计算机三维动画是计算机图形学中一个快速发展的研究领域,运动捕获技术的使用为其注入了新的活力。但运动捕获技术也存在一些问题,如运动捕获设备的使用受到场地的限制、捕捉到的数据存在噪音、运动类型单一等等。随着运动捕获系统的广泛应用,对运动捕获数据进行编辑和重用技术的需求也与时俱来。通过对已有的运动数据进行编辑和重用,可以生成适用于新环境的运动数据。本文首先分析了ASF-AMC格式的运动捕获数据,结合H-Anim标准建立了一个具有30个骨骼段、28个关节点,共计56个自由度的简化三维虚拟人骨架模型。其次,本文在简化模型的基础上研究了人体运动重定向。本文中的运动重定向算法采用了新的末端效应器调适机制来消除直接重定向过程中出现的双脚悬空及脚步滑动现象,重定向后的新运动可以保持原始运动的动力学属性。首先,在每一帧上使用新的末端效应器调适机制计算其位置,并作为约束条件;其次,根据约束条件对动画角色的根关节点的位置进行调整;最后调整非约束末端效应器的位置。在调整过程中保持了主要关节点的旋转角度值不变,这样就可以保持原始运动的动力学属性。本文的方法采用了按帧编辑的技术,在每一帧上进行固定数量的计算,计算速度能够达到实时。在编辑过程中,不需人工交互来设定人体骨骼比例,减少了很多人工交互过程。最终本文使用MFC及OpenGL建立了运动重定向的基本实验平台,可以实现人体的运动重定向操作,为运动重定向的进一步研究奠定了基础。