【摘要】：自從20世紀(jì)80年代Reynolds將boid系統(tǒng)用于模擬鳥群、魚群和牛群等動(dòng)物的群體運(yùn)動(dòng),群體動(dòng)畫便逐漸成為研究熱點(diǎn),在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中占據(jù)十分重要的研究地位。近年來(lái),群體動(dòng)畫技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛,在數(shù)字娛樂(lè)、公共安全、軍事演練、城市規(guī)劃和科研仿真等領(lǐng)域都起著重要的作用。與傳統(tǒng)的幀動(dòng)畫相比,群體動(dòng)畫技術(shù)大量減少了動(dòng)畫制作者的工作量,并且能夠產(chǎn)生更加壯觀自然的場(chǎng)景。角色建模、路徑規(guī)劃、碰撞避免是群體動(dòng)畫中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)之間互有交融:在角色建模的過(guò)程中應(yīng)當(dāng)考慮碰撞避免(如:給個(gè)體添加包圍盒);碰撞避免問(wèn)題在一定程度上可以看作是局部路徑規(guī)劃問(wèn)題;路徑規(guī)劃時(shí)應(yīng)該選擇最短且無(wú)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(dòng)畫中的路徑規(guī)劃、碰撞避免、穿透和“晃動(dòng)”等問(wèn)題。所提出的算法力求在視覺(jué)效果與算法效率之間找到一個(gè)平衡點(diǎn),使其能夠應(yīng)用于大型復(fù)雜的虛擬場(chǎng)景。本文的研究工作主要包括以下三個(gè)方面:(1)構(gòu)建了一種基于密度信息與DC模型的群體仿真算法,并從兩方面對(duì)群體動(dòng)畫進(jìn)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(shí)時(shí)密度信息使行人選擇非擁擠路徑并自然順暢地通過(guò)虛擬環(huán)境,有效地避免了個(gè)體進(jìn)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(duì)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(dòng)態(tài)反饋機(jī)制最終確定智能體的目標(biāo)。在實(shí)際應(yīng)用中,動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制根據(jù)不同的場(chǎng)景制定不同的影響因子,為此我們提供了一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭?dòng)態(tài)反饋表達(dá)式。在虛擬環(huán)境中可能會(huì)發(fā)生一些不可避免的穿透現(xiàn)象,我們提出了一種基于可變包圍盒的解決方案。通過(guò)探索個(gè)體的初始位置信息和移動(dòng)方向來(lái)制定角度規(guī)則,再確定優(yōu)先級(jí)層次關(guān)系,進(jìn)而解決穿透問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了算法的有效性與健壯性。(2)提出了一種基于網(wǎng)格的實(shí)時(shí)人群路徑控制算法。該算法通過(guò)在網(wǎng)格中傳播距離信息的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的路徑規(guī)劃,而不需要對(duì)人群和障礙物有先驗(yàn)信息。利用補(bǔ)償函數(shù)實(shí)現(xiàn)碰撞避免,即使用局部信息給障礙物添加一個(gè)“安全邊界”來(lái)避免碰撞。該算法不僅有效提高了大規(guī)模人群運(yùn)動(dòng)仿真中碰撞避免的準(zhǔn)確性,還極大降低了計(jì)算代價(jià)。通過(guò)對(duì)人群控制進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn),首先在二維網(wǎng)格環(huán)境下驗(yàn)證了該算法的高效性,再通過(guò)基于高度插值的三角剖分方法將二維網(wǎng)格擴(kuò)展到了三維,驗(yàn)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(jìn)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(dǎo)航網(wǎng)格為人群規(guī)劃全局路徑,利用群體流信息進(jìn)行個(gè)體間的碰撞避免檢測(cè)。該算法通過(guò)基于優(yōu)先級(jí)層次的碰撞避免方法提高了碰撞避免的準(zhǔn)確度,并且使用中止規(guī)則解決了個(gè)體在原始位置產(chǎn)生“晃動(dòng)”行為的問(wèn)題。群體動(dòng)力學(xué)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可避免個(gè)體產(chǎn)生不自然的行為,有效提高了群體動(dòng)畫的真實(shí)性。以上解決方案各有其優(yōu)勢(shì)與獨(dú)特性,在不同類型的虛擬場(chǎng)景中適合采用不同的解決方案。第一種方法先從個(gè)體出發(fā)解決碰撞避免,再?gòu)娜航M著手規(guī)劃最優(yōu)路徑,局部與整體相結(jié)合提高了仿真過(guò)程的視覺(jué)效果。第二種方法不需要對(duì)人群和障礙物有先驗(yàn)信息,使仿真效率得到了進(jìn)一步提高。第三種方法基于群體流信息,重點(diǎn)關(guān)注整個(gè)群體,能夠模擬大規(guī)模的人群運(yùn)動(dòng)。
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【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2277972