群体运动模拟中的控制与计算方法研究资料下载.pdf
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群体运动模拟中的控制与计算方法研究：
摘要I摘摘要要自从1987年Biod模型出现至今，在群体模拟技术方面涌现了丰富的研究成果，在应用领域也有很多闪光点，但是从群体运动模拟控制的灵活性和计算的高效性两方面来说，还不足以满足人们的期望和要求。
首先，现有的群体运动控制研究主要集中在群体运动的逼真性上，而针对影视特效和游戏动画制作领域，尚缺少直观、灵活、高效的高层编辑和控制技术，能够使得群体运动表现出特定的效果，从而恰到好处的表达设计者的创作意图。
其次，现有群体运动模拟方法大多计算复杂，较难实现大规模群体的模拟；
在现有文献所涉及的模拟实例当中，模拟群体的最大规模为10万；
而在实际生活中，规模几十万甚至百万的群体运动场景不断出现，如何解决其“可模拟”问题，并进一步提高模拟的效率，是本领域研究人员所关注的问题。
本文正是基于此研究背景，展开论文研究工作。
取得的主要研究成果如下：
1、提出了基于关键队形约束的群体运动控制方法、提出了基于关键队形约束的群体运动控制方法针对影视制作中对大规模群体运动控制的需求，提出一种基于关键队形约束的群体运动编辑与控制方法。
设计人员只需要输入群体关键队形轮廓与点阵采样参数，即可合成出流畅平滑的群体动画。
在整个过程只需要输入关键队形的轮廓信息，确定群体队形采样参数，后续工作由系统自动完成，手工交互量小，控制方式简单；
提供了多模态的输入和输出方式，其中在输入方式上包括手动输入和图片输入，在输出方式上包括点阵数据文件、二维点阵排布、三维效果预览三种输出样式，使得编辑方式更为灵活。
制定了队形渐变的群体运动规则，在此基础上，提出了一种点阵配对算法，使得合成的群体动画更加平滑、流畅。
提出了一种点阵对应关系优劣评价方法，通过与随机配对、一一指定配对、贪心配对等方法的比较，对本文提出的方法进行了量化评价：
通过对比，本文方法实现的配对代价指标MapCost优于其他方法。
2、提出了面向连续群体模型的群体运动并行化模拟算法、提出了面向连续群体模型的群体运动并行化模拟算法随着群体规模的不断增大，在传统单核CPU计算平台上，计算速度逐渐成为群体运动模拟的主要瓶颈之一。
高性能并行计算平台的出现与普及，为大规模群体（5万）运动的快速模拟计算，以及超大规模群体（30万）运动的“可模拟”，提供了新的计算平台和实现手段。
摘要II已有的群体运动并行模拟相关工作都是针对基于agent模型来进行的。
与基于agent的模型相较而言，基于全局的群体运动模型的优势在于能够进行全局调控，能自然的处理全局路径规划和局部碰撞避免之间的矛盾，宏观的群体流向逼真自然，比较适用于大场景（5万）、大规模群体的仿真模拟计算。
但目前，针对基于全局模型的群体运动模拟计算的相关技术还比较少，尚缺乏成熟的算法与技术。
本文在对连续群体模型（全局模型的一种）分析的基础上，研究并提出了面向该模型的并行化模拟算法；
该算法适用于具有区域分块特征的大场景，解决了大场景下大规模群体的运动模拟问题。
该算法具有以下优点：
1）本算法具有较好的加速效果，8个计算节点加速比达到7.21，16个计算节点加速比达到12.32；
2）本算法有效地提升了参与模拟的群体规模，我们在67.24万平米的场景中模拟的群体规模可以高达100万。
3）该算法有效地减轻了管理结点的任务负载，具有很强的扩展性计算节点最多可扩展至300个。
在上述工作基础上，实现了基于连续群体模型的群体运动并行模拟原型系统，对超大规模人流（30-100万）疏散运动进行了成功模拟。
关键词关键词：
群体模拟，关键队形，群体运动控制，并行计算ResearchonControlandComputationMethodsinCrowdSimulation:
AbstractIIIResearchonControlandComputationMethodsinCrowdSimulationLiJian（ComputerApplicationTechnology）DirectedByWangZhaoqiSincethepresentofBiodmodelin1987,greatachievementsincrowdsimulationarebeingreached,andthistechnologygetsgoodperformanceinapplicationfield.Butitisstillinsufficienttomeetourexpectationsandrequirementsintheflexibilityofcontrolandtheefficiencyofcomputation.Ontheonehand,theexistingcrowdsimulationresearchesaremostfocusedontherealisticappearance.Thereisstillalackofintuitive,flexible,andefficienthigh-leveleditingandcontrolmethodtomakecrowdsimulationshowaspecificeffectinmovieproducing,andthustoexpressdesignerscreativity.Ontheotherhand,theexistingmethodsarecomplexincomputation.Soitisdifficulttoachievelarge-scalecrowdsimulation;
amongtheexamplescitedinthepapers,thelargestcrowdconsistsof100,000agents.However,inreallife,thecrowdconsistinghundredsofthousands,evenmillionsagentsiscoming.Facedwithsuchamassivecrowdinavastenvironment,researcherspaygrowingattentiontothisissue,andmakeeffortstosolvetheBeAbletoSimulateproblem,andfurtherimprovetheefficiency.Besidesit,thisdissertationisresearchedcomprehensivelyandthoroughly.Themaincontributionsofthisdissertationarelistedasfollows:
1.Anovelkey-shapes-constrainedcrowdanimationmethodFocusonthedemandsofcontrollingvirtualcrowdinmovieproducing,anovelshape-constrainedcrowdanimationsystemisproposed.Crowdanimationcanbeachievedsimplybygivingthekeyshapesofcrowdandthesamplingparameters.1.Whatshouldbedonejustisinputtingthekeyshapesandthesamplingparameters.Thefollow-upworkisdoneautomatically.Itsinteractionisprettysimple.2.Aflexibleeditingmodeisintroducedinthisdissertation.Thismodecanofferamulti-modalIOmethod.TheinputtypeincludesManually-inputandImage-forminput,andtheoutputtypeincludesData-filesType,2D-displayedtypeand3D-displayedtype.3.Theruleofcrowdmotionduringkey-shapesisestablished.Then,thecorrespondencebetweentheirsamplepointsiscomputedbyournewmatchingalgorithm,whichmakestheanimationmorevisuallyplausible.4.Aquantitativeevaluationmethodforcorrespondenceispresented.Comparativetestsshowthatourmethodisbetterthanothers,suchasRandom-matching,Set-One-By-One-matchingandGreedy-matching,incorrespondencecostMapCost.2.AparallelsimulationalgorithmbasedoncontinuumcrowdmodelWiththeincreaseofcrowdscale,thecomputationspeedhasbecomethebottleneckforcrowdsimulationonthecomputingplatformswithsingle-coreCPU.Theappearanceandthepopularityoftheparallelc
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