第一章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 计算机动画技术 1
1.2.1 关键帧动画 2
1.2.2 变形物体的动画 3
1.2.3 过程动画 3
1.2.4 关节动画和人体动画 4
1.2.5 基于物理模型的动画 4
1.2.6 智能动画 5
1.3 人工生命与广义人工生命 7
1.3.1 人工生命的概念 8
1.3.2 人工生命的研究内容 9
1.3.3 人工生命的基础理论 11
1.3.4 广义人工生命 13
1.4 计算机动画的人工生命方法 14
1.5 人工智能技术在计算机动画中的应用 15
1.5.1 人工智能 15
1.5.2 人工智能与计算机动画 16
参考文献 16
第二章 人工鱼的研究 21
2.1 引言 21
2.2 基于行为建模的人工鱼——晓媛的鱼 21
2.3 基于认知建模的人工鱼 24
2.4 可交互的人工鱼 25
2.4.1 A-Volve 25
2.4.2 人工鱼生态系统 26
2.4.3 虚拟水族馆 27
2.5 作者的工作 28
2.5.1 人工鱼的自繁衍 28
2.5.2 人工鱼的认知和自学习 29
2.5.3 人工鱼多感知系统 32
2.5.4 基于记忆的人工鱼认知模型 33
2.5.5 鱼群行为表现 33
2.5.6 人工鱼交互系统 34
2.5.7 人工鱼的情感研究 35
2.6 人工鱼研究的科学意义 36
参考文献 37
第三章 人工鱼设计方案 39
3.1 晓媛的鱼的学术意义 39
3.1.1 人工鱼对计算机动画和人工生命的影响 39
3.1.2 人工鱼对计算机视觉和机器人的影响 39
3.1.3 人工鱼在生态学方面潜在的应用 40
3.1.4 其他人工动物 40
3.2 人工鱼的总体方案设计 41
3.2.1 研究目标 41
3.2.2 人工动物 42
3.2.3 人工动物设计目标 42
3.2.4 研究成果 43
3.3 运动系统 44
3.3.1 运动控制器 45
3.3.2 肌肉运动控制器 45
3.3.3 胸鳍运动控制器 46
3.4 人工鱼的感知系统 47
3.4.1 动画的感知建模 48
3.4.2 人工鱼感知系统 48
3.5 行为系统 50
3.5.1 有效行动选择机制 50
3.5.2 行为选择的控制 51
3.5.3 行为的持续性 53
3.5.4 从感知到行为 54
3.5.5 影响行为的内部因素 55
3.5.6 行为程序及基本行为程序举例 57
参考文献 59
第四章 人工鱼的关键技术及动画效果 60
4.1 生物力学模型 60
4.1.1 人工鱼身体模型 60
4.1.2 人工鱼的动态模型 60
4.1.3 肌肉与水动力学 62
4.1.4 数字仿真算法 63
4.2 感知聚焦器设计 66
4.2.1 动物注意力聚焦 66
4.2.2 聚焦器设计 67
4.2.3 聚焦器控制 69
4.3 可见性计算 70
4.3.1 点的可见性 70
4.3.2 其他鱼的可见性 71
4.3.3 圆柱的可见性 71
4.3.4 水草的可见性 71
4.3.5 可视性检测 72
4.4 意图发生器的设计 72
4.5 动画效果说明 73
4.5.1 捕食者 74
4.5.2 被捕食者 74
4.5.3 安居者 77
4.6 基于需求驱动的人工主体的连贯系统模型及算法研究 78
4.6.1 系统框架 78
4.6.2 内部状态模型 80
4.6.3 需求指导感知 81
4.6.4 基于感知的多目标决策 82
4.6.5 在人工鱼动画系统中的实现 84
参考文献 87
第五章 人工鱼的自繁衍理论和方法 89
5.1 引言 89
5.2 人工鱼的基因型与表现型 89
5.3 人工鱼的染色体结构模型 90
5.4 人工鱼的遗传、杂交和变异 92
5.4.1 人工鱼遗传操作设计 93
5.4.2 人工鱼杂交操作设计 96
5.4.3 人工鱼变异操作设计 97
5.5 人工鱼的生命历程模型 99
5.5.1 形态生长模型 99
5.5.2 生理发育模型 102
5.5.3 人工鱼死亡模型 104
参考文献 104
第六章 人工鱼的进化机制和方法 106
6.1 人工鱼的竞争机制 106
6.1.1 人工鱼的进食竞争 106
6.1.2 人工鱼的交配竞争 106
6.2 人工鱼的进化 107
6.2.1 人工鱼的适应度函数 107
6.2.2 人工鱼的饥饿感函数 111
