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。     

基于几何特征的人体运动捕获数据分割方法

运动捕获在虚拟仿真中被广泛使用,为了实现捕获数据的自动分割,提出了一种基于几何特征的分割方法,将人体运动数据分割为具有特定语义的运动片断,以及连接语义片断的过渡片断。首先选择一组几何特征,然后通过PCA法构造出用于分割的综合特征函数和对应的评价函数;最后对特征函数进行归一化、低通滤波和幅度跳变检测,检测出所有的语义片断,从而实现对运动数据的分割。实验表明,该方法具有较好的分割效果,有助于提高运动捕获的效率。     

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.     

基于关节联动特征的运动捕获数据分割方法

运动捕获数据分割中,针对关节角度或关节点中心距离作为描述人体姿态的特征所存在的局限性,提出一种关节联动特征。该特征从人体运动学角度对人体关节之间的联动关系进行建模,将关节角度与关节点中心距离作为一组关节联动特征点转换到极坐标空间表示。通过计算任意时刻的人体姿态与初始时刻人体姿态的关节联动特征点的偏移量来描述人体姿态的变化。提取每一帧捕获数据的关节联动特征,并使用主成分分析方法对运动序列进行分割。对CMU人体运动捕获数据库的实验结果表明,使用该特征得到的运动捕获数据分割结果要优于使用关节角度或中心距离特征的分割结果。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

基于遗传算法的点云数据与CAD模型坐标归一化研究

用非接触测量方法进行复杂型面零件数字化检测,点云数据与CAD模型的坐标归一化处理是必须的。针对传统的ICP(Iterative Closest Point)方法在坐标归一化过程中对初始点要求严格及由于型面的特殊性所造成的算法不能收敛问题,采用遗传算法对点云与CAD模型进行坐标归一化,由于遗传算法具有全局收敛性及对初始位置要求不严格,所以用该方法能使点云与CAD模型达到正确的配准。并以具体的实例验证了算法的可行性。     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

基于新最速下降算法的自适应波束形成

针对阵列信号处理中自适应波束形成技术的抗干扰问题, 提出一种基于新的最速下降法的波束形成算法。新的最速下降法将多元二次凸优化问题转换为一元二次问题, 通过循环迭代的方式使求出的极值点向高维凸优化问题的极值点逼近, 最终使结果收敛到最优解。将这种算法应用于自适应波束形成, 提高自适应波束形成的收敛速度、抗干扰能力和低快拍下工作的能力。经过仿真验证, 与基于最小均方算法以及改进最小均方算法的波束形成方法进行比较, 所提出的波束形成算法具有抗强干扰、收敛速度快、能在低快拍条件下工作的优点。     

运动平台捕获跟踪瞄准系统建模与仿真研究

运动平台捕获跟踪瞄准系统在航空航天、武器控制以及科学研究等领域被广泛应用,并获得了迅速的发展.针对运动平台捕获跟踪瞄准系统的工作过程和工作特点,分析了系统组成和基本功能,并给出了系统所需要的主要模型.最后,利用MATLAB7.0和STK6.1设计实现了一套运动平台捕获跟踪瞄准仿真系统,可对系统的整个工作过程进行系统、全面的分析研究.     

基于运动随机性的群体运动合成

运动捕获技术是目前人体动画领域最有前途的技术之一。针对其重用性问题,多种运动编辑方法被提出。然而,这些编辑方法大都针对单个角色运动进行处理;现有的群体运动方法更多的考虑的是运动决策、运动协调。另外,现有的基于物理的动画方法仅仅考虑利用位置随机性来增加变动。通过对单角色捕获运动,施加位置和时间随机性,并结合反向动力学与多层次B样条拟合技术,来合成逼真的群体运动。     

基于DTW方法及Hermite插值的运动序列长度归一化

运动捕获设备采集的数据冗余量大,缺乏结构化信息,编辑重用难度大,需用运动编辑方法处理.运动融合作为运动编辑的关键子问题之一,首要步骤就是运动序列长度归一化.提出一种基于动态时可规整方法(Dynamic Time Warping,DTW)及Hermite插值的运动序列长度归一化的方法,首先基于改进的DTW算法将运动序列进行姿态对齐,找到运动序列的一组对齐帧;其次按照长度的需要对运动序列对齐帧进行位移插值和角度插值,对根位移进行Hermite插值,对关节旋转角度采取四元数球面插值;最后,实验结果验证了该方法可以生成新的平滑的角色动画,提高了数据重用性,以此实现了运动捕捉数据处理效率的提高.     

