本文以动画自动生成技术为背景，对摄像机规划中导演知识库的结构、定性的虚拟导演及定量的虚拟摄像师算法进行了研究，建立了贯穿定性、定量两大层次的摄像机规划系统。 首先，总结了动画自动生成系统中场景和动作的特点，按照一定的规律对其进行分类，构建出以场景和动作为二级索引的树型知识结构，以此定义出一系列的拍摄情景。通过查阅摄像机相关资料，总结出8种常用的拍摄手法，以常识为标准分配到拍摄情景并赋予适当的权重，加上场景气氛、人物情绪等辅助信息作为调节因素，构建出具备多样性和灵活性的导演知识库。 其次，建立了位于定性层的虚拟导演规划，实现了基于导演知识库的推理机制。模块接收上层定性模块分析给出的ADL脚本语言，提取场景、人物、动作信息，自然的划分为以动作为单位的拍摄情景，并针对诸如并发动作等问题对情景进行拆分与合并。同时，为了避免由于独立动作持续时间过长而导致的摄像机位置长时间固定，虚拟导演提供了场景切割来解决该类问题。随后，通过对拍摄情景应用导演知识库进行推理，得到每个情景适用的拍摄手法及摄像机相关属性信息，为虚拟摄像师规划的计算奠定基础。 最后，设计并实现了位于定量层的虚拟摄像师模块，接收上层定量模块计算出的场景、人物动作数据，使用半球切割模型计算可用的摄像机位置，并依据虚拟导演给出的拍摄手法对摄像机位置空间进行裁剪，在综合考虑前一时刻的摄像机位置后，最终给出当前时刻的摄像机位置及相关属性信息。由于本项目使用MAYA作为底层动画