虚拟手自然抓取动作生成研究

在虚拟抓取规划中,生成稳定的抓取姿态非常重要,但是只考虑稳定性往往会导致抓取姿态不符合自然的人手抓取习惯.为了生成既满足物理约束又符合人手抓取习惯的自然抓取姿态,提出一种基于抓取分类理论的虚拟手自然抓取规划算法.首先根据人类抓取分类理论,基于人类行为构建物体形状与人手抓取姿态之间的映射关系,然后在动作规划中加入人手抓取姿态的引导,最终在虚拟手的位姿空间中找到一组自然的抓取姿态.对于复杂的多部件物体,先将其分割成可抓的部件,再对可抓部件进行自然抓取动作的生成.实验中展示了以人类抓取分类理论中的5种人手抓取姿态为指导,对常见的三维物体生成自然抓取姿态的结果,经用户评估,所提算法生成的抓取动作相比其他算法更符合人手抓取习惯.     

虚拟维修中虚拟人的动作模型设计

提出了一种基于维修任务分解的虚拟人动作模型设计方法,将虚拟维修任务分解为三个过程,建立了三个相应的维修动作层次化模型,阐述了维修动作的分类与设计,并将维修动作模型应用到了虚拟维修过程中.实验结果表明,基于维修任务分解的虚拟人动作模型可以有效地将虚拟人技术应用到虚拟维修中,大大提高了虚拟维修的逼真性.     

基于参数化动作描述的虚拟维修过程仿真

在虚拟人执行维修动作的过程中,参数化动作描述起到了虚拟人动作和自然语言维修指令之间的桥梁作用,是为了规范虚拟人执行维修任务动作。论文在参数化动作描述和智能虚拟维修训练环境的基础上,构建了维修任务分解模型和动作库;以参数化动作描述为基础,提出了用于3D 虚拟人维修动作仿真的虚拟维修实时执行层次结构。最后,通过某型起落架维修任务对参数化动作和仿真架构可行性进行验证,结果表明,基于参数化动作描述描述的动作库可以很方便的进行维修过程仿真。     

虚拟装配的3D空间动作路径方法研究

针对虚拟装配中的关键技术进行了讨论,提出了一种利用PlaneSensor节点实现造型的3D空间动作路径的规划方法,解决了基于VRML（Virtual Reality Modeling Language）虚拟装配的3D空间路径研发问题,对虚拟环境中装配路径进行了简化,减少了系统开发与集成的工作量。     

基于动作幅度变化量的视频动作分割

针对视频中的人体动作分析,目前常用方法难免特征参数不稳定和计算复杂度高。而将其划分成不同的姿态,并根据姿态特征对动作识别的贡献程度,分主次地分析处理,可以降低计算复杂度。这里提出了一种基于动作幅度变化率的动作和姿态分割方法。在视频中提取运动人体,根据人体运动特征随时间的变化率实现动作单元分割。     

人手抓取物体的三维数据集的建立及应用

真实人手抓取数据在人类抓取行为分析和机器人类人抓取等研究中起到至关重要的作用.抓取数据集中应包含复杂形状的三维物体信息、抓取点的信息以及手的姿态和形状,然而目前普遍方法是采集视频图像并从中估计人的抓取行为,导致不能准确记录手部各个关节的自由度信息.利用虚拟现实技术建立虚拟环境,利用数据手套直接捕捉在虚拟环境中三维物体和手部姿态信息作为抓取数据.提出的数据集包含生活中常见的49类物体中的91个不同形状的物体(每个有108个姿态)以及共52173人次的抓取记录,规模和丰富性都远远超过了已有的用于研究人类的抓取行为和研究以人为核心的抓取技术的数据集.此外,使用采集的数据集进行抓取显著性分析和类人抓取计算,实验结果验证了数据集的应用价值.     

虚拟制造环境中制造装备的三维建模及动作模拟

虚拟制造中,三维加工装备建模是这种活动的仿真基础之一。该文以简单车床为例,具体研究了加工装备的三维模型简化和建立,然后剖析了模型的整体结构,并按照运动和非运动部分将其分块和组合,形成了模型的装配视图,建立了每个分块的局部坐标系统。在此基础上模拟了车床的相关分块的运动,最后形成了一个具有立体视效果的模拟环境,为加工装备的具体加工过程虚拟化建立了设备基础。     

基于虚拟手的人机交互关键技术

基于虚拟手的人机交互技术是虚拟现实中的研究热点。对其中的关键技术进行了研究,采用多边形网格建模方法,建立了虚拟手的逼真几何模型;基于Virtools平台开发了数据手套的数据采集模块,提出使用基于初始值的数据转换方法,解决了开始运动时的跳变问题,同时对手指的外展运动,使用约束值方法进行处理,提高了虚拟手与真实人手匹配一致性;最后,针对虚拟手与虚拟物体的操作交互,提出了一种基于有效阈值角度的抓取算法。通过Virtools平台进行验证,实验结果表明:虚拟手模型逼真度高,手型变化自然;同时实现了虚拟手对虚拟物体的操作交互,具有很强的实用性。     

虚拟手操作技术研究及实现

人机交互是虚拟现实的关键技术之一,而虚拟手操作技术是人机交互技术的重要组成部分,是虚拟现实和运动学相结合的产物.在虚拟手操作技术中如何实现实时、准确的抓取一直是人们所关注的问题.首先研究了虚拟手在虚拟场景中的碰撞检测理论,并在此基础上制定了虚拟手对虚拟物体的稳定抓取规则,然后以Open Inventor为软件平台,采用数据手套和位置跟踪器作为主要的输入设备,实现了虚拟手对虚拟物体的抓取、移动、释放等一系列虚拟操作,实例证明了该技术具有很强的实用性.     

