运城物理动画课件制作之运动重定向
以上运动重定向的方法只考虑人体运动的几何位置约束，而没有去考虑物理约束，所以不适合于 像跳跃、拳击、乒乓等具有高度动态性能的运动。平衡约束是重要的物理约束。Oshita等人—#-研究 了静态平衡问题。Tak和Koc4.3]扩展了物理约束的范围，除了平衡约束，还包括了力矩约束和动量约 束。他们将运动重定向转化为基于逐帧卡尔曼滤波的约束状态估计问题。根据动画师指定的运动学和 动态约束，利用他们提出的方法可由捕获运动得到物理上可行的运动。该法实际上是一个卡尔曼滤波 器与最小二乘滤波器串接而成的复合滤波器，能够顺序处理输入运动，以实时交互的速度产生输出运 动帧。与一般的物理约束方法相比，该法速度很快，但是由于将位置与速度、加速度当做独立的自由 度来考虑，割裂了三者间的关系，因而得到的运动会产生不自然和不逼真的现象。 在上述方法中，物理约束实际上是作为运动编辑的后处理应用的。
与此不同，物理约束也可以在 运动求解时加入。但是，物理约束高度的非线性大大增加了优化求解的复杂度，使得优化过程极其缓 慢，甚至不能收敛。为解决这个问题，一些学者提出了基于简化的求解方法，包括简化角色模型，简 化约束表示和简化约束计算等方法。Pullen等人L44-，，‘’指出人体各个关节的运动不是互相独立 ，而是高度关联的。也就是说，捕获的人体运动存在着冗余的自由度。根据这一点，可以采用简化角 色模型的方法，试图通过保留尽可能少的运动自由度来降低求解的复杂度。Pollardc46]提出运动缩放 的方法。他把人体模型表示成包含一个质点和两个弹簧的简单任务模型，能够将质量、速度和肢体长 度等参数进行缩放处理，重定向到一个新的角色上。该方法简单易行，不需要进行时空优化处理，能 够做到实时处理。但是弹簧质点模型只适合于比较简单的运动，对于复杂的运动则效果不好。 Sofanova等人l—，，’利用主分量分析(principlecomponent analysis，PCA)技术处理多个相似的捕 获运动，从而构造出维数大大降低的运动子空间。随后在这个简化的子空间里，运用优化方法编辑得 到物理上逼真的人体运动。该法与普通的基于物理的优化方法相比运算量大大降低，但其不足之处是 需要用户从捕获数据库中选择一组运动作为基运动，并且编辑效果依赖于基运动与结果运动之间的相 似程度。
一般情况下，运动重定向的目标角色与原始角色拥有相同的关节结构，但也存在不同的，睛况。 一些学者研究了目标角色与原始角色的关节结构不同的情形，包括Monzani等人㈩l提出的基于中间骨 骼的重定向方法，Park和Shinc“，，提出的基于散乱数据插值和关键帧对应的运 *flash动画创作与后期视频处理技术*动克隆方法。这些方法都能将捕获运动重定向到具有不同关节结 构的目标角色上，但是都需要较多的人工干预。 在实际应用中，常常需要制作具有不同风格的运动，而现有的运动编辑算法大多没有将运动风格 考虑进去。运动风格编辑的目标是解决如何在满足一定的运动学和动力学约束的前提下，将一个角色 的运动风格传递到另外一个角色的运动上。运动重定向技术能够将一个角色的运动映射到另外一个角 色身上，从而实现在具有相同骨架拓扑结构、不同骨骼长度的角色之间，甚至是在具有不同骨架拓扑 结构的角色之间的运动映射和数据重用的问题。但运动重定向技术只考虑运动细节的传递，没有将风 格剥离开来单独考虑，而运动风格编辑算法可以将风格单独提取出来，可以只传递风格而不传递运动 。吴小毛等瑯、l提出了一个新的运动风格传输算法，该算法不需要用户输入参数，也不需要进行模型 的训练，能够方便地应用到运动风格编辑中。算法的基本思想定义了适合于风格传输的四元数均值与 方差表示方法，将运动风格表达为一个统计分布模型，通过将统计分布模型的参数从一个运动传输到 另外一个运动。从而实现不同运动间的风格传递。
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