随着计算机图形学的迅速发展,三维动画已经应用到人们生活的各个领域,尤其是影视作品、游戏娱乐等行业。动画技术的广泛应用使得一般三维动画效果难以打动日益挑剔的观众,群体动画作为新的看点受到越来越广泛的关注,成为计算机图形学研究中的一个热点问题。目前群体行为模拟在电影、游戏、虚拟现实、防灾、交通规划等许多方面具有广泛的应用。本文主要关注于三维群体动画创作中个体建模和群体路径两方面。由于动画研究日益注重角色模型的独特性和动作的智能性,动画系统的各模块之间耦合度日益提高,群体动画制作难度日益加大,传统群体动画制作方法的局限日益明显:一、角色模型需要动画师们从草图开始一步一步进行设计,模型的建造需要动画师的想象力和创造力,单一建模的设计时间长,效率低;二、传统动画制作技术(如关键帧技术)动画角色的每个动作和移动细节都由动画师控制,随着动画时间的加长、角色数量的增多、复杂程度的提高,动画师的劳动量显著增加;三、由关键帧技术制作的角色缺乏自主性,轻微的改变对象存在的环境都需要将整段动画重新制作,动画角色无法与它所处的周围环境自动协调,降低了动画的可修改性和交互能力。本文针对传统群体动画制作方法的局限将进化计算思想运用于群体动画制作过程中。首先将遗传算法应用于群体动画中的人物建模,然后设计出人物行走参数化插件来控制运动细节,最后提出一种改进的粒子群算法并将其应用于群体路径规划中。基于进化计算的群体动画方法可以为动画师减轻劳动量,提高工作效率。本文主要工作为以下四个方面:1.将遗传算法运用到群体动画的人物建模中。通常的人物建模方法一种是利用Maya等三维建模软件,一种是使用三维扫描仪自动获得,这两种方法建立单一人物模型成本高,效率低。本文将已有的Maya人物模型作为原型,使用遗传算法对各个部位进行进化,设计出控制人物模型的适应度函数,通过选择、交叉、变异等操作生成多样的人物模型,从而激发动画师的设计灵感。2.设计出三维环境中人物行走参数化插件。通过分析人物行走的过程和关键帧,使用人体骨架模型H-AnimLOA1,设计出使用步距、抬腿高度等参数就可控制人物行走的参数化插件,用户可对骨骼的大小、位置、关节转向等参数进行调整生成不同的行走片段,该插件对不同模型具有一定的通用性。3.提出了一种改进的粒子群算法。粒子群算法是对群体行为研究而产生的一种群体智能算法,通过对粒子群算法拓扑结构和邻域结构的研究,发现粒子的邻域选择非常影响算法性能。本文为粒子增加视野范围的相关参数,将粒子视野范围内的粒子作为该粒子的邻域,从而提出一种改进的粒子群算法。实验表明改进的粒子群算法具有比较好的收敛精度和比较强的全局搜索能力。4.实现了群体路径规划插件。粒子群算法本身就是根据自然界鸟群运动而产生的群智能算法,将改进的粒子群算法用于路径规划当中,产生的路径能够真实模拟自然界的群体运动。群体路径规划插件实现了群体的群聚、跟随领导者和障碍物避免三种群体行为,仿真实验表明该插件具有较好的模拟效果。