数据驱动的角色动画是计算机图形学中的研究热点，其中，实例数据是通过运动捕获设备对特定的模特的表演动作记录得到的，是与模特的骨架结构密切相关的。当这些数据重用到不同骨架结构的虚拟角色时，角色动作会不自然、不逼真，因此，计算机科学家先后研究并提出了解决骨架拓扑结构一样但几何尺寸不一样的运动重定向方法(motion retargeting)，以及解决骨架拓扑结构不一致的运动适配方法(motion adaptation)。然而，在已有运动适配方法中，对于关节自由度定义不一致以及关节活动范围受限的情形还缺乏有效的解决方案。而这一情形在实际应用中经常会遇到。　　 基于这一背景，本文针对骨架拓扑不一致、几何尺寸不一致、关节自由度定义不一致、关节活动范围受限这一通用的、实际的情形，研究了如何使用原始人体运动数据驱动给定的虚拟人模型，使得虚拟人的运动效果看起来就像是从原始运动中克隆或复制出来的一样。取得的主要研究成果如下：　　 (1)提出了人体运动克隆方法，使得任意一个人体运动实例数据都可以用来驱动任意给定的虚拟人模型，并且产生逼真的运动效果。这一方法是运动重定向方法和运动适配方法的推广。　　 ①通过缩放目标模型和原始模型对应关节中心之间的骨骼长度自动建立中间骨架。它的骨骼长度和目标虚拟人骨骼相同，拓扑关系、旋转轴和自由度定义与原始虚拟入骨骼相同。　　 ②改进了使用基于雅克比矩阵逆运动学求解的实时运动重定向算法。提出了一种帧间运动平滑算法，使得重定向后的运动数据之间更加连续、逼真；提出了一种使用单位四元数代替欧拉角构造雅克比矩阵的方法，能够消除由欧拉角表示运动所造成的奇异性。　　 ③提出了基于非线性优化求解的运动适配算法。提出的目标函数保证了原始骨骼和目标骨骼之间的位置和朝向尽量相同，同时，对这个目标函数的一阶微分解析求解，可以加速优化过程。　　 (2)建立了一种评价人体运动克隆方法有效性的实验方案。　　 传统的评价方法通过比较原始虚拟人和目标虚拟人各帧姿态间对应关节中心信息的差异来评价实验结果的好坏，差异越小，证明技术越有效。本文提出的评价方法除了比较同一运动数据重用在不同虚拟人时的姿态差异之外，还着重比较不同运动数据重用在同一目标虚拟人时的姿态差异。　　 本文将各个关节中心的旋转信息用单位四元数表示，使用每帧中各对应关节中心的单位四元数距离作为虚拟人姿态之间相似性的衡量标准。经过运动克隆技术处理后，如果相同运动数据重用在不同虚拟人时的姿态差异很小，不同运动数据重用在相同虚拟人时的姿态差别仍然很大，则说明该方法能够保持运动的多样性，是有效的。　　 (3)基于上述方法，本文实现了一个人体运动克隆系统。　　 基于本文提出的运动克隆方法，以及前人的人体关节中心提取方法和关节角度计算方法，本文设计并实现了人体运动克隆系统MotionClone。利用该系统，用户可以通过输入原始虚拟人运动数据和目标虚拟人模型，获取能够驱动目标虚拟人模型的运动数据，同时可以对运算结果以三维图形方式逼真展示。