關于群體動畫生成技術的創新型實驗項目設計研究

摘要： 本文提出基于正態云模型的群體動畫生成技術的研究，將此研究設計成數字媒體藝術專業學生的綜合性及創新型實驗項目。該實驗項目在數字媒體領域有較強的前瞻性和創新性，有嚴密的理論基礎，并且有合理的人員分工及實施方案。實踐證明，該實驗項目的實施，對學生實驗創新能力和綜合能力的提升有很大的促進作用。

關鍵詞： 群體動畫生成技術 創新型實驗項目 正態云模型

目前，高校的實驗教育通常都是驗證性實驗，對學生的創新能力提高幫助不大，基于這個現狀，很多高校都在改革，要求在實驗教學體系中設計綜合性和創新型實驗項目。這些實驗項目需要結合學生的專業情況進行設計，在本學科領域有創新性和前瞻性。

群體動畫創作一直是計算機動畫界的一個難題，目前群體動畫的研究工作主要集中在對群體角色進行建模。Reynolds[1]提出了一個集群行為計算模型，其中每個角色是在各自的環境中獨立的行為者，能通過感知局部環境來決定在給定的時間采取有仿真的簡單視覺、觸覺和聽覺感受器，能夠完成諸如跟隨領導者、相互致意甚至玩球類游戲等任務。Mataric[2]通過物理機器人演示了群體隊形，在Thamann[3]的工作中，虛擬角色具。Tu[4]提出了基于自然生命模型的動畫自動生成方法，把魚作為自激勵的自主智能體，創作了生動逼真的人工魚群，Tu的工作是智能角色動畫的典型代表。

群體動畫生成技術對與數字媒體藝術專業的學生來說，既是本學科領域應該掌握的知識，又具有前瞻性和創新性，將其作為綜合性創新型實驗項目，有助于學生創新能力和綜合能力的提升。

1.實驗項目及實施方案步驟設計

1.1理論基礎的引入與論證

基于傳統的智能角色動畫和近來的運動編輯技術，筆者提出了一種基于云模型的群體動畫創作框架，思路如下：對于一群運動的生物體，就二維來講，在一個平面上，每個個體不確定的因素有三個：速度、橫坐標位置、縱坐標位置。這三個參數有一定的隨機性，又有一定規律性，符合不確定性人工職能的特點，為此現引入云計算模型來模擬這三個參數：

云模型的引入[5]：

1實驗中選擇一個金魚缸，共放養10條金魚，大量采集這些金魚的橫坐標變化和縱坐標的變化，以及移動速度的變化，實驗對每個個體共收集1000組數據，將這些參數逆向云發生器并進行歸一化處理，得到該魚群十個個體的移動的橫坐標、縱坐標、速度等參數的期望，熵和超熵。

1.3正態云發生器的算法實現

1.4基于云模型群體動畫設計思路實現

根據自然魚的2個基本特性，人工魚應該具有以下特性：（1）它們是時變的；（2）它們應依賴于內部沖動或者依賴外部刺激，或兩者都依賴。設計實現了兩個精神狀態變量：饑餓感H，恐懼感F。這兩個變量值在閉區間[0，1]中變化，當取值較高時，依次表明有較強的愿望去進食、躲避捕食者。H由內部沖動和外部刺激決定，而F則單獨由外部刺激引起。

1.5軟件實現方案及動畫角色實現方案設計

根據前面實驗的基礎，設計軟件的實驗流程及動畫角色的實驗流程，將實驗參與同學分成兩個小組，分別擔任軟件設計和動畫角色設計的工作。

2.實驗項目實施情況及效果

基于上述設計方案的實驗項目在綿陽師范學院2007級的數字媒體藝術專業學生中進行了實施，由學生自由選擇，有18名學生參與該實驗項目的實施，整個實驗項目的五個階段實施時間為一學期，最終設計出逼真的魚群活動規律的群體動畫效果。同時，經過跟蹤調查，該年級學生于2011年畢業，參與本文所設計實驗方案的同學100%從事與自己專業相關的工作，同時學生都反饋在參與該創新型實驗項目的過程中，自己的綜合能力和創新能力有了質的提高。

3.將來的工作

目前的實驗方案設計是基于二維動畫設計的，將來的實驗方案將在三維動畫的基礎上進行探索，并且將實驗的對象從魚群推廣到其他群體動畫中去。

參考文獻：

[1]D Reynolds.Flocks，herds，and schools：A distributed behavioral mode1.ACM Computer Graphics，1987，21（4）：289—296.

[2]M Mataric.Interaction and intelligent behavior.Ph Ddissertation.Department of EEcS，MIT，Cambridge，MA，1994.

[3]D Thalmama.Virtual sensors：A key tool for the artificial life of virtual actor.The Pacific Graphics 95，Singapore，1995.

[4]Xiaovuan Tu.Artificial animals for computer animation：Biomechanics，locomotion，perception，and behavior.Ph I）dissertation.De partment of Computer science，University of Toronto，Toronto，1996.

[5]李德毅.不確定性人工智能.國防工業出版社，2005—7：138—149.