虛擬環境中互動式人群運動計畫之研究

行政院國家科學委員會

尖端型專題研究計畫年度成果報告

虛擬環境中互動式人群運動計畫之研究

Interactive Motion Planning for Crowd Simulation

in a Virtual Environment

計畫編號：NSC 90-2218-E-004-008

報告期限：89年8月1日至90年7月31日

主持人：李蔡彥 Email: li@nccu.edu.tw

執行機構及單位名稱：國立政治大學資訊科學系

一、中英文摘要 （一）、中文摘要 由於電腦軟硬體的快速發展，3D繪圖 在網際網路上的應用已日趨普及，而分散 式虛擬環境便是此趨勢下快速發展的應用 之一。本計畫的目標在為分散式虛擬環 境，以運動計畫的演算法為基礎，建立一 個模擬虛擬人群運動的系統。過去電腦動 畫的相關研究中，曾有一些是以人工生命 的法則，模擬虛擬生物（包含了魚及鳥等） 的群聚行為。然而，我們認為人類的智慧 比其他動物高，因此人群的運動除了有一 般動物避碰及群聚的原則外，更應有其他 動物所沒有的前瞻性計畫能力。因此，本 計畫以運動計畫演算法及人工生命的法 則，分別計畫及模擬一群人中導遊與跟隨 者的運動，以使多個人群能在即時的情況 下，以自主的方式到達所欲前往的地點。 本研究已成功開發出一套具有幾何計畫能 力的人群模擬系統，並與一個3D虛擬環境 系統(ActiveWorld)完成整合測試。初步研究 成果亦已於各國際研討會中發表。 （二）、英文摘要

Due to the rapid development of com-puter hardware and software, the applications of 3D graphics have become prevalent on the Internet. Distributed virtual environment is one of such applications along the trend. The goal of this research is to use

mo-tion-planning techniques to build a human crowd simulation system for distributed vir-tual environment systems. In the literature of computer animation, there have been works on using the principle of artificial life to simulate the flocking behavior of virtual creatures such as birds and fishes. However, we think human beings possess higher de-grees of intelligence. A human crowd should not only follow the principles of collision avoidance and flocking, but also should have the ability of planning its motions. Therefore, in this research we adopt motion-planning algorithms and the rules of artificial life to simulate the motion of human crowds in real time. Each of the crowds consists of a leader and several followers moving autonomously. We have successfully developed a crowd simulation system with motion-planning ca-pability and integrated it with a 3D virtual environment system called ActiveWorld. The preliminary results have also been published in several international conferences.

二、緣由與目的 虛擬人群研究以能產生逼真的人群動 畫模擬為目標，以滿足商業、軍事、或娛 樂等應用領域的需求。隨著電腦軟硬體設 備的進步及網路通訊的發達，網路網際上 的各種應用（如電子商務或電玩娛樂等） 已逐漸普遍。然而，目前電子商務行銷介 面，仍多以圖形及文字為主。近來少數網 站推出以3D虛擬環境為主的介面製造真實

