[发明专利]一种物理力和数据联合驱动的三维集群行为模拟方法

说明书

本发明公开了一种物理力和数据联合驱动的三维集群行为模拟方法，包括步骤：(1)数据处理，得到三维集群的运动特征参考数据集；(2)仿真初始化；(3)实时集群行为仿真，提供通用的仿真框架，将基于力的模型与数据驱动技术有机结合，用不同优化函数建模智能体的不同行为，从真实数据中提取集群中个体的运动特征构建运动特征参考数据集，利用能量最小化的优化方式实时地从参考数据中估计集群中各智能体的运动状态，由此生成高保真的三维空间中运动的集群行为。本发明提供的三维集群行为模拟方法可以模拟各种各样的三维集群行为，可以生成高保真的仿真结果，可控性强，且具有高度可拓展性。

技术领域

本发明涉及群组动画技术领域，具体涉及一种物理力和数据联合驱动的三维集群行为模拟方法。

背景技术

现有的集群行为模拟方法大多模拟二维空间中运动的集群，如人群、交通流等，由于二维空间中运动的集群与三维空间中运动的集群间运动动力学的巨大差异，将二维空间中运动的集群模拟方法应用到三维空间中运动的集群模拟(如飞虫模拟、鸟群模拟等)面临极大的困难。

现有的模拟三维空间种运动的集群(具有飞行状态的集群，如飞虫、鸟群)的方法主要分为两类：基于经验的和数据驱动的。基于经验的方法旨在将群体行为抽象为数学模型和确定性系统，例如基于力的方法。这种方法的局限性在于，由于其确定性，模拟的轨迹通常过于规则且缺乏视觉多样性。数据驱动的方法往往依赖于真实世界的数据，例如使用计算机视觉技术捕获群体的3D轨迹进行仿真。但是，由于光学传感器的固有局限性(如遮挡)，数据捕获往往在过于简单的实验环境下完成，使得捕获的数据中存在过多的跟踪错误，并只能相对可靠地获得大量碎片化的轨迹，这给本发明期望的可产生高保真模拟结果的通用三维集群模拟方法带来极大困难，原因在于：首先，不能依靠捕获的轨迹来提取集群中个体的所有行为；其次，基于简单数据的模型的通用性受到环境复杂性和集群规模的限制。

公开号为CN103236072A的专利说明书公开了一种基于噪声感知的飞虫群模拟方法，包括：(1)用户指定噪声控制参数，生成目标噪声场及其旋度场；(2)用户给定空间信息和网格参数，生成最小耗费场C；(3)用户给定飞虫个数、飞虫群的出生区域以及飞虫的基础飞行速率s0，使用和C持续获得飞虫个体在每一时刻的速度值，利用这些速度值按帧更新所有飞虫的最新空间位置，模拟飞虫群。其中通过利用Perlin噪声生成无散噪声场来控制飞虫群的噪声行为，和利用最优路径算法生成空间最小耗费场来导航飞虫群的飞行路径。

公告号为CN104851121B的专利说明书公开了一种基于生物学规则的飞虫群模拟方法，包括如下步骤：(1)持续获取每个飞虫个体在飞虫群内受到的相互作用力、摩擦力和固有噪声力；(2)根据相互作用力、摩擦力和固有噪声力，计算每个飞虫个体在每一时刻的期望速度；(3)利用对期望速度进行校正，得到每个飞虫个体在每一时刻的目标速度；(4)按帧更新所有飞虫的最新空间位置，模拟飞虫群。

发明内容

针对本领域存在的不足之处，本发明提供了一种力和数据联合驱动的三维集群行为模拟方法，将基于力的模型与数据驱动技术有机结合，用不同优化函数建模智能体的不同行为，从真实数据中提取集群中个体的运动特征构建运动特征参考数据集，利用能量最小化的优化方式实时地从参考数据中估计集群中各智能体的运动状态，由此生成高保真的三维空间中运动的集群行为。

一种物理力和数据联合驱动的三维集群行为模拟方法，包括步骤：

(1)数据处理：

从已有不同种类的三维空间运动集群的轨迹数据集中提取运动特征，构建运动特征参考数据集D＝∪_vd_v，其中，d_v＝[v,a]为所提取的每一项运动特征，包含利用前向差分估计的每条轨迹中智能体在不同时间节点的运动速度v和加速度a，根据每项运动特征中的速度大小以从小到大的顺序对运动特征参考数据集D排序并分组，用于对数据集的快速索引；∪代表并集；

(2)仿真初始化：