基于关键姿态映射的运动重定向

提出一种基于关键姿态映射的运动重定向方法,实现不同角色之间运动序列的快速映射。首先,对源运动数据降维,在低维空间中做聚类分析,提取关键姿态;其次,参数化运动序列,计算运动权值;最后,自动求解目标角色的关键姿态,结合运动权值重构目标角色的运动。实验结果表明,该方法较为完整的保留了源运动序列的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。     

基于增强学习的关节型机器人动态操作任务运动规划

提出增强学习(RL)解决机器人动态操作任务运动规划的方法。对动态操作任务,分析了如何确定输入输出变量以及强化函数的设计问题;给出用于连续输入输出问题的自适应启发评价(AHC)算法。增强学习解决动态操作任务的运动规划问题,只需要机器人正解进行反复尝试即可学会动作,从而避免了常规运动规划方法中涉及的复杂逆解运算;最后以平面3连杆机器人接取自由飞行的球为例进行仿真研究,结果表明了方法的有效性和可行性。     

一种用于维修仿真的虚拟人行走规划方法

提出了一种基于自由空间法和环境离散化表示的虚拟人行走规划方法。该方法首先将虚拟环境离散化成为环境图;然后,用启发式A搜索算法获取从初始位置到目标位置的最优路径,引导虚拟人对环境进行漫游;最后,设计实现了一个典型工作环境下的仿真演示实例,仿真和试验结果表明了所提算法的可行性与实用性。     

基于RRT的虚拟人双臂操控规划方法

虚拟人双臂的操控规划是智能化工程虚拟人研究的一项关键技术,在手臂和操控对象形成的闭环运动学约束下如何有效采样手臂配置空间是其面临的主要困难.面向复杂虚拟环境下的产品装配、维修动作仿真等问题,该文基于双向平衡、朝向目标的启发式RRT算法,结合手臂快速逆向运动学方法,提出了一种虚拟人双臂的操控规划方法.该方法的有效性通过实验得到验证.     

基于动态事件树的风险关键状态搜索算法

关键状态是系统风险演化中的重要环节,识别关键状态对系统风险控制等具有重要意义。首先结合动态事件树基本方法给出了一类关键状态和关键事件的数学定义,然后提出了此类关键状态的两种搜索算法--基于子树分解的搜索（sub-tree decomposition, STD）算法和基于逻辑运算的搜索（boolean calculation, BC）算法,并对其计算量进行了对比分析。最后,利用本文所提出的算法对一个冷却缓冲装置进行了示例分析,验证了该算法的有效性和可行性。     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

基于路径变换的虚拟人行走捕获数据的重用

针对行走捕获数据的重用问题,本文提出了一种基于Petri网仿真框架的虚拟人行走动作模型.首先,根据人体生理特征和运动特征计算行走的时空参数;接着,以关节插值的方法从原始捕获数据中生成各帧的关节参数;进而,提出了一种基于路径变换的运动编辑方法,通过对人体基点运动轨迹的位置插值得到沿不同轨迹运动的动画.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于关键视频帧跟踪数据的三维虚拟人动画

根据VRML中H-anim标准对虚拟人进行几何建模.在虚拟人文件导入过程中,利用有限状态机(FSM)对文件进行解释,为便于虚拟人的显示及控制,以树型数据结构表示虚拟人几何数据,完成了一个用于三维虚拟人动画的开发包VHASDK.建立了人体运动中世界坐标系及各关节点的局部坐标系,利用逆运动学计算出关键帧中人体各关节点相对于初始状态下的位移向量及旋转轴角,在虚拟人的动画过程中对关节点旋转采用四元教球形线性插值法进行平滑处理.最后完成了一个原型系统,采用多个虚拟人及多种人体运动方式进行了系统验证.     

基于DTC的UCAV任务规划方法研究

无人作战飞机(Uninhabited Combat Aerial Vehicle,UCAV)任务规划是指在执行任务之前制定UCAV行动的步骤,是实现UCAV智能化和自主化的必要的条件.以任务分析和环境建模仿真框架(Task Analysis Environment Modeling and Simulation,TAEMS)作为任务结构的描述模型,实现UCAV的任务模型描述并给出了UCAV任务规划问题描述.提出基于DTC(Design to Criteria)的UCAV任务规划算法,并在任务规划过程中集成路径规划,DTC算法是一种启发式算法,任务规划的结果是完成UCAV任务所需要执行的动作序列.仿真实例证明了任务规划算法的可行性.     