6.2.3 适应度函数和饥饿感函数的关系 112
6.3 人工鱼群的定向演化 113
6.3.1 人工鱼的择偶 113
6.3.2 分析 116
参考文献 117
第七章 人工鱼的自规划模型和方法 118
7.1 引言 118
7.2 认知建模方法 119
7.3 高级行为规划器 120
7.4 人工鱼认知模型的特点 122
7.5 预定义行为的认知模型 122
7.5.1 预定义模型的数学表示 122
7.5.2 人工鱼产生交配欲望的认知模型 124
7.5.3 人工鱼产卵的认知模型 128
7.5.4 人工鱼环境选择的认知模型 132
7.6 随意性行为的认知模型 135
7.6.1 人工鱼的感知聚焦器 135
7.6.2 对动画角色的指导 136
7.6.3 面向目标的行为 137
7.6.4 对情景树的子集进行搜索 138
7.7 基于记忆的人工鱼认知模型 143
7.7.1 认知模型的工作过程 144
7.7.2 信息编码 145
7.7.3 聚焦器的设计 146
7.7.4 信息的二次处理和决策器的设计 148
7.7.5 短时记忆与学习 149
7.8 小结 152
参考文献 152
第八章 人工鱼的自学习方法和技术 154
8.1 引言 154
8.2 人工鱼自学习的特点 154
8.2.1 人工鱼的先天行为 155
8.2.2 人工鱼的后天行为 155
8.3 基于人工神经网络的人工鱼自学习系统 156
8.3.1 强化学习 157
8.3.2 BP网络 157
8.4 基于TD强化学习的BP网络模型 158
8.4.1 TD方法 159
8.4.2 TDBP模型 160
8.5 人工鱼感知系统设计 162
8.5.1 生物学基础——自然鱼的感官 163
8.5.2 人工鱼的感知系统建模 163
8.5.3 人工鱼触觉系统的设计 165
8.5.4 人工鱼嗅觉系统的设计 167
8.5.5 人工鱼味觉系统的设计 167
8.5.6 人工鱼视觉系统的设计 167
8.6 感知动画模拟 174
8.6.1 学习样本与测试样本的获取 174
8.6.2 BP网络训练后的分类结果 174
8.6.3 强化学习的模拟 175
8.7 小结 176
参考文献 177
第九章 人工鱼群的研究 178
9.1 鱼群形成的生物学原理 178
9.1.1 自然界中的集群现象 178
9.1.2 关于鱼群的生物学研究成果 178
9.1.3 广泛接受的R-A模型 179
9.1.4 人工鱼群算法 180
9.2 群体智能 181
9.2.1 群体智能的定义 181
9.2.2 群体智能研究现状 182
9.2.3 群体智能的两种理论模式 182
9.2.4 群体智能的实验平台——Swarm 183
9.2.5 群体机器人 183
9.3 鱼群和多Agent系统 184
9.3.1 鱼群的自组织特点 184
9.3.2 鱼群和多Agent系统 184
9.3.3 单个Agent的能力描述 185
9.3.4 鱼群的协作及多Agent系统协作理论 186
9.3.5 鱼群的交互及多系统Agent通信机制 189
9.4 群体动画系统 191
9.4.1 群体动画发展现状 191
9.4.2 元胞自动机 191
9.4.3 粒子系统 192
9.4.4 鸟群动画Boid 193
9.5 人工鱼群的自主动画实现 194
9.5.1 人工鱼认知行为的表现方式——路径 195
9.5.2 系统设计 196
9.5.3 响应环境路径规划——躲避 197
9.5.4 维持鱼群结构路径规划——协作 198
9.5.5 鱼群自组织调度实现 200
9.5.6 展望 205
参考文献 206
第十章 人工鱼的情感研究 209
10.1 人工情感的定义及研究概况 209
10.1.1 人工情感的定义 209
10.1.2 相关研究现状 210
10.1.3 人工情感的主要研究内容 216
10.2 动物的情感 219
10.3 基于“情＋智”的人工鱼研究 219
10.3.1 人工鱼的基本情感 219
10.3.2 “情＋智”协调的意图产生的系统总体框架 220
10.3.3 人工鱼的情感评估 221
10.3.4 意图优先级 223
10.3.5 藏匿处检测 224
10.4 小结 226
参考文献 226
第十一章 结论和展望 228
11.1 总结 228
11.2 展望 230