基于凸规划的机械臂轨迹规划方法

研究了快速求解具有时间约束的机械臂轨迹规划问题,提出了一种基于凸规划的轨迹规划方法。该方法针对机械臂轨迹规划中动力学约束非线性强、时间约束不易处理的问题,首先通过变量替换,将非线性约束转化为线性约束,然后添加新的约束,将原始非凸优化问题转化为凸规划问题,在此基础上,将其写作二阶锥规划（SOCP）形式,使用SeDuMi等优化工具包近似实时求解。该方法具有以下优点：计算高效,凸规划问题能够在多项式时间内得到求解;算法全局稳定,能收敛到全局最优解,不需要提供优化初值;可扩展性强,工业机器人的多种约束以及性能指标如加速度平滑约束、功率等均可扩充。仿真实验表明,与现有方法相比,该方法能够有效提高轨迹规划的效率,机器人的轨迹规划可以近似实时求解。     

基于局部支撑姿态的逆运动学求解

逆运动学(Inverse Kinematics)是虚拟角色运动控制的一种基本方法,它根据用户指定肢体末端的位置计算出虚拟角色各个关节的旋转.传统算法求解时没有考虑人体姿态的运动规律,因此其结果不能完全令人满意.文中提出了一种利用捕获的运动数据辅助求解逆运动学问题的新方法.通过自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)对姿态数据学习和聚类,获得一组刻画人体姿态空间的支撑姿态,然后通过对问题所在局部空间的支撑姿态加权优化来求解逆运动学问题.该方法克服了传统方法结果不自然、计算效率较低的缺点.实验结果也表明了该文方法的有效性.     

一种用于群体模拟的分层次避障法

个体避障是实现基于主体的(agent-based)群体模拟中一个很重要的问题,为了实现个体间以及个体和环境间的碰撞避免并杜绝穿透,人们提出了大量避障方法.但是,这些方法面临的挑战在于:如何杜绝穿透现象并最大程度地减少由于避障需求而带来的个体行为模拟上的空间限制和失真.针对这一问题,提出了一种分层次避障方法,从静态避障、动态避障、穿透矫正3个不同的层次对避障进行处理.静态避障层和动态避障层通过对物体的划分和分别避障,极大地减少了各层次避障时需要考虑的各种复杂情形;而基于可变包围盒和原位置的穿透矫正层则有效地杜绝了模拟中出现的穿透现象,也消除了现有模拟中由于避免穿透而引入的空间限制和失真.     

用距离几何求解一类几何约束问题

该文设计并实现了一个基于距离几何理论的、系统地求解一类几何约束问题的高效方法，它能够最终给出几何元素的直角坐标表示．应用此方法，给出了八面体问题的符号解以及八面体问题和5P1L问题的一个数值结果．结果显示，该方法与传统的方法相比，具有需要求解方程组的方程个数少、计算效率高、计算彻底、计算机实现方便等优点．     

基于Transformer时间特征聚合的步态识别模型

步态识别是最有前途的基于视频生物识别技术之一。目前,大多数步态识别方法更着重于提升神经网络提取空间特征的能力,而忽视在时间维度上特征的聚合。针对步态识别中缺乏时间维度特征提取能力的问题,提出了一种基于Transformer时间特征聚合的步态识别模型。首先,步态剪影序列通过卷积神经网络提取特征,与位置编码结合;然后,在时间维度上使用Transformer编码器聚合时间特征;最后,连接线性分类层实现步态识别。在最流行的步态识别数据集CASIA-B上进行实验,所提模型比GaitSet模型识别准确度在NM#5-6上提升了3.4个百分点,BG#1-2上提升了1.5个百分点,CL#1-2上提升了11.6个百分点。实验结果表明,Transformer提升了网络对时间维度特征的聚合能力,并且降低了模型对外套和携带物的敏感性。     

人体运动的函数数据分析与合成

在许多虚拟现实的应用中,虚拟人作为人在计算机中的表示,是提高其交互能力和沉浸感的重要因素之一.然而,对于虚拟人建模而言,合成逼真、可控的虚拟人运动仍然是具有挑战性的课题.为此,提出了一种基于函数数据分析的人体运动合成方法.通过对一组样本运动进行函数主成分分析,构建出一个由特征运动构成的低维函数子空间.该低维子空间不仅能够有效地刻画样本序列内在的变化规律,而且也为有目的的运动合成提供了方法.在该空间中,通过控制各特征运动的系数即可合成出逼真、平滑的运动序列.该合成过程没有耗时的计算,因此能够满足各种实时应用     

视频驱动的语义表情基动画方法

为了重用视频内容中的表情信息,提出一种语义表情构造与语义表情参数优化方法.首先从带有噪声的稀疏特征点中定义出人脸表情的语义信息;然后在语义表情空间中优化求解出最优表情参数,以提高人脸动画的真实感.该方法既不需要标定相机参数,也不需要预先建立表演者的3D人脸模型及其表情基,因此除了可用于网络视频的表情重用,也可用于开发实时在线的网络社交等应用.实验结果表明,对于头部摆动的俯仰角和侧角在[?15?,15?]范围内的原始视频,文中方法能够实时合成稳定、逼真的表情动画.     

基于物理的人体空中运动仿真

根据给定的处于关键时刻的人体关键姿态,运用优化方法生成满足牛顿力学的人体运动是人体运动仿真研究的重要问题.由于牛顿力学的强非线性和数值优化方法只能找到局部最优解,将牛顿力学约束直接作为约束条件的优化模型在实践中的收敛性不好.通过将牛顿力学约束转化为目标函数,同时增加对关键时刻的优化,提高了模型的收敛性,使其不依赖于被仿真运动的类型、人体质量参数和关键时刻准确程度等因素.仿真出来的人体运动尽可能地满足了牛顿力学.通过仿真7类复杂的蹦床运动验证了新模型的有效性,同时还将该模型用于人体受力分析和体育运动的新动作设计.     

碰撞响应中方向穿透深度算法的研究

方向穿透深度是碰撞响应的基础,在增强虚拟环境的逼真性和真实感方面起到了重要的作用.现有的方向穿透深度算法,很难同时兼顾计算速度和计算精度,实用性受到很大限制.提出一种新的方向穿透深度计算方法,无须对凹多面体进行凸分解,就能精确地计算任意多面体间的方向穿透深度.在此基础上,提出一种基于体分解的包围体层次--ISBVH,极大地提高了算法的效率.     

基于局部先验模型的单目视频人体运动跟踪

在基于模型的单目视频人体运动跟踪中,视频图像信息往往不足以恢复人体姿态,通常需要加入对姿态的先验约束才能得到合理的解.为了有效地刻画人体运动过程的时变动态特征,提出局部先验模型,其中包括局部动态过程和局部姿态分布密度,通过在样本空间中检索出相似姿态的集合,并利用该集合学习模型参数来比较精确地刻画人体的运动规律.实验结果表明,与全局动态模型相比,局部先验模型有效地克服了肢体自遮挡和肢体混淆等问题,取得了更好的跟踪结果.