[发明专利]竞技性交互式动画生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种竞技性交互式动画生成方法，具体涉及基于单个角色运动捕获数据条件下，运用混合经验性规则和机器学习模型模拟竞技性交互式运动中的交互行为来生成动画的方法，属于机器学习和智能动画创作的领域。

背景技术

交互式角色动画在目前流行的游戏和电影中非常的普遍，对于这部分角色动画的研究和应用也成为学界与工业界关注的重点。我们所提到的交互式行为分为两类：同步的交互式行为和不同步的交互式行为。其中带有竞赛性质的不同步交互式行为在各种形式的竞技体育中都会出现，比如拳击运动、跆拳道运动和空手道运动中，因此也被称为竞技性的交互行为。这类交互式的运动所具有的共同特点就是它强调的是针锋相对，交互行为发生的时间和方式不存在彼此的顺序相关性。

和传统的同步式的交互行为如跳舞相比，竞技性的交互行为最大的差别体现在一方行为能否成为对方行为的控制信号。例如，跳舞时角色双方以一种两者一人引导另一人跟从的方式来进行交互，主导者的行为就成为被引导者行为的一个控制信号。而在竞技性的交互式行为中，角色双方都在试图通过假动作或者其他方式欺骗对方并寻找攻击对方的机会，一方的动作并不能作为引导另一方行为的信号，彼此的行为都具有针对性和时空上的不同步性，这也正是需要通过技术手段和算法来进行模拟所要突出特点的地方。

在对竞技性的交互动画模拟生成的方法中，同传统基于手工编辑和绘制的动画相比，基于运动捕获数据的动画生成方式可以大大提高工作的效率和减少手工负担，并且当对当前动作进行编辑的时候，不需要考虑到角色彼此之间的藕合关系。但是在实际的捕获过程中，由于存在遮挡和标记点错位导致标记点信息丢失的情况，所以很难进行多角色运动捕获数据的重建和恢复工作。而基于单角色的运动数据捕获因为它在技术上的成熟性，辅之以运动数据的编辑和合成技术，正逐渐成为目前研究和工程上生成交互式动画的一个主流实现思路。

合成和模拟多角色的交互式动画是一件困难的事情，原因在于如何使得角色间的交互行为显得真实和自然。2006年在期刊Computer Animation and VirtualWorlds上发表的《Interactive generation of falling motions：Research Articles》，公开了一种通过预测运动轨迹在运动捕获数据中融入物理生成动作的方法来模拟角色受到击打跌倒的过程。2005年在ACM Transaction on Graphics发表的《Dynamic response for motion capture animation》，该方法公开了一种基于特别的搜索规则来融合运动捕获数据和物理模拟，用于模拟对于非预料性影响的反应。2006年在SCA上发表的《Composition of complex optimal multi-charactermotions》公开了一种利用最优化过程约束外界影响和角色间交互的方法。以上方法的共同特点是，他们都是针对于角色间单一非持续性的交互式行为。实际上，在很多情况下，需要生成的是持续性的、非限定性的角色间交互式行为。一些研究人员也提出了专门针对某种场景的竞技性的交互式动画生成方法。例如，2008年发表在IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics上的《Two-Character Motion Analysis and Synthesis》，该方法构建包含相似动作的组之间的基于概率的迁移模型，在实际的模拟过程中，由迁移模型来指导合成的过程。但是这种方法过度依赖于样本的学习过程。2008年在Symposium onInteractive 3D Graphics and Games上发表的《Simulating interactions of avatars inhigh dimensional state space》，利用一个交互图来记录样本中所有具有意义的交互行为，在生成的过程中，利用动态规划算法来在交互图中搜索目标动作。但是这种方法只能保证交互行为的自然过渡，而不能保证所搜索到的目标行为最符合当前的形势参数。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种竞技性交互式动画生成方法。

竞技性交互式动画生成方法包括如下步骤：

1)建立基于马尔科夫链的有限状态机模型，来模拟控制交互式运动角色的状态迁移，获得下一个时间戳角色所对应的状态；