基于最长公共子序列的人体运动序列检索

在计算机仿真领域,运用重新组合等相关技术,可以对已经捕捉的人体运动数据实现重用,以较低的成本产生新的运动.但是,由于运动库的数据庞大,对其实施有效检索成为一个重要问题.以倒排表数据结构为基础,设计出一套针对人体运动的检索算法.不同于传统的最长公共子序列(Longest Common Subsequuence,LCSS)的度量算法,提出了一种限制最小匹配率ρmin的有限最长公共子序列(Limited-LCSS)算法,并在此基础上针对倒排表的数据结构特点对算法进行了优化,显著的提高了算法的效率.实验表明提出的检索方法具有较好的速度和准确性.     

基于Kinect的皮影动作实时匹配研究

皮影文化传承中由于受众老龄化和传承断代化使得皮影文化逐渐面临没落,基于Kinect实现皮影动作实时匹配能够为传统皮影文化注入新的活力。根据皮影特点构建关节点皮影模型,实现了皮影的静态数字化。基于Kinect获取人体深度图像,通过分割遮罩和机器学习获取人体骨骼点坐标,生成人体骨架。对关节点皮影模型进行骨骼绑定与权重设置,将Kinect采集到的人体数据绑定到皮影上。通过骨骼树的遍历和动作匹配算法完成坐标映射,实现人体与皮影动作的实时匹配,从而完成皮影的动态表演数字化。     

基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法

在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。

Abstract：

In optical motion capture system,markers may be easily confused because of the approximate and symmetrical distributing structure.An approach based on template matching was proposed for the processing of human motion data.The human template was segmented to several rigid sub-templates by the local rigid structure.Matching point-set with least error was searched for each sub-template from the human motion capture data by affine transformation,and the scattered data was identified by point tracking.The ambiguity of identification was notability reduced.The missing data is reconstructed and when error matching is encountered the system is able to check and rectify them automatically.Manual intervention isn＇t necessary through the whole process.Experiment results indicate that this approach is able to identify the markers correctly,the reconstruction of the missing data is ideal and the processing is in real time.All these prove that the approach in this article is available.     

基于VR运动模拟器的体感模拟算法的研究

针对VR(Virtual Reality)运动模拟器使用的经典体感模拟控制算法存在相位延迟、虚假暗示的缺点导致虚实运动一致性不够,引发VR晕动症的问题,提出了一种改进体感模拟算法。改进体感模拟算法在经典模拟算法的基础上加入了前庭感知系统,对算法的输出误差进行反馈,采用模糊控制算法对输入加速度和角速度进行修正和预测,并且对虚拟现实中地形的起伏变化进行模拟。在MATLAB/Simulink中对改进体感模拟算法进行建模仿真,仿真结果表明改进体感模拟算法降低了相位延迟和虚假暗示,提高了虚实运动的一致性。     

基于位移映射的道路生成与绘制方法

以矢量形式表达的道路信息在地理信息系统中占有重要地位。通过位移映射方法解决了三维地形上道路的生成与绘制问题。首先,在考虑道路几何约束的情况下,根据道路平面图以及相应的DEM数据生成参考曲面;然后,通过对参考曲面的一次离屏渲染,利用深度图方法生成DEM位移图和纹理掩模图;在地形绘制中同时使用位移映射和纹理映射,实现道路几何信息以及细节信息的实时嵌入。实验表明,这种方法在小尺度显示中以较低的代价增强了道路仿真绘制的真实感。     

大地坐标系下目标运动预测:一种基于高斯分布的求解方法

目标运动参数未知给移动目标优化搜索问题带来不确定性,制约了优化搜索计划的制定、降低了侦察监视资源的使用效益.为了降低目标运动引入的不确定性影响和辅助目标优化搜索计划的制定,针对大地坐标系下目标运动预测问题,首先在平面笛卡尔坐标系下对目标的运动进行分析,推导出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数;然后在三维笛卡尔坐标系内进行扩展,得到地球表面上目标运动转移概率的数学描述;接下来借助坐标转换原理和曲面积分方法,提出了大地坐标系下基于高斯分布的目标转移概率计算方法;最后针对卫星对地移动目标搜索中的目标运动预测问题,采用高可信的卫星轨道数据建立了仿真场景进行验证.仿真统计结果显示:文章提出的目标运动预测方法是有效的,在移动目标优化搜索计划的制定过程中,能够降低系统的不确定性和搜索的盲目性.