[發明專利]一種角色運動狀態預測方法、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211724145.7
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN116051596A
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 余炬波;郭詩輝
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G06T7/207
• 分類號: G06T7/207;G06V10/82;G06V10/778;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 趙薇

1.一種角色運動狀態預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集一段歷史時間內的運動狀態數據組成動作序列，其中，運動狀態數據由角色信息、軌跡信息、目標信息、交互信息和環境信息五個維度的數據組成；

S2：構建運動狀態預測模型，將當前幀的運動狀態數據輸入模型后，對運動狀態數據中不同維度的數據采用對應的特征編碼方式進行編碼，并將編碼后的所有維度的特征拼接后得到當前幀的特征，將當前幀的特征更新至特征隊列后，輸入Time-Transfor網絡得到最終特征；將最終特征輸入雙層MLP模塊得到下一幀的預測運動狀態數據；通過采集的動作序列對模型進行訓練，得到訓練后的模型；

S3：通過訓練后的模型進行運動狀態預測。

2.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：角色信息由角色的骨骼位置、骨骼旋轉角度和骨骼的速度組成；軌跡信息由軌跡坐標和軌跡朝向的角度組成；目標信息由角色運動到目標的位置、角色運動到目標的角度和角色運動到目標的運動類型組成。

3.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：交互信息的采集方式為：

對與角色交互的目標物體建立包圍其的最小的感知立方體，并將感知立方體在長寬高方向進行分割，得到多個小立方體，將每個小立方體作為一個采樣立方體；

根據目標物體與采樣立方體的結構關系，計算每個采樣立方體對應的交互信息的值；

基于所有采樣立方體的交互信息的值，得到角色對應的交互信息的值。

4.根據權利要求3所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：根據目標物體與采樣立方體的結構關系，計算每個采樣立方體對應的交互信息的值的方法為：當采樣立方體的中心點處于目標物體內部時，該采樣立方體的交互信息的值設為1；當采樣立方體內不存在目標物體時，該采樣立方體的交互信息的值設為0；其他情況下根據采樣立方體的中心點與目標物體的最短距離d和采樣立方體的邊長a計算該采樣立方體的交互信息的值I_ijl：

5.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：環境信息的采集方式為：

建立包圍角色周圍環境的感知立方體，并將感知立方體在長寬高方向進行分割，得到多個小立方體，將每個小立方體作為一個采樣立方體；

根據目標物體與采樣立方體的結構關系，計算每個采樣立方體對應的環境信息的值；

基于所有采樣立方體的環境信息的值，得到角色對應的環境信息的值。

6.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：角色信息采用Skeleton-Transformer網絡進行編碼；軌跡信息和目標信息采用線性卷積方式在時間維度上進行三次一維卷積運算獲得。

7.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：交互信息和環境信息的編碼均采用3次三維卷積運算獲得。

8.根據權利要求1所述的角色運動狀態預測方法，其特征在于：步驟S3在進行運動狀態預測時，角色信息中的骨骼位置采用模型根據前一時刻的運動狀態數據輸出的預測骨骼位置與根據前一時刻的運動狀態數據中的骨骼的速度與預測時間間隔的乘積的平均值。

9.一種角色運動狀態預測終端設備，其特征在于：包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1～8中任一所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1～8中任一所述方法的步驟。