Environment-aware Motion Matching
作者: Jose Luis Ponton, Sheldon Andrews, Carlos Andujar, Nuria Pelechano
分类: cs.GR, cs.LG
发布日期: 2025-10-26
备注: Published in ACM TOG and presented in SIGGRAPH ASIA 2025. Project webpage: https://upc-virvig.github.io/Environment-aware-Motion-Matching/
DOI: 10.1145/3763334
💡 一句话要点
提出环境感知运动匹配，解决角色在动态环境中自然交互的难题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 运动匹配 角色动画 环境感知 运动捕捉 实时动画
📋 核心要点
- 现有角色动画方法难以处理动态环境交互，缺乏自然性和灵活性。
- 提出环境感知运动匹配，通过姿势和轨迹的双向关系，使角色能动态适应环境。
- 该方法提取运动捕捉数据特征，实时匹配用户输入，并避免与动态环境碰撞。
📝 摘要（中文）
交互式应用需要角色能够对动态环境做出自然的反应。传统的角色动画技术难以处理任意情况，因此动态选择运动捕捉动画的方法日益流行，这种方法基于预定义的特征。虽然运动匹配在对齐目标轨迹的运动方面已被证明是有效的，但由于需要考虑周围的元素，环境交互和群体行为的动画仍然具有挑战性。现有的方法通常涉及手动设置或缺乏运动捕捉的自然性。此外，在人群动画中，身体动画经常被视为与轨迹规划分离的过程，导致身体姿势和根运动之间的不一致。为了解决这些限制，我们提出了一种环境感知运动匹配，这是一种用于全身角色动画的新型实时系统，它可以动态地适应障碍物和其他智能体，强调姿势和轨迹之间的双向关系。在预处理步骤中，我们从运动捕捉数据库中提取形状、姿势和轨迹特征。在运行时，我们执行高效的搜索，匹配用户输入和当前姿势，同时惩罚与动态环境的碰撞。我们的方法允许角色自然地调整他们的姿势和轨迹，以在拥挤的场景中导航。
🔬 方法详解
问题定义：现有角色动画方法在处理动态环境交互时存在局限性。传统的动画技术难以应对复杂多变的环境，而现有的运动匹配方法要么需要大量手动设置，要么无法保证动画的自然性。此外，在人群动画中，身体姿势和轨迹规划通常是分离的，导致动画不协调。因此，需要一种能够自动、自然地使角色与动态环境交互的动画方法。
核心思路：论文的核心思路是建立角色姿势和轨迹之间的双向关系，并利用环境信息来指导运动匹配过程。通过在运动匹配过程中考虑环境因素，角色可以根据周围环境动态调整姿势和轨迹，从而实现更自然、更真实的交互效果。这种方法强调了角色与环境之间的相互作用，使得角色能够更好地适应复杂多变的场景。
技术框架：该系统包含预处理和运行时两个主要阶段。在预处理阶段，从运动捕捉数据库中提取形状、姿势和轨迹特征，并构建索引结构。在运行时阶段，系统接收用户输入和当前角色状态，然后执行高效的搜索算法，从运动捕捉数据库中找到最佳匹配的动画片段。搜索过程中，系统会考虑用户输入、当前姿势以及环境信息，并对与环境的碰撞进行惩罚。最终，系统将最佳匹配的动画片段应用于角色，实现实时的环境感知动画。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将环境信息融入到运动匹配过程中，实现了环境感知的角色动画。与传统的运动匹配方法相比，该方法能够使角色更好地适应动态环境，并产生更自然、更真实的交互效果。此外，该方法还强调了姿势和轨迹之间的双向关系，使得角色能够根据环境动态调整姿势和轨迹，从而避免了身体姿势和轨迹规划不协调的问题。
关键设计：在预处理阶段，需要仔细选择和提取运动捕捉数据的特征，例如形状、姿势和轨迹等。在运行时阶段，需要设计高效的搜索算法，以便快速找到最佳匹配的动画片段。此外，还需要设计合适的碰撞惩罚函数，以避免角色与环境发生碰撞。具体的参数设置需要根据实际应用场景进行调整。例如，碰撞惩罚的权重需要根据环境的复杂程度进行调整，以保证角色能够安全地在环境中导航。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种环境感知的运动匹配方法，能够使角色在动态环境中自然地调整姿势和轨迹。通过将环境信息融入到运动匹配过程中，该方法能够避免角色与环境发生碰撞，并产生更自然、更真实的交互效果。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但其创新性在于实现了环境感知的角色动画，为未来的研究提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于游戏、虚拟现实、电影等领域，提升虚拟角色的真实感和交互性。例如，在游戏中，角色可以根据周围的障碍物自动调整行走路线，避免碰撞；在虚拟现实中，用户可以与虚拟角色进行更自然的互动。未来，该技术有望应用于机器人控制领域，使机器人能够更好地适应复杂环境。
📄 摘要（原文）
Interactive applications demand believable characters that respond naturally to dynamic environments. Traditional character animation techniques often struggle to handle arbitrary situations, leading to a growing trend of dynamically selecting motion-captured animations based on predefined features. While Motion Matching has proven effective for locomotion by aligning to target trajectories, animating environment interactions and crowd behaviors remains challenging due to the need to consider surrounding elements. Existing approaches often involve manual setup or lack the naturalism of motion capture. Furthermore, in crowd animation, body animation is frequently treated as a separate process from trajectory planning, leading to inconsistencies between body pose and root motion. To address these limitations, we present Environment-aware Motion Matching, a novel real-time system for full-body character animation that dynamically adapts to obstacles and other agents, emphasizing the bidirectional relationship between pose and trajectory. In a preprocessing step, we extract shape, pose, and trajectory features from a motion capture database. At runtime, we perform an efficient search that matches user input and current pose while penalizing collisions with a dynamic environment. Our method allows characters to naturally adjust their pose and trajectory to navigate crowded scenes.