群体动画的快速制作是目前计算机图形学的主要研究方向之一，群体动画有较高的研究价值，主要体现在电影制作、游戏制作、军事训练中。SIGGRAPH连续几年已有论文收录，体现了学术界对群体动画的重视，目前的研究重点主要表现两个方面：①研究并建立大规模群体运动的仿真模型，即如何实现对群体运动的真实感行为模拟；②研究群体动画中高质量的可视化效果，即如何将大规模群体运动以三维的方式逼真地展现到虚拟场景中。
在群体行为仿真建模方面，Amkraut等［85］于1985年SIGGRAPH的The Electronic Theater中提出群体动画概念。他们采用鸟群运动的全局向量力场第一次实现了可编程虚拟鸟群的群体动画模拟。1987年，Reynolds首先在群体动画中引入了自主智能体这一概念［86］，开创了群体动画的新纪元。他提出了基于规则来模拟简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为，首次完整给出了一个群体行为控制的模型，最终为自治主体群给出一种类似鸟群、鱼群或蜂群等群体行为的逼真形式。Tu等［87］提出基于自然生命模型的动画生成方法，把鱼作为自主智能体，创作了包括生物力学模型、几何显示模型、感知模型、动机模型和行为选择机制在内的人工鱼模拟动画系统。Funge等［88］对Tu的工作进行了扩展。对行为动力学中的诸如“刺激-响应”等进行模拟，同时也模拟了感知系统中的知识和学习过程。对于感知系统，Shao等［89］又进一步扩展到了步行者的视觉范围和寻道方面。Musse等［90］针对虚拟人群的实时模拟提出了一种层次模型。控制程度按从高到低的顺序将群组抽象为群、组、个体三个层次，个体按照不同属性归属于不同的组，由组再组成群。同时结合社会心理学的分析，就能达到模拟复杂群组行为和满足不同自由度控制需求的目的。类似的，Niederberge等［91］用层次框架实时模拟heterogeneous的人群。Ulicny等［92］使用层次方法模拟个体行为，结合法则和有限状态机来模拟交互式的导航过程。流体力学中的很多方法也被引入人群模拟中来。Hughe［93］提出了一个将步行者人群描述为一个连续的密度场的模型。该模型使用了一对微分方程描述人群的动力学，这个系统中的人群使用一个扩展的势能函数驱动，以便使密度场达到一个向目标移动的最佳状态。Treuille［94］则使用一个全局的动态势能场驱动人群的运动。这个动态势能场同时考虑了人群的密度、人群的速度、地势高低以及舒适度的问题，将局部的碰撞避免和全局的路径控制结合，以组为单位成功对人群进行了模拟。
在群组动画的场景快速方面，为了能简化大规模场景渲染的数据量，文献［95］提出了裁剪算法，它的基本思想就是尽可能多地剔除掉那些在最终的渲染图像上不可见的部分来达到降低场景复杂性的目的。Airey等［96］、Teller和Sequin［97］使用了空间划分方法来尝试在复杂建筑场景中预先计算物体之间的可视化遮挡关系，预测下一帧中场景中的可见部分，从而减少必须渲染的图元的数量。Tecchia［98］提出基于二叉树合并的动态裁剪算法，使用城市场景的离散性和属性来对不可见的静态几何模型和运动的群体角色模型进行快速的裁剪。几何模型的LOD方法可以用来有效减少渲染时的三角片数目，Heckbert和Garland［99］对网格简化技术进行了概述。Funkhouser和Sequin［100］使用一个启发式的方法对最佳的细节表达模型进行选择。该算法需要考虑几个要素：图像空间大小（image-space size）、物体与视线的距离以及动作，每个物体都有不同的优先权。LOD技术不仅降低了模型的复杂度，而且动态LOD技术还提供了平滑的视觉过渡和对模型的动态控制，非常适合应用于角色运动的三维可视化。基于图像的方法也可以用来简化渲染复杂度，它用一系列的纹理多边形代替三维模型进行绘制。Impostor技术最初由Maciel和Shirley［101］于1995年引入到群组的绘制研究中。其基本思想是：预先设定所有可能的视角来建立纹理，同时在模拟过程中动态地更新和调整纹理。在绘制过程中，旋转纹理平面使其始终面对视点的正方向。基于图像的技术的impostor缺点在于需要很多的内存以存储动画角色每一帧、每个视角的图像。(www.chuimin.cn)
与现有方法不同，我们关注的是群体动画在工业界的应用。因此我们利用目前主流的商业动画制作软件Maya为其研发插件，通过优化的人工智能算法来对动画场景、角色数据进行智能运算，以实现群体行为和个体行为相结合的群组动画运算。
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2023-10-18
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