14、基于能量的姿态展开与插值及运动图生成躲避动作方法

基于能量的姿态展开与插值及运动图生成躲避动作方法

在计算机动画领域,角色姿态的展开与插值以及躲避动作的生成是重要的研究方向。下面将分别介绍基于能量的姿态展开与插值方法,以及利用运动图生成躲避动作的方法。

基于能量的姿态展开与插值

在角色动画中,模拟多个角色的紧密交互是许多研究者关注的问题。在这方面,涉及到角色交互、紧密交互的路径规划以及计算几何中的连杆展开等相关研究。

  • 相关研究工作

    • 角色交互 :在计算机游戏、虚拟环境和电影等领域,模拟多个角色之间的交互有很多应用。不同的研究采用了不同的方法,如Liu等人通过时空约束重复更新每个角色的运动来模拟两个角色的紧密密集交互;Lee和Lee使用强化学习模拟拳击比赛;Treuille等人使用强化学习模拟行人相互躲避;Shum等人使用极小极大搜索在竞争环境中找到最佳动作,并提出了基于自动生成的有限状态机的实时方法。然而,这些研究大多没有处理像抱摔或摔跤这样非常紧密的交互。Ho和Komura提出基于拓扑关系评估角色姿态的相似性,并在线性插值广义坐标层面进行姿态插值;他们还定义了拓扑坐标系统来合成和插值角色肢体相互纠缠的关键帧,但该方法仅适用于涉及肢体纠缠的姿态。
    • 紧密交互的路径规划运动 :要生成如一个角色抱住、携带或与另一个角色摔跤等紧密接触的场景,需要使用全局路径规划/避障方法,如快速探索随机树(RRT)或概率路线图(PRM)。Yamane等人通过结合逆运动学(IK)和RRT模拟移动行李的动作;Hirano等人和Berenson等人提出使用R
这是一个基于AI视觉识别3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGLAI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性实用性。此外,模型具备良好的通用性可扩展性,适用于大规模电网的风险评估预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试验证,以提升对模型性能适用边界的认知。
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