購物的感覺，但這些系統多缺乏真實環境 中購物人潮的氣氛。本計畫提議以運動計 畫的演算法及人工生命法則，模擬真實人 群的有計畫性的運動，並結合商業用之虛 擬環境系統，製造虛擬人群購物人潮的感 覺。 在電腦動畫的文獻上，近十年來有許 多模擬群體運動的研究，例如模擬鳥群及 魚群的運動。[16][17][18][6]這些群體運動 多是以人工生命法則的方式模擬產生[7]， 而其運動的真實性已在許多電影或博物展 覽館中得到肯定。這類的行為又稱為「緊 急行為(Emergent Behavior)」，因其法則多屬 反應式法則(Reactive Rules)。但是我們認為 人類之所以為高等動物，在於其行為較其 他動物具備更豐富的計畫能力，而非只是 反應式的行為。例如部分人群運動的產 生，是以一個扮演類似導遊角色的人為主 導者(Leader)，帶領其他跟隨者(Follower) 移動參觀。這個導遊在運動之前，會根據 環境中的障礙物及其他人群的運動，規劃 出合理的運動路徑。過去在文獻上曾有虛 擬人群模擬的相關研究，但其人群多缺乏 此類運動計畫的能力。[4][13][14][15] 規劃物體運動路徑的問題在機器人學 的領域裡，已有相當多的研究成果可資參 考。[2][3][8]這些研究顯示運動計畫問題的 複雜度與物體的自由度成指數關係。因 此，如果同時考慮人群所有人的運動，則 問題的計算複雜度將十分高。對這類多個 物體運動計畫的問題，文獻上有集中式 (Centralized) 及 分 離 式 (Decoupled) 兩 種 解 法。集中式的複雜度高但具完整性；而分 離式的複雜度較可控制但可能缺乏完整 性。[11][5]本研究所針對的人群運動應用， 由於問題產生的時機具有循序的特性，因 此適合以分離式的解法，一次只針對一個 主體計畫，而將其他主體的運動當成一種 計畫上的限制。 三、研究結果： 一般而言，一個分散式的虛擬環境多 採用如圖一的主從式架構，而我們的虛擬 人群模擬系統是位於伺服器端的一個模擬 模組，真實的使用者不一定分辨真實或虛 擬的使用的。本研究目前的主要成果可分 成三部分：主導者間的運動計畫、跟隨者 的運動模擬原則、及整體人群間的運動計 畫。為簡化問題的複雜度，我們假設每一 的 虛 擬 人 物 可 以 用 一 個 半 徑 為 R 的 圓 表 示；而由於圓的對稱性，我們可以用兩個 自由度(X,Y)代表其組態。 （一）主導者的運動計畫： 雖然幾何形狀 已經簡化，但由於人群的個數可以是相當 多，因此單是計畫主導者的運動，其複雜 圖一、人群模擬系統在虛擬環境的定位 圖二： 在CT-space中搜尋避碰路徑. Crowd Simulation System

Share Virtual En-vironment Server Internet Virtual Environ-ment Clients CT tfk t0 t y qsk qgk τk x DCBi(τi*) DCBj(τj*) SCB tf j tfi

度便相當高。我們所採用的是分離式的作 法，因此每次計畫一個主導者時，都假設 其他主導者目前已知的運動必須當成運動 計畫時的限制。由於主導者的運動隨時間 而變化，因此我們的計畫搜尋空間在於所 謂 的 「 組 態 時 間 空 間 (Configuration-Time Space, CT-space)」，而環境中的障礙物及移 動中的虛擬人物皆是此空間中需避開的障 礙物（如圖二）。在此空間中我們所採取的 搜 尋 方 式 為 位 能 場 導 向 的 最 佳 優 先 (Best-First)的搜尋法則。[3]而虛擬人物之間 的避碰則是透過膨脹障礙物而將計畫物體 縮小成一個點的方式以節省計算時間。此 計畫模組的實驗結果如圖三之範例。 （二）跟隨者的運動模擬原則： 我們所採 用的動畫模擬原則是以人工生命中模擬虛 擬生物群聚的虛擬力場為主，再加上適合 人體運動的力。例如，一般群聚行為所用 的力場包含了凝聚力、同向力、分散力等。 [17]我們所加入的力包含主導者的吸引力 及來自障礙物的排斥力。綜合這五個力， 我們在一般場景的能模擬出人群集體跟隨 主導者運動的動畫。但為了解決部分跟隨 者可能被凹型障礙物絆住的問題，我們修 改了主從者之間距離及吸引力方向的定義 (如圖四)，使其在無法見到主導者的情形 下，能跟隨其軌跡而非目前位置。實驗證 明此法能有效改善障礙物陷阱的問題。 （三）整體人群間的運動計畫： 由於第一 部份的運動計畫僅考慮主導者本身與其他 主導者的關係，因此在第三部分我們將這 個成果延伸到考慮人群與人群間的運動計 畫。由於人群中跟隨者的運動並非以計畫 的方式事先產生，因此人群間的避碰只能 是粗略的估算，實際的情形尚須在執行時 間(run-time)確認並修正。我們在計畫時間 (planning time)只能希望不同大小的人群間 不會有互相干擾的情形發生。首先，我們 (a) (b) (c) (d) (e) 圖四：虛擬人群跟隨主導者的群聚行為及其受困的情形 (a) (b) (c) (d) 圖三：四個主導者交錯穿插的路徑計畫範例. (圖中數字為計畫的先後順序) 圖五： 人群形狀預測方式 Ri (crowd region) τ (leader path) Dj+1 (sweeping diameter) qj qi

建立了一個估算人群形狀的模組，以粗估 人群的縱深。（如圖五所示）此縱深代表人 群在主導者身後會拖出多長的距離，此距 離是人群大小的函式，亦會受到週邊環境 的影響而改變。我們希望兩個人群的縱深 在任何時間不會因相交而互相干擾。因此 在計算出此縱深後，我們修改第一部份的 運動計畫演算法，將碰撞偵測的檢查延伸 到主導者及其身後 縱深距離所隱含的軌 跡。所計算出的人群運動範例如圖六所示。 我們已將上述三個運動計畫模組以JAVA語 言實作出來，並與商業用的虛擬環境系統 (ActiveWorld)整合[1]，進行3D人群運動模 擬。實驗之人機介面如圖七所示。 四、成果自評 人群運動模擬在電腦動畫的領域裡， 一直是個亟待探討的困難問題。此問題困 難的原因在於缺乏一個適當的人群模型及 其所隱含的高計算複雜度。在這個研究計 畫裡，我們嘗試為這個問題提出初步的解 答，所獲致的成果包括： 1. 以分散式計畫法則合理解決主導者的線 上運動計畫問題。 2. 以人工生命法則及人群運動特性，設計 出合於人群模擬的運動法則。 3. 設計出估算人群形狀的演算法，並將運 動計畫的考量延伸至整個人群。 4. 將人群運動模擬成功地在虛擬環境中得 到驗證。 我們相信這些成果除了將有助於在電 腦動畫中模擬人群外，對機器人學中運動 計畫的研究，亦將有所助益。本計畫的初 步成果，亦已整理發表於知名國際學術研 討會。 [12][9][10] 五、參考文獻 [1] ActiveWorlds, URL:http://www.activeworlds.com.

[2] J. Barraquand, L. Kavraki, J.C. Latombe, T.Y. Li, and P. Raghavan, “A Random Sampling Scheme for Path Planning,” International Journal of

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[3] J. Barraquand and J. Latombe, “Robot Motion Planning: A Distributed Representation Ap-proach,” International Journal of Robotics

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[5] M. Erdmann and T. Lozano-Perez, “On Multiple

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[8] J.C. Latombe, Robot Motion Planning, Kluwer,

(a) (b)

圖七：與 3D 虛擬環境系統整合的人機介面

(a) (b) (c) (d) (e)

Boston, MA, 1991.

[9] T.Y. Li and Y.J Jeng, “Planning Coordinated Mo-tions for Multiple Virtual Human Crowds,” in

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[10] T.Y. Li Y.J Jeng, and S.I Chang, “Simulating Vir-tual Human Crowds with a Leader-Follower Model,” in Proceedings of the 2001 Computer

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[11] T.Y. Li and J.C. Latombe, “Online Manipulation Planning for Two Robot Arms in a Dynamic En-vironment,” International Journal of Robotics

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[15] I.S. Pandzic, T.K. Capin, E. Lee, N. Magne-nat-Thalamann, D. Thalmann "Autonomous Ac-tors in Networked Collaborative Virtual Envi-ronments", Proceedings of MultiMedia Modeling

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[16] C. Reynolds, “Flocks, Herds, and Schools: A Dis-tributed Behavioral Model,” Proceedings of ACM

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[17] C. Reynolds, “Steering Behaviors For Autono-mous Characters,” Proceedings of Game

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[18] X. Tu and D. Terzopoulos, “Artificial Fishes: Physicas, Locomotion, Perception, Behavior,”