VRML中虚拟人动作描述的研究

虚拟人是虚拟场景中最为活跃的因素,但是虚拟人的动作却不能由用户灵活的个性化的设计,为此设计了一个基于VRML的虚拟人动作描述语言(VHADL),采用H-Anim标准构建了虚拟人的模型,定义3个参照系使得用户更准确的描述动作、指定参数,使用反向动力学来确定肢体位置,并定义元动作和一些复合算子来合成复杂动作,最后给出了一个送咖啡的例子.     

利用Simulink实现船舶运动的虚拟现实

该文建立了某型船平面操纵运动的Simulink的仿真模型,并利用虚拟现实工具箱(virtusl reality toolbox)实现了对船舶运动的虚拟现实,这有利于我们了解和研究船舶的一些极限运动(比如,可能导致倾覆的参数激振、横甩等)的机理。     

数字化三维蹦床运动模拟与仿真系统——VHTramPoline

设计和实现了一个用于辅助蹦床运动科学训练的计算机模拟与仿真软件系统VHTrampoline.其原理是:在人体运动生物力学数据和真实人体运动捕获数据的基础上,通过运动编辑技术实现技术动作的修改和成套技术动作的模拟,并用人体运动方程分析和验证模拟结果;同时,基于虚拟现实方法将模拟结果与真实视频同步对比实现可视化的分析.除了必须的交互操作,文中涉及到的计算都是实时的.与传统训练方法相比,该系统具有直观、量化等优点.     

基于区域分割的伪装迷彩设计研究

该文主要介绍了图像分割技术的发展现状以及区域分割的方法,并对颜色空间的分类及其各类的特点做了简单的介绍。在对区域生长法原理及算法介绍的基础上,结合山地高空所拍摄植被的光学照片,进行伪装迷彩设计中的背景分割试验．从而验证区域生长法在彩色图像分割中的分割效果。     

Review of techniques for motion capture data processing

In order to high reality and efficiency,the technique of motion capture (MoCap) has been widely used in the field of computer animation.With the development of motion capture,a large amount of motion capture databases are available and this is significant for the reuse of motion data.But due to the high degree of freedoms and high capture frequency,the dimension of the motion capture data is usually very high and this will lead to a low efficiency in data processing.So how to process the high dimension data and design an efficient and effective retrieval approach has become a challenge which we can’t ignore.In this paper,first we lay out some problems about the key techniques in motion capture data processing.Then the existing approaches are analyzed and summarized.At last,some future work is proposed.     

基于区域分割的伪装迷彩设计研究

该文主要介绍了图像分割技术的发展现状以及区域分割的方法,并对颜色空间的分类及其各类的特点做了简单的介绍。在对区域生长法原理及算法介绍的基础上,结合山地高空所拍摄植被的光学照片,进行伪装迷彩设计中的背景分割试验,从而验证区域生长法在彩色图像分割中的分割效果。     

基于动作单元分析的人体动画合成方法研究

从运动捕获数据中提取出反映人体运动规律的基本动作单元,合成新的人体动画已成为研究热点.但已有动作单元提取方法忽略了运动序列的时序性和不同关节之间的运动相关性.针对该问题,提出了一种新的基本动作单元提取方法,首先,采用PCA方法对高维人体运动数据进行降维分析,并采用马氏距离平方度量姿态间的相似性;其次,结合动态时间归整方法和误差平方和准则对时序运动序列进行自动切分和标注;最后,建立不同动作单元之间的概率转移模型构建运动图,并根据约束条件合成新的逼真人体动画.     

基于谱聚类的运动捕获数据分割

为将长运动中所包含的不同运动自动分割出来,提出一种基于谱聚类的长运动数据分割算法.首先将运动捕获数据分解成长度相等的运动数据片段,并基于主成分分析来计算这些小片段之间的相似度,得到运动数据相似度矩阵;然后用谱聚类算法将相似度矩阵转换为相应的拉普拉斯矩阵,计算其前若干个特征向量,并采用K均值算法获得聚类结果;由于上述相似度矩阵直接实施谱聚类算法所得到的类别标签序列包含大量噪声,采用统计滤波算法对分类结果进行了处理,获得最终的分割点.在14个运动数据上进行自动分割测试,验证了文中算法的有效性.     

基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取

采用线性时不变系统把高维运动数据映射到低维状态空间;在低维状态空间中,定义了姿态之间的相似性度量;并采用误差平方和准则对时序的低维数据点集进行运动分割,分割点上的运动姿态被定义为关键帧．实验结果表明：该算法能够较好地提取出运动序列中的关键帧,并且这些关键帧能够很好地概括原始运动序列的内容．     

一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法

实时跟踪人体运动是人机交互的重要研究课题,可以广泛应用于虚拟现实、虚拟人运动合成、聋人手语自动生成、计算机3D动画、机器人运动控制、远程人机交互等领域。文中介绍了一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法,给出了该方法的虚拟人模型、计算原理与校正方法,最后介绍了整个方法的实现以及在中国聋人手语自动合成中的应用。该方法具有使用传感器少,运动跟踪精度高、计算过程简单而且速度快等特点。