一种新的基于任务的安全量化评估方法

提出了一种基于任务模型的安全量化评估方法,应用于静态的弱点评估和动态的威胁评估。与传统的风险评估方法相比,该模型以组织的任务目标为核心,避免主观偏见,排除大量无关弱点和威胁对评估的负面影响,评估结果更可信。实例分析表明,该方法能更准确、更全面的度量网络系统的安全性。     

虚拟人行为交互方法研究

人体行为交互是人际之间除语音交互之外的一种重要交互方法。本文介绍了我们应用虚拟人合成技术实现人体行为交互的主要研究工作,以及这些研究成果在聋人手语(手势)交互、人脸表情与动画合成等方面的应用。     

虚拟维修中的虚拟人移动仿真

虚拟维修是近年来提出的一个新概念,并在维修性分析、维修训练等领域得到广泛的应用。为了解决维修过程仿真中的维修人员仿真问题,提出了一个分阶段的虚拟人移动仿真方法,采用随机运动规划方法生成虚拟人躯干及头部的无碰撞路径,利用运动捕获数据和运动变形来实现对四肢运动的仿真。在运动规划中引入了姿态转移图的概念,实现了虚拟人移动过程中多种姿势之间的自然转化。采用基于运动变形的方法消除了虚拟人上肢和环境中其他物体的碰撞现象,提高了仿真真实性。

Abstract：

Virtual maintenance is a new concept introduced in the last few years,and has been broadly used in maintainability analysis and maintenance training.In order to solve the virtual human simulation in maintenance process simulation,a multi-stage virtual human locomotion simulation method was proposed.The free collision path of virtual human torso and head was planned by a probabilistic motion planner.And the motion of arms and legs was simulated using motion captured data and motion warping.A new concept of pose transition graph was introduced in order to implement natural pose transition in locomotion simulation.In motion optimization,a method based on motion warping was proposed to avoid the possible collision between virtual human arms and other objects in the environment.     

虚拟人运动控制技术的研究

在参阅和分析了大量有关文献的基础上，对现有的各种实现虚拟人运动控制的方法进行了总结，特别是对当前广泛使用的参数化关键帧技术、基于物理的仿真技术、运动捕获技术以及运动编辑技术等，从理论到具体的实现等各个方面都作了详尽的剖析，并对各种方法的优缺点进行了分析，可为深入研究虚拟人的运动控制提供有益的参考。     

虚拟角色的一种自主运动路径规划方法

虚拟角色的路径规划是动漫游戏的一个重要课题,如何建立高效的路径规划方法仍是一个热点话题。提出了一种基于感知记忆的路径规划方法,该算法包括全局路径规划、局部路径规划和记忆模块。全局路径规划是根据已知的路径建立的,提出了拥堵系数和容忍度的公式;而局部路径规划是根据局部感知建立的,虚拟角色能够依据局部路径规划探索一个未知环境,全局路径信息记录在记忆模块中。构造了一个包含虚拟角色的三维迷宫,实验结果表明,根据前面探索信息建立的全局路径规划是有效的。     

基于知识的生产计划分级与逐层优化法

以福建省龙岩天宇水泥工业集团公司为应用背景,将人工智能与运筹学有机结合,建立了基于知识的生产计划模型,提出符合订货型企业要求的生产计划优化方法,重点探讨了应用规则推理形成线性规划约束条件及过程、模型的分级及线性规划的逐层优化。     

开环可重入排队网络的递阶增强型学习调度

对平均费用型马氏决策过程 ,研究了一种递阶增强型学习算法 ;并将算法应用于一个两台机器组成的开环可重入生产系统 ,计算机仿真结果表明 ,调度结果优于熟知的启发式调度策略.     

实时可控步长人体腿部连续走动运动生成方法

基于一个不具备精确步长控制的人体自由走动描述模型,提出一种根据单步步长求解对应直线走动运动的迭代算法,步长连续可变.对于相邻不同步长走动运动之间的平滑过渡问题,采用具有保边界特性的Bezier姿势加权进行解决,能够实时生成可控步长的人体腿部连续直线走动运动.在已知步长序列条件下,实时生成腿部连续直线走动运动;能够在已知直线走动距离条件下,实时规划走动步长与走动步数并完成走动运动的实时生成.通过一个连续跨沟直线走动的实时生成实例验证了提出方法的有效性.