近年来,运动捕获技术飞速发展,如何充分有效地使用运动捕获数据已经成为众多学者研究的热点。运动重定向技术是将已有运动数据映射到新的目标模型上,并确保新生成运动的合理性,对运动捕获数据的使用具有重大意义。本文对运动重定向技术进行了研究,从保持原始运动特征的角度出发,提出了针对不同情况的运动重定向方法。在解析运动捕获数据的基础上,本文对现有的骨骼模型进行了简化,方便了运动重定向技术的研究。本文的主要工作和创新点有:提出一种保持原始运动轨迹特性的运动重定向方法。分析了运动重定向中的脚部失真现象,通过调整腿向量解决了这一问题,提出了保持足迹的下肢运动重定向方法,其中保持足迹又分为对原始足迹的整体缩放和修正后的整体保持。提出一种基于轨迹约束优化的运动重定向方法。研究了重定向中上肢与下肢的根本区别,并针对上肢的特点和要求提出了基于优化求解的上肢运动重定向方法,同时融入下肢的运动重定向方法实现了整体运动的重定向。提出一个基于运动数据分类的运动重定向技术框架。研究了如何根据运动重定向算法进行运动分类,提出了一个分类运动重定向的技术框架,并根据此框架使用上述运动重定向方法实现了一个运动重定向原型系统,验证了运动重定向方法的有效性。