聚类筛选的人体物理运动生成算法

摘要：

由于人体物理运动具有高维、非线性以及关节之间强耦合性等特点, 导致物理运动生成求解困难. 通过分析人体物理运动解空间, 提出一种基于空间划分筛选和智能进化策略相结合的优化求解算法. 首先对采集的运动数据进行预处理, 并随机取样变异获得进化算法的初始种群; 然后利用多组协方差矩阵进化策略算法分别对初始种群中的个体优化求解; 再对优化求解得到的若干个体采用子空间划分, 选取每个子空间中的最优个体作为下一时刻的初始解; 最后经过多次迭代获得物理控制轨迹, 生成物理运动. 实验结果表明, 相对于现有算法, 该算法不仅能够使人体物理模型更好地跟踪运动数据, 而且在鲁棒性、时间性能、稳定性方面都有较大程度提高.

关键词：物理动画、空间划分、进化策略、轨迹优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然基金面上项目61370167;安徽省科技攻关计划项目1604e0302001;中央高校基本科研业务费专项资金资助JZ2017HGBH0915;安徽省自然基金青年基金JZ2015AKZR0664

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1258-1267