CN104361621A - 一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法，该基于四维球面轨迹的运动编辑方法包括：选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入，接着将该特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑。本发明具有简洁、直观、高效的特点，动画师可以利用本发明，在选择合适的骨骼和曲线参数的情况下创作出具有独特风格的动画作品，降低了工作量，通过对整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，解决了现有的修正算法存在的运动失真问题。

Description

一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法

技术领域

本发明属于运动捕捉技术领域，尤其涉及一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法。

背景技术

近年来，以动画、漫画、网络游戏等为代表的动漫产业已经成为发达国家一个新的经济增长点，世界动漫产业主要集中在欧美及日、韩，美国是最早也是主要的发展国家之一，其动漫产业已占据全球动漫产业的龙头；日本作为动漫产品出口大国，以其严密的产业链结构，成熟的运营机制，在国际市场上占有重要的地位，在发达国家，动漫产业不仅重要，而且是支柱产业之一，年市场的总量都在数百亿乃至数千亿美元之上，日本动画业年产值在国民经济中列第六位，动画产品出口值远远高于钢铁出口值；韩国动漫业的产值仅次于美国、日本，已成为韩国国民经济的六大支柱产业之一，英国数字娱乐产业2008年产值占GDP的7.9％，成为该国第一大产业，美国网络游戏业已连续4年超过好莱坞电影业，成为全美最大娱乐产业，2007年仅迪斯尼公司一年总产值达365亿美元，2008年惊奇动画和梦工厂动画的年利率分别为30.4％和21.9％，2009年日本动漫市场为2000亿美元；

动漫产业在我国同样发展迅速，到2008年为止，在我国已有30多个动漫产业园区、5400多家动漫机构、450多所高校开设动漫专业、46万多动漫专业在校学生，而在中国84万个各类网站中，动漫网站约有1.5万个，占1.8％，面对广阔的动漫市场，各地动漫产业发展计划的制定更是如火如荼，纷纷打造自己的“动漫之都”，北京、上海、广州、福州已初步形成以网络游戏、动画、手机游戏、单机游戏和与游戏相关的产业链，到2008年底，中国年动漫节目需求量为180万分钟，意味着将有一个250亿美元的市场空间，而目前国内播出的动漫作品每年只有2万分钟，不足实际播出量28万分钟的1/10，且大量依赖进口，但是，目前中国绝大部分的影视动画作品，也包括漫画游戏作品，其收入的主要来源都来自于内地，还没达到远销海外，相对来说，目前的产业水平在技术、创意、设计以及对市场的判断和对市场的运作方面还没达到一个国际水平，为了振兴我国动漫产业，2009年国务院出台了《文化产业振兴规划》，将动漫产业列为八大重点文化产业门类之一；

运动捕捉数据驱动的计算机动画技术由于其自身所具有的优点，已经逐渐成为三维计算机动画的主流制作方法，例如，好莱坞电影《木乃伊》、《金刚》、《阿凡达》等几乎全部采用运动捕捉数据产生计算机动画，2006年美国电影学院奖三部获奖动画影片中就有怪兽屋(Monster House)和快乐大脚(Happy Feet)两部影片全部采用运动捕捉技术进行动画设计；

运动捕捉技术同样的被大量用于游戏娱乐市场上的许多作品，如《魔兽争霸》、《神迹》、《Fifa2001》、《Tomb Raider》等，大连东锐软件有限公司利用自主研发的DVMC运动捕捉系统为著名网络游戏《航海世纪》完成了运动捕捉工作。

随着各种光学运动捕捉系统的普及，每年通过各种途径产生的人体运动捕捉数据量越来越大，导致大规模海量的三维人体运动库的不断建立，具有较大规模的商用、研究用人体运动捕捉数据库也已经出现，例如：http://mocapdata.com/网站上就有4千多个的免费运动捕捉文件，本发明实验采用的Carnegie-Mellon MoCap Database一共有2514个免费运动捕捉文件，然而，运动捕捉系统仍然存在着一些缺点，首先，动作捕捉系统的购买、使用费用相当昂贵；第二，动作捕捉是一个费时费力的过程，仅仅是捕捉前的系统调整和定标有时就需要花费大量的时间；第三，为了捕捉一个动作，即使专业的演员和导演，也需要重复很多遍，以保证最后的动画效果，最重要的是，如果对于某个己经捕获的片断，哪怕只有些许的改动要求，也只能对整个动作重新捕捉，因此，如何高效的从数据库中检索所需要的数据，并对运动捕捉数据进行有效的编辑、合成，最终生成具有真实感、符合各种需求的动画已经成为一个研究热点。

运动捕捉数据库的复用系统，主要包括数据管理、检索、编辑、合成四个模块，检索模块主要是针对用户的需求在数据库中检索符合条件的候选片段供用户选择，编辑模块与合成模块其本质都是通过对原始运动数据进行修改、连接、融合的操作以达到复用的目的，有时，编辑模块与合成模块的区分并不是特别明显，合成模块中可能包含了一些编辑模块的功能。

传统的关键帧技术是一种广泛使用的运动编辑方法。他的一个优点是原理比较简单。动画师设定好关键帧后，编辑系统根据关键帧参数自动的选择一定的插值算法或曲线拟合的算法生成连续的运动帧序列。另一个优点是动画师可以编辑的自由度很大。但是这种方法需要大量的人工劳动，并且生成动画的质量很大程度依靠动画师的技术水平和经验。因此，在运动捕捉数据库基础上采用一定的算法将现有的运动数据进行修改，以生成具有真实感的满足各种需求的运动具有很高的应用价值。

运动捕捉数据由运动捕捉硬件采集并经过一定的软件处理获得，其本质是每个运动部位在每个时刻的位移以及旋转角度数据，因此缺乏有效的语义信息。运动编辑首先要解决的是，如何对这些缺少结构化的数据中抽取运动特性。实际上，这是非常困难的，原因有两个：第一，每帧的数据对应几十个关节的三维旋转数据以及根节点的位移数据，不易直接提取运动的姿势特征；第二，运动捕捉数据是一种在时域内变化的序列，很难构造适合运动编辑输入的描述动态特征的方法。

另一个必须解决的问题是当找到了适合运动编辑输入的运动特征后，应当采用什么样的编辑算法使得输出结果具有真实感或者满足物理学规律。现有的运动编辑算法或者方法都会导致在对运动的某些特性进行修改后失去原有的真实性(例如，运动滑步现象、运动角色悬空现象、蒙皮表面互相穿入等现象)。因此，如何避免或者通过修正算法解决运动失真的问题同样是至关重要的一环。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法，旨在解决现有的运动编辑方法存在的依靠人工完成，工作量较大，人为因素占的比重大和修正算法运动失真的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法，该基于四维球面轨迹的运动编辑方法包括：

选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入，接着将特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑。

具体的方法包括：

步骤一，用户输入曲线参数y_i以及要编辑的原始运动捕捉数据；

步骤二，根据原始运动捕捉数据的文件头即骨架定义部分，计算出每一块骨骼的初始方位P_i；

步骤三，将原始运动捕捉数据的数据帧部分数据由欧拉旋转表示法转换为四元数表示法，求得每一块骨骼每一帧的旋转方位对应的四元数表示为Q_ik；

步骤四，根据公式计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′；

步骤五，利用新的骨骼运动数据计算表面顶点的运动数据，实现动画编辑效果的预览；

步骤六，使用公式进行根关节的位移校正，以消除运动的滑步、角色悬空、着地点陷入地面错误；

步骤七，如果用户对编辑结果不满意则转至步骤一，否则转下一步；

步骤八，数据格式化转换后保存。

进一步，在步骤三中，欧拉旋转表示法转换为四元数表示法的公式为：

其中θ、ψ表示刚体绕z轴、y轴、x轴的旋转角度。

进一步，在步骤四中，计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′的方法为对于输入序列，假设第i块骨骼的初始方位对应的四元数表示为P_i，那么之间的四维球面连接轨迹为：

trace(h,i,k)＝Pi(Pi^-1Qik)^h

其中：

Q_ik为第i块骨骼第k帧第k帧的旋转方位对应的四元数；

h表示曲线参数，为实数；

Pi^-1Qik表示从方位P_i到Q_ik的角位移；

Pi(Pi^-1Qik)^h表示从方位P_i到Q_ik的四维球面轨迹上的点。

进一步，在步骤四中，计算第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′的方法为：

对于输出序列，在四维球面轨迹上取上限点和下限点，得到第i块骨骼的初始方位对应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′为：

Pi′＝Pi

Qik′＝trace(yi,i,k)Qik

其中，y_i分别表示第i块骨骼的曲线参数，为实数。

进一步，在步骤六中，整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，根关节的新位置通过以下公式近似的计算：

${{\stackrel{\‾}{V}}_1}^{\′}={\stackrel{\‾}{V}}_0+h({\stackrel{\‾}{V}}_1-{\stackrel{\‾}{V}}_0)$

其中：

为根关节的新位置向量；

为根关节的原位置向量；

h表示运动编辑时使用的曲线参数。

本发明提供的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入，接着将该特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑。本发明具有简洁、直观、高效的特点，动画师可以利用本发明，在选择合适的骨骼和曲线参数的情况下创作出具有独特风格的动画作品，降低了工作量，通过对整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，解决了现有的修正算法存在的运动失真问题。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于四维球面轨迹的运动编辑方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例的基于四维球面轨迹的运动编辑方法包括以下步骤：

选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入。接着将该特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑。

通过以下的具体实施例对本发明做进一步的说明：

实施例1：骨骼的旋转方位表示方法有旋转矩阵表示法、欧拉角表示法、四元数表示法三种，为了获得更具真实感的编辑效果，应使得骨骼的旋转方位可以映射到一个平滑连续变换的区域，本发明采用四元数表示法来描述骨骼的旋转方位，从推广的数学意义上讲，每个四元数对应与四维球面上的一个点，本发明利用骨骼初始旋转方位和每一帧的旋转方位对应的两个点之间的轨迹来映射可变域，以实现对运动捕捉数据的编辑；

对于输入序列，假设第i块骨骼的初始方位对应的四元数表示为P_i，那么他们之间的四维球面连接轨迹为：

$\mathrm{trace}(h,i,k)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}\mathrm{Qik}\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈[0,+\∞)\\ \mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}(-\mathrm{Qik})\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈(-\∞,0)\end{array}\right.$

其中：

Q_ik为第i块骨骼第k帧第k帧的旋转方位对应的四元数；

h表示曲线参数，为实数；

Pi^-1Qik表示从方位P_i到Q_ik的角位移；

Pi(Pi^-1Qik)^h表示从方位P_i到Q_ik的四维球面轨迹上的点；

对于输出序列，在四维球面轨迹上取上限点和下限点，就可以得到第i块骨骼的初始方位对应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′为：

Pi′＝Pi

Qik′＝trace(yi,i,k)Qik

其中，y_i分别表示第i块骨骼的曲线参数，为实数；

本发明对整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，经过实验验证，本发明发现根关节的新位置可以通过以下公式近似的计算：

${{\stackrel{\‾}{V}}_1}^{\′}={\stackrel{\‾}{V}}_0+h({\stackrel{\‾}{V}}_1-{\stackrel{\‾}{V}}_0)$

其中：

为根关节的新位置向量；

为根关节的原位置向量；

h表示运动编辑时使用的曲线参数；

实验结果表明，使用公式对根关节的位移数据进行校正后，运动的滑步、角色悬空、着地点陷入地面等错误有了明显的改善；

以上运动编辑过程的算法描述如下：

步骤一，用户输入曲线参数y_i以及要编辑的原始运动捕捉数据；

步骤二，根据原始运动捕捉数据的文件头即骨架定义部分，计算出每一块骨骼的初始方位P_i；

步骤三，将原始运动捕捉数据的数据帧部分数据由欧拉旋转表示法转换为四元数表示法，求得每一块骨骼每一帧的旋转方位对应的四元数表示为Q_ik；

步骤四，根据公式计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′；

步骤五，利用新的骨骼运动数据计算表面顶点的运动数据，实现动画编辑效果的预览；

步骤六，使用公式进行根关节的位移校正，以消除运动的滑步、角色悬空、着地点陷入地面等错误；

步骤七，如果用户对编辑结果不满意则转至步骤一，否则转下一步；

步骤八，数据格式化转换后保存。

在步骤三中，欧拉旋转表示法转换为四元数表示法的公式为：

其中θ、ψ表示刚体绕z轴、y轴、x轴的旋转角度。

在步骤四中，计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′的公式为：

对于输入序列，假设第i块骨骼的初始方位对应的四元数表示为P_i，那么他们之间的四维球面连接轨迹为：

trace(h,i,k)＝Pi(Pi^-1Qik)^h

其中：

Q_ik为第i块骨骼第k帧第k帧的旋转方位对应的四元数；

h表示曲线参数，为实数；

Pi^-1Qik表示从方位P_i到Q_ik的角位移；

Pi(Pi^-1Qik)^h表示从方位P_i到Q_ik的四维球面轨迹上的点；

对于输出序列，在四维球面轨迹上取上限点和下限点，就可以得到第i块骨骼的初始方位对应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′为：

Pi′＝Pi

Qik′＝trace(yi,i,k)Qik

其中，y_i分别表示第i块骨骼的曲线参数，为实数。

在步骤六中，整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，经过实验验证，本发明发现根关节的新位置可以通过以下公式近似的计算；

${{\stackrel{\‾}{V}}_1}^{\′}={\stackrel{\‾}{V}}_0+h({\stackrel{\‾}{V}}_1-{\stackrel{\‾}{V}}_0)$

其中：

为根关节的新位置向量；

为根关节的原位置向量；

h表示运动编辑时使用的曲线参数；

实验结果表明，使用上述的公式对根关节的位移数据进行校正后，运动的滑步、角色悬空、着地点陷入地面等错误有了明显的改善。

在整个运动编辑过程中，用户只需指定曲线参数y_i，就可以实现对每块骨骼的运动幅度的编辑，过程高效简洁。

通过以下的实验分析对本发明的使用效果做补充说明：

1、实验分析：

实验的硬件配置为Intel(R)Core(TM)CPU(2.00GHz)，2048MB RAM.，软件采用VisualC++.net2008自行编写的运动编辑系统BVH_STUDIO，本发明将分别就“跑”、“跳”、不规则动作共三个动作进行基于四维球面轨迹的编辑，以检验该算法的输出效果以及鲁棒性，另外，在实验4中还对通过调整根关节位移来校正运动缺陷的方法进行了验证；

实验一：“跑”动作的运动编辑；

选取Carnegie-Mellon MoCap Database数据库中的任意一个内容为跑步动作的文件(实验选择的文件名为“09_05.bvh”)，然后，对原始文件的动画播放结果和编辑后的动画播放结果进行比较，编辑的参数本实验选择两种组合：第一种组合中，所有骨骼的曲线参数设为0.7；第二种组合中，所有骨骼的、下限曲线参数设为0.3，为了方便比较，分别取第3帧、第23帧、第43帧、第63帧的运动截图进行比较；

从比较中可以得出当曲线参数y_i＝0.3时原来是跑步的动作变得幅度很小，类似于走路的动作，当曲线参数y_i＝0.7时比较接近于原始动作，但是幅度略小，看起来像是小跑，由以上实验结果可以看出，经过运动编辑后，新的运动片段较好的保持了原有运动的真实感，实现了直观、快速、有效的基于四维球面轨迹的运动编辑。

实验二：“走”动作的运动编辑；

选取Carnegie-Mellon MoCap Database数据库中的任意一个内容为走跃动作的文件(实验选择的文件名为“02_01.bvh”)，编辑的参数选择两种组合：第一种组合中，所有骨骼的曲线参数设为0.5；第二种组合中，左右臀骨以下的骨骼的、下限曲线参数设为1.3，其他骨骼均保留原始运动数据，由于走路的动作姿态变化较慢，实验分别取第2帧、第72帧、第142帧、第212帧的运动截图进行比较；

从比较中可以得出当全部骨骼的曲线参数y_i＝0.5时，原来是走的动作变得类似于老年人的动作，当左右臀骨以下的骨骼的曲线参数设为1.3时，其他骨骼均保留了原始运动数据，此时的走路姿势，看起来像是喜剧演员的夸张表演，由以上实验结果可以看出，经过运动编辑后，新的运动片段在持了原有运动的真实感情况下，衍生出新的动作风格。

实验三：不规则运动的编辑；

选取Carnegie-Mellon MoCap Database数据库中的一个不规则动作(“79_01.bvh”)以检验算法的鲁棒性，实验将所有骨骼的曲线参数设为0.5，分别取第4帧、第54帧、第104帧、第154帧的运动截图进行比较，同时为了说明使用公式 $\mathrm{trace}(h,i,k)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}\mathrm{Qik}\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈[0,+\∞)\\ \mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}(-\mathrm{Qik})\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈(-\∞,0)\end{array}\right.$ 相对公式P $\begin{array}{c}{\mathrm{Pi}}^{\′}=\mathrm{Pi}\\ {\mathrm{Qik}}^{\′}=\mathrm{trace}(\mathrm{yi},i,k)\mathrm{Qik}\end{array}$ 的改进效果，实验分别对使用两种不同形式公式编辑运动的输出结果进行了比较，其中，跳变帧号为95至98帧共四个连续的帧；

从比较中可以得出编辑后运动风格发生了变化，但是仍然保持了原有运动的真实性。使用公式 $\mathrm{trace}(h,i,k)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}\mathrm{Qik}\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈[0,+\∞)\\ \mathrm{Pi}{\left({\mathrm{Pi}}^{-1}(-\mathrm{Qik})\right)}^h,{\mathrm{Pi}}^{-1}\·\mathrm{Qik}\∈(-\∞,0)\end{array}\right.$ 计算四维球面轨迹，从而避免了第二帧出现的不连续跳变错误。实验证明，即使是对不规则的运动进行编辑，本发明提出的方法仍然具有较好的鲁棒性。

实验四：运动缺陷的校正；

选取Carnegie-Mellon MoCap Database数据库中的“跑”运动片段(“09_05.bvh”)进行实验，原因是“跑”动作的缺陷在运动编辑后特别明显，这里将所有骨骼的曲线参数设为0.5，然后对校正前的运动和校正后的运动进行比较，为了方便观察，实验选取第3、14、25帧左脚着地期间的截图进行比较；

从比较可以发现，对根关节的位移数据进行校正后之前，第14帧的左脚位置相对第3帧有明显的位移，也就是说出现了滑步现象，而在第3、14、25帧的左脚位置基本上未发生变化，因此，使用公式对根关节的位移数据进行校正后，运动编辑后出现的缺陷有了明显的改善。

本发明提出的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，该方法选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入，接着将该特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑，该方法具有简洁、直观、高效的特点，动画师可以利用该方法，在选择合适的骨骼和曲线参数的情况下创作出具有独特风格的动画作品。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于四维球面轨迹的运动编辑方法，其特征在于，该基于四维球面轨迹的运动编辑方法包括：

选择动作的高层语义特征，即骨骼的转动方位作为编辑算法的特征输入，接着将特征的可变域映射到连续的四维球面轨迹上进行参数编辑，以实现对运动捕捉数据的风格编辑，

具体的方法包括：

步骤一，用户输入曲线参数y_i以及要编辑的原始运动捕捉数据；

步骤二，根据原始运动捕捉数据的文件头即骨架定义部分，计算出每一块骨骼的初始方位P_i；

步骤三，将原始运动捕捉数据的数据帧部分数据由欧拉旋转表示法转换为四元数表示法，求得每一块骨骼每一帧的旋转方位对应的四元数表示为Q_ik；

步骤四，根据公式计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′；

步骤五，利用新的骨骼运动数据计算表面顶点的运动数据，实现动画编辑效果的预览；

步骤六，使用公式进行根关节的位移校正，以消除运动的滑步、角色悬空、着地点陷入地面错误；

步骤七，如果用户对编辑结果不满意则转至步骤一，否则转下一步；

步骤八，数据格式化转换后保存。

2.如权利要求1所述的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，其特征在于，在步骤三中，欧拉旋转表示法转换为四元数表示法的公式为：

其中θ、ψ表示刚体绕z轴、y轴、x轴的旋转角度。

3.如权利要求1所述的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，其特征在于，在步骤四中，计算第i块骨骼的初始方位应的四元数Pi′的方法为：

对于输入序列，假设第i块骨骼的初始方位对应的四元数表示为P_i，那么之间的四维球面连接轨迹为：

trace(h,i,k)＝Pi(Pi^-1Qik)^h

其中：

Q_ik为第i块骨骼第k帧第k帧的旋转方位对应的四元数；

h表示曲线参数，为实数；

Pi^-1Qik表示从方位P_i到Qik的角位移；

Pi(Pi^-1Qik)^h表示从方位P_i到Q_ik的四维球面轨迹上的点。

4.如权利要求1所述的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，其特征在于，在步骤四中，计算第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′的方法为：

对于输出序列，在四维球面轨迹上取上限点和下限点，得到第i块骨骼的初始方位对应的四元数Pi′和第i块骨骼第k帧的旋转方位Qik′为：

Pi′＝Pi

Qik′＝trace(yi,i,k)Qik

其中，y_i分别表示第i块骨骼的曲线参数，为实数。

5.如权利要求1所述的基于四维球面轨迹的运动编辑方法，其特征在于，在步骤六中，整个全局时间的根关节的位移数据进行校正，使得人体的根关节运动轨迹基本符合物理规律，根关节的新位置通过以下公式近似的计算；

${{\stackrel{\‾}{V}}_1}^{\′}={\stackrel{\‾}{V}}_0+h({\stackrel{\‾}{V}}_1-{\stackrel{\‾}{V}}_0)$

其中：

为根关节的新位置向量；

为根关节的原位置向量；

h表示运动编辑时使用的曲线参数。