[发明专利]用于模拟采取姿势的身体的计算机实现的方法

说明书

一种用于模拟采取姿势的人体或动物体的计算机实现的方法，包括以下步骤：a)提供所述身体的模型(AV)，其包括骨架，所述骨架包括由旋转关节(A‑D)链合的多个骨头(b0‑b4)以形成至少一个运动链；b)定义针对所述骨架的每个旋转关节的起始位置和起始旋转状态，以及运动链的被称为效应器(EF)的点的目标位置(T)，所述运动链被称为活动的运动链；c)针对所述活动的运动链的多个关节中的每一个关节的至少一个旋转轴，定义：致动顺序；对目标旋转的最大分数贡献；以及最大旋转角；以及d)采用其致动顺序迭代地将围绕其旋转轴的旋转应用于所述活动的运动链的关节，以便使所述效应器接近目标位置(T)，其中关于旋转轴的关节的每个旋转由相对应的最大旋转角和对所述目标旋转的相对应的最大分数贡献中的一个来限定，所述目标旋转将使所述效应器与其目标位置之间的距离最小化。用于执行这样的方法的计算机程序产品、非暂时性计算机可读数据存储介质以及计算机系统。

技术领域

本发明涉及用于模拟采取姿势的人类(或动物)的动作的计算机实现的方法。这涉及计算机图形领域，并且使其本身应用于若干应用，例如，计算机辅助设计(CAD)、人体工程学、视频游戏等。

背景技术

已知由数字模型来表示人类或动物身体，所述模型包括由“皮肤”覆盖的“骨架”。骨架由一组被称为“骨头”的区段构成，即使它们不必对应于实际的解剖学上的骨头，所述骨头由具有一、二或三个旋转自由度的旋转关节链合。这样的模型，也被称为“化身”，通常以诸如人类身体模型的所谓的“T-姿势”(腿部分地伸展、手臂水平方向延伸)之类的标准姿势被提供。

为了使化身采取与原始姿势不同的特定姿势，有必要确定链合化身的骨架的骨头的一组关节的旋转产生期望结果。这并非容易的任务。

在许多情况中，用户仅对骨架的一个或多个特定的点(被称为“效应点(effector)”)施加约束，而不是完全指定期望的姿势。例如，用户可以迫使化身的手(例如，对应于表示其前臂的骨头的端点)采用特定的位置。从理论的角度而言，这对应于反向运动学(IK)的问题。

正向运动学允许计算运动链(例如，骨架或其部分)的一个或多个效应器的位置X作为一组参数θ的方程，其中一组参数θ定义链的关节的旋转角：

X＝f(θ)

而反向运动学的目的在于计算产生效应器的指定目标位置X的参数θ：

θ＝f1(X)

虽然正向运动学问题通常允许单个解，但是反向运动学问题可以具有零解或无限解。在第一种情况下，不可能达到目标位置X；在第二种情况下(受约束的系统)，其与定义“解空间”的无限数量的不同姿势(冗余)相对应，无限数量的不同姿势中的一个必须是任意地或基于一些准则来进行分类的。

反向运动学问题仅允许非常短的运动链的解析解，其通常具有很少的实际意义。

在更复杂的情况下，可以局部对正向运动学方程f进行线性化并且对其求逆。实际上，如果系统是受约束的，则可以仅得到(线性化的)正向运动学方程的伪逆，并且通过选择使适当地选择的成本方程最小化的解来处理冗余。这种方法是非常强大并且灵活的-实际上，比许多计算机图形应用所要求的要更加强大和灵活，但是其涉及与实时实现不兼容的复杂的计算。

存在用于以快速并且更实际的方法来解决反向运动学问题的其他方法。

公知的方法在于将反向运动学问题简化为最小化问题-将要被最小化的方程是效应器与目标位置之间的距离，并且使用循环坐标下降(CCD)算法(参见David G.Luenberher和Yinyu Ye“Linear and Nonlinear Programming”第三版，Springer(2008))来解决目标位置。循环坐标下降反向运动学(CCD-IK)事实上是迭代的算法，其执行对关节的局部调节以使位置的错误和效应器的定向最小化。每次迭代都通过运动链从末端到根部并且逐步地修改每个关节。然后，这种调整足够简单以解析地来执行。