大規(guī)模虛擬人實時繪制技術研究及其實現(xiàn).pdf

1、大規(guī)模虛擬場景的實時繪制是計算機圖形學領域的研究熱點之一。目前已經能夠實現(xiàn)大規(guī)模復雜靜態(tài)模型(如地形)的實時繪制，而大規(guī)模虛擬人群體(萬人級以上)的實時顯示仍然面臨許多挑戰(zhàn)。大規(guī)模虛擬人群體的實時顯示技術，能夠模擬大型體育場館或地鐵站的人群流動，對這些場所的疏散預案進行三維可視化預演；能夠用來生成成干上萬的虛擬觀眾或者軍隊，從而降低影視制作的成本、提高游戲場景的視覺逼真性。因此，在安傘預演、影視制作、游戲娛樂等虛擬現(xiàn)實相關領域具有廣泛的

2、應用前景。 已有的大規(guī)模虛擬人群體實時顯示技術或多或少存在一些局限，包括：生成的圖像質量低、視覺效果差；或虛擬人不能獨立自由控制；或群體規(guī)模受到限制等。本論文以大規(guī)模虛擬人群體的實時逼真繪制為目標，以虛擬人模型的幾何特征為基礎，以降低單個虛擬人的繪制代價為出發(fā)點，提出了一種層次細節(jié)(Level of Detail，簡稱LOD)算法，減少了簡化模型運動中存在的走樣，提高了群體的視覺逼真性；改進并提出了一種點采樣算法，生成高度簡化的

3、虛擬人模型，配合高效的驅動機制，從一定程度上克服了虛擬人個體獨立自由控制和群體規(guī)模之間的矛盾，實現(xiàn)了萬人級虛擬人群體的實時動態(tài)繪制。具體研究成果如下： (1)針對虛擬人模型，提出了基于環(huán)約束的虛擬人網格簡化算法，減少了通用算法中簡化模型運動時存在的走樣現(xiàn)象，提高了大規(guī)模場景里動態(tài)虛擬人群的視覺逼真度。 目前，通用LOD算法針對靜態(tài)模型已經取得了很好的簡化結果。但是，這類算法使用的簡化評價函數(或簡化標準)一般只考慮了模型

4、的靜止姿態(tài)而沒有考慮模型的運動特性。因此，對于具有運動特性的虛擬人模型，如果直接使用已有的這些LOD算法，其結果會出現(xiàn)較大的走樣。本文基于Qslim簡化算法，提出了基于環(huán)約束的虛擬人網格簡化算法，通過在虛擬人體的關節(jié)及其它關鍵部位添加環(huán)形約束，確保LOD算法處理這些局部位置時，能夠較好地保留細節(jié)，從而減少了通用算法中簡化虛擬人模型時存在的走樣現(xiàn)象，提高了大規(guī)模場景里動態(tài)虛擬人群的視覺逼真度。 (2)基于點采樣的高度簡化和高效繪制

5、技術，改進了虛擬人模型的采樣算法和相應多分辨率模型的顯示驅動方法，實現(xiàn)了萬人級虛擬人群體的實時動態(tài)繪制。 傳統(tǒng)的群體控制與顯示算法一般應用“層次實例化”技術，生成大規(guī)模虛擬人場景。但這種方法必須對人群進行人為分組，組內只能統(tǒng)一控制而不能實現(xiàn)個體的靈活自由控制；另外，在采樣過程中，以及驅動顯示多分辨率虛擬人模型時，這些方法過多地考慮了運動幀之間的平滑過渡，驅動顯示效率受到了很大限制。 本文為了實現(xiàn)每個虛擬人個體可獨立自由控

6、制，并提高場景顯示規(guī)模，一方面，放 棄“層次實例化”技術，而對單個個體進行更高層數據結構采樣，在保證對單個個體可獨立自由控制的前提下，降低整個群體的幾何復雜度；另一方面，摒棄單個運動對象的復雜過渡采樣和驅動方式，而采用簡單直接的逐幀采樣和驅動來提高效率。這在一定程度上克服了虛擬人個體獨立自由控制和群體規(guī)模之間的矛盾。在算法的實現(xiàn)上，本文還添加了計算分解和重用、有效的數據管理等優(yōu)化模塊。實驗證明，本文的方法能夠以個體獨立控制的方式