[发明专利]虚拟场景中的智能群体运动模拟方法

说明书

技术领域

本发明涉及虚拟场景中的运动模拟方法，尤其是涉及一种虚拟场景中的智能群体运动模拟方法。

背景技术

目前许多研究者致力于模拟高度复杂的真实行人在城市环境中这个公开的难点问题的研究。我们的人工生命由具有动机的、感知的、行为的和认知的部分行人模型(也叫个体individual)构成。

人类动画一至是计算机图形学中具有挑战性的问题。心理学家和社会学家已经对人类的行为活动进行了多年的研究。最近几年，行人模拟又受到CG研究者的广泛关注。这个课题同样引起了人工生命、建筑学和城市规划等领域的兴趣。图形研究者已经参与到可视化建筑工程规划之中，其中包括行人动画。

在行人动画中，以前许多的研究关注于综合自然运动(natural locomotion)和路径规划，后来行为动画又进一步的受到了其它研究者的重视和发展。行为动画是整个分布式行为系统的推动力，分布式行为系统综合了鸟群、鱼群、兽群以及低等动物的行为、人的性格，群体行为等。低层次的群体交互行为在许多学科中得到了发展，动画研究者、迪斯尼电影公司和其它的工作室都热衷于将这些技术用于游牧部落战斗题材的电影中。

与本发明相关的现有技术一

现有技术一的技术方案

中国专利，申请号为03124657.5，发明名称为《基于互联网结构的群体智能人-机决策方法》，该技术方案对虚拟场景中应用群体智能尚为空白。

现有技术二的技术方案

Intel Corporation的John Funge、Xiaoyuan Tu和University of Toronto的Demetri Terzopoulos的论文《Cognitive Modeling：Knowledge，Reasoningand Planning for Intelligent Characters》于1999年8月在SIGGRAPH 99上发表。

行为动画的研究向把自治的单个动画角色用于动画的交互式游戏中迈出了重要的一步。然而，目前在引导自治的自动动画角色作一些具体的工作方面还存在一些困难。该发明引入了“认知建模”(cognitive modeling)的概念来应对这些挑战。认知模型(cognitive model)在管理角色的知识、知识获取方式和如何将知识应用到设计行为等方面超越了行为模型(behavioral model)。为了帮助建立认知模型，我们开发了认知模型语言(cognitive modelinglanguage CML)，使用CML，我们可以使角色增加领域知识，优雅地在知识中设定行为、前提条件和效果，也可以为了某种目的指导角色行为，我们的方法允许行为被自然地、本能地、简洁地、高度抽象设定。一旦有了认知性的角色，动画设计者们只需要概括性地设定行为的大体框架，通过推理，角色们可以根据预先设定的动作自动完成一系列的细节动作，我们利用了一些内部方法将感觉整合到我们基本的框架中，这样就可以让自治角色在非常复杂的动态虚拟世界中产生行为规划，我们展示了认识模型在高级角色动画和自动电影电影放映机等方面的应用。

该发明让动画设计者指导自治角色完成动画，这需要大量准智能的角色，让我们进行表演，甚至控制摄像机与灯光。发明把认知建模分为两部分：领域知识说明和角色引导，CML是在人工智能(AI)基础上发展起来的，CML与传统AI的规划模式最大的区别在于可以让动画设计者熟练地增加领域知识和推理引擎，指导自治角色完成动画，并且它允许动画设计者以增量的方式完成动画。我们利用了在机器人群体中已经应用了的AI机制中的情景演算技术，但与机器人群体中不同的是，我们以引入内在价值表达(interval valued fluents)去处理感觉，并在高动态虚拟世界中创建了有秩序的动画，Perlin提出了给动画设计者有用的行为建模工具，我们定义并实现了认知建模语言CML并在它里面封装了一些高级的动画技术和工具，因为存在大量的合理规则我们能够提取，所以动画拍摄的自动摄像机控制可以很好的与我们的认知建模方法融合，这其实已经在目前的关于实现用层次有限自动机进行摄像机控制方面的论文中提到，该发明试着利用CML进行摄像机控制。