轨迹信息处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质制造方法及图纸

基于人工智能的轨迹信息处理方法，包括：将原始对象的各第一目标肢部的肢部轨迹信息迁移到目标对象的相应第二目标肢部，获得各第二目标肢部的初始轨迹信息；基于各初始轨迹信息和各迭代的候选偏移信息，确定各迭代中各第二目标肢部的预测姿态信息及各第二目标肢部间的预测交互信息；根据各第一目标肢部的肢部姿态信息和相应预测姿态信息，生成每次迭代中各第一目标肢部与第二目标肢部间的单关节链约束信息；根据各第一目标肢部间的肢部交互信息和各迭代的预测交互信息，生成各迭代的关节链交互约束信息；根据各第二目标肢部在各迭代的单关节链约束信息和关节链交互约束信息，确定各第二目标肢部的目标轨迹信息。本方法可提高轨迹迁移的准确性。高轨迹迁移的准确性。高轨迹迁移的准确性。

【技术实现步骤摘要】
轨迹信息处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种轨迹信息处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，出现了动画重定向技术。动画重定向旨在将已有的动画资源迁移至新的角色，以改善动画的制作效率。例如，将角色A的脚步轨迹迁移到角色B，使得无需为每个角色单独制作相应脚步轨迹。
[0003]传统的动画重定向技术，是对角色的每个下肢独立处理，根据两个角色的每个下肢长度，对角色每个下肢的脚步轨迹进行等比例缩放，缩放得到的脚步轨迹即作为新角色的脚步轨迹。
[0004]然而，通过角色的下肢长度对脚步轨迹的缩放和迁移，没有考虑到角色的各个下肢之间的配合，导致脚步轨迹的迁移并不准确。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确性的轨迹信息处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种轨迹信息处理方法。所述方法包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始对象的多个第一目标肢部的肢部轨迹信息，将各所述肢部轨迹信息分别迁移到目标对象的相应第二目标肢部，获得每个所述第二目标肢部各自的初始轨迹信息；所述目标对象包括多个第二目标肢部；获取每次迭代的候选偏移信息，针对每次迭代，基于每个所述第二目标肢部各自的初始轨迹信息和所针对的迭代的候选偏移信息，确定所针对的迭代中每个所述第二目标肢部各自的预测姿态信息，以及所述多个第二目标肢部之间的预测交互信息；在每次迭代中，针对每个所述第一目标肢部，根据所针对的第一目标肢部的肢部姿态信息和相应的第二目标肢部的预测姿态信息，生成所针对的第一目标肢部与相应的第二目标肢部之间的单关节链约束信息；根据所述多个第一目标肢部之间的肢部交互信息和每次迭代中的预测交互信息，生成每次迭代中的所述原始对象与所述目标对象之间的关节链交互约束信息；针对每个所述第二目标肢部，根据所针对的第二目标肢部在每次迭代中的单关节链约束信息和关节链交互约束信息，确定所针对的第二目标肢部的目标轨迹信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述肢部轨迹信息分别迁移到目标对象的相应第二目标肢部，获得每个所述第二目标肢部各自的初始轨迹信息，包括：确定每个所第一目标肢部各自的第一肢部长度，以及目标对象的多个第二目标肢部各自的第二肢部长度；针对每个所述第一目标肢部，根据所针对的第一目标肢部的第一肢部长度和相应的第二肢部长度，对所针对的第一目标肢部的肢部轨迹信息进行调整，生成相应的第二目标肢部对应的初始轨迹信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始轨迹信息包括相应的第二目标肢部的初始起点位置和初始终点位置；所述针对每次迭代，基于每个所述第二目标肢部各自的初始轨迹信息和所针对的迭代的候选偏移信息，确定所针对的迭代中每个所述第二目标肢部各自的预测姿态信息，以及所述多个第二目标肢部之间的预测交互信息，包括：针对每次迭代，基于所针对迭代的候选偏移信息对每个所述第二目标肢部的初始起点位置和初始终点位置进行校正，得到所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的预测起点位置和预测终点位置；根据所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的预测起点位置和预测终点位置，确定所针对的迭代中每个所述第二目标肢部各自的预测姿态信息，以及所述多个第二目标肢部之间的预测交互信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的预测起点位置和预测终点位置，确定所针对的迭代中每个所述第二目标肢部各自的预测姿态信息，以及所述多个第二目标肢部之间的预测交互信息，包括：确定所述目标对象的多个第二目标肢部各自的第二肢部长度，根据所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的预测起点位置、预测终点位置和第二肢部长度，确定所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的预测姿态信息；根据所针对迭代中的所述多个第二目标肢部各自的预测起点位置和预测终点位置，确定所针对迭代中的所述多个第二目标肢部之间的预测交互信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肢部轨迹信息包括相应的第一目标肢部的肢部起点位置和肢部终点位置；所述方法还包括：确定所述多个第一目标肢部各自的第一肢部长度，以及每个所述第一目标肢部的肢部起点位置和肢部终点位置；针对每个所述第一目标肢部，根据所针对的第一目标肢部的肢部起点位置、肢部终点位置和第一肢部长度，确定所针对的第一目标肢部对应的肢部姿态信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述第二目标肢部，根据所针对的第二目标肢部在每次迭代中的单关节链约束信息和关节链交互约束信息，确定所针对的第二目标肢部的目标轨迹信息，包括：确定所述单关节链约束信息的权重参数和所述关节链交互约束信息的权重参数；针对每次迭代，根据所针对迭代中的关节链交互约束信息、每个所述第二目标肢部对应的单关节链约束信息和各权重参数，确定所针对迭代中每个所述第二目标肢部各自对应的目标约束信息；针对每个所述第二目标肢部，基于所针对的第二目标肢部在每次迭代中对应的目标约束信息，确定所针对的第二目标肢部的目标轨迹信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述肢部轨迹信息包括相应的第一目标肢部的肢部起点位置和肢部终点位置；所述确定所述单关节链约束信息的权重参数和所述关节链交互约束信息的权重参数，包括：根据所述多个第一目标肢部各自的肢部起点位置和肢部终点位置，确定所述单关节链约束信息的权重参数；根据所述单关节链约束信息对...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶泽林，贾西亚，付星辉，孙钟前，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：