*,（#）#,5），其中#（#-.)/0.-12"314-12"3145是實(shí)際的角速#12"314 和 #-.)/0.- 對(duì)應(yīng)實(shí)際的和想要的關(guān)節(jié)角，#12"314度，, 和 ,- 是常數(shù)增益和阻尼系數(shù)。#$ 結(jié)合物理模型基于物理模型的好處是能計(jì)算出物理的碰撞等數(shù)

26、據(jù)，虛擬 人可以根據(jù)環(huán)境約束和任務(wù)約束自己調(diào)節(jié)運(yùn)動(dòng)。L6M6;*3(N)利用 低分辨（<6O 1.86<79*62）物 理模型來(lái)限制搜索空間和進(jìn)行軌跡 優(yōu)化，從而改變運(yùn)動(dòng)捕捉中跑和跳的數(shù)據(jù)。I*3961!")運(yùn)用一個(gè)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)跟蹤器，建立了物理仿真模型，并運(yùn)用動(dòng)力學(xué)計(jì)算， 解決了虛擬人的打擊（?*9）和反擊（1.,39）問(wèn)題，如圖 所示。這 種方法需要用末端效應(yīng)器的速度對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。在 執(zhí)行角色運(yùn)動(dòng)的前一步，記錄下末端效應(yīng)器在碰撞時(shí)的速度， 然后根據(jù)想要速度的值和先前記錄的速度來(lái)調(diào)整。末端效應(yīng)器7的速度和根部的關(guān)系：6（"）*!0 89（"

27、），這里 0 是描述肢體的0/ * "向量，9（"）是角速度，7 是關(guān)節(jié)的個(gè)數(shù)。這樣，每一個(gè) 9（"）就產(chǎn)/生一個(gè)對(duì)應(yīng)的 60?；谖锢砟Ｐ偷募夹g(shù)考慮了物體在真實(shí)世界中的屬性，如 它具有質(zhì)量、轉(zhuǎn)動(dòng)慣性、摩擦力、彈性等，并 結(jié)合動(dòng)力學(xué)原理來(lái) 約束運(yùn)動(dòng)捕捉的數(shù)據(jù)。當(dāng)場(chǎng)景中的物體受到外力作用時(shí)，可以 用牛頓力學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)力學(xué)方程自動(dòng)生成物體在各個(gè)時(shí)間點(diǎn) 的位置、方向及其形狀。此時(shí)，不必關(guān)心物體運(yùn)動(dòng)過(guò)程的細(xì)節(jié)，圖 , 虛擬人打擊和回?fù)魣D只需確定物體運(yùn)動(dòng)所需的一些物理屬性及一些約束關(guān)系，如質(zhì) 量、外力等?；谖锢砟Ｐ偷募夹g(shù)可生成非常自然、逼真的動(dòng) 畫(huà)，但由于求解物理模型采用

28、數(shù)值計(jì)算，因而計(jì)算量較大。 結(jié)論與展望論文總結(jié)了國(guó)內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)，全面論述了人體運(yùn)動(dòng)捕捉 和運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，包 括此技術(shù)的起因、發(fā)展和新興的發(fā)展方向 等等。國(guó)外的 U39/8 公司的系統(tǒng)最多已經(jīng)可以支持在人體上綁 定 ,# 個(gè)標(biāo)記點(diǎn)并用 !, 個(gè)攝像機(jī)捕捉。 1O4121 的 C/63/8_ TA304=2 也可以將運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行綁定 ， 從而驅(qū)動(dòng)虛 擬人。國(guó)內(nèi)也有越來(lái)越多的公司和研究機(jī)構(gòu)加入此領(lǐng)域的研 究。筆者開(kāi)發(fā)了有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，可以用兩個(gè) 攝像機(jī)進(jìn)行捕捉，下 一步就是要增加攝像機(jī)的個(gè)數(shù)，以 提高捕 捉的精度。運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)在現(xiàn)代高級(jí)三維仿真游戲數(shù)碼電影特 技的制作、虛擬

29、會(huì)議及體育訓(xùn)練等方面發(fā)揮著越來(lái)越大的作 用，它 可以增加游戲者的參與感和沉浸感；可 以使電影中的動(dòng) 畫(huà)更加人性化；在體育訓(xùn)練中，可以進(jìn)行模擬訓(xùn)練。相信隨著技 術(shù)本身的發(fā)展和相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域技術(shù)水平的提高，運(yùn)動(dòng)捕捉及相 關(guān)領(lǐng)域?qū)?huì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。（收稿日期：!"", 年 V 月）參考文獻(xiàn)($*/Q1877/8 $U37A10 .=29=<63/8 /? T3/0/N3910 C/63/8 184 1 C/4=0 ?/2 L67 I810O737)*+$.=29=<63/8 .7O9Q/<QO7397，(V%&；(,（!）：!"(-!( !

30、$C=819Q= I$584=27618438N C/63/8 :1<6A2= ?/2 :/;<A6=2 I83;163/8 184 U34=/ 1;=7)C+$C/2N18 1A?;188，(VVVM("&$U326A10 D=67$D3039/8 D6A43/ F=16A2=7$(VV#M(!,$JO=2 D，C12638 *，A01A? *$C/63/8 :1<6A2= aQ36= .1<=2)>+$B=9Q83910 >=</26$D3039/8 21<Q397，(VV#M(!#$T/RRO T/4=8Q=3;=2 :Q

31、A9P >/7=$BQ= .2/9=77 /? C/63/8 :1<6A2= ： J=1038N b36Q 6Q= J161):+ $ L8 ：WA2/N21<Q397 :IDV% ，WA2/N21<Q397 ， D<238N=2MU=201N，(VV%M"V：&-(c$Q=8NO/A Q18N$I F0=K3R0= =b B=9Q83dA= ?/2 :1;=21 :103R2163/8)*+$ LWWW B21871963/87 /8 .166=28 I810O737 184 C19Q38= L86=003N=89= ， !"&quo

32、t;"；!（(）：(&&"-(&&, %$羅忠祥，莊越挺，潘云鶴等$基于視頻的運(yùn)動(dòng)捕捉)*+$中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)，!""!；（c）c$E371 J2/8$JO81;39 :1;=21 D=0?M:103R2163/8 ?2/; :/862/00=4 C/63/8D=dA=89=7):+$L8：.2/9 LWWW :/8? Z8 :/;<A6=2 U373/8 184 .166=28>=9/N8363/8，(VV&：#"(-#"V$A1 E3 ，A13?=8N Q18N ，F(xiàn)A9Q1/

33、aA =6 10$I =b E38=12 :1;=21 D=0?M:103R2163/8 B=9Q83dA=):+$L8：BQ= #6Q I7318 :/8?=2=89= /8 :/;M <A6=2 U373/8，C=0R/A28=，IA7621031，!""!M"(：!&-!#("$=241 E，F(xiàn)A1 <，.01=8P=27 > =6 10$5738N DP=0=6/8MT17=4 B219P38N 6/ L892=17= 6Q= >=031R3036O /? Z<63910 C/63/8 :1<6A2=)

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36、27 38 :/;M <A6=2 U373/8 184 .166=28 >=9/N8363/8（ :U.> "( ），1A13 ，1b133 ， !""(M(,$BQ/;17 T C/=70A84，W23P 218A;$CA063<0= :A=7 A7=4 38 C/4=0M T17=4 A;18 C/63/8 :1<6A2=):+$L8：.2/9 F""，2=8/R0=，F(xiàn)2189=， !"""M"&(#$徐孟 ，孫 守遷 ，潘 云鶴$虛擬人運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)的研究)*+

37、$系統(tǒng)仿真學(xué) 報(bào)，(#（&）($賀懷清，唐好選$虛擬人的運(yùn)動(dòng)控制研究概述)*+$中國(guó)民航學(xué)院學(xué)報(bào)，!(（增刊）(%$16Q=238= .A00=8 ，:Q2376/<Q T2=N0=2$C/63/8 :1<6A2= I77376=4 I83M ;163/8：B=K6A238N 184 DO86Q=737):+$L8：.2/9=438N7 /? I:C DL>I. "!，!""!(c$U396/2 T /2418，*=77391 /4N387$B219P38N 184 C/43?O38N 5<<=2M R/4O A;18 C/63/8 J161 b36Q JO81;39 D3;A0163/8):+$L8：:/;<A6=2 I83;163/8 184 D3;A0163/8 VV ，WA2/N21<Q397 I83;163/8 a/2P7Q/< ， D<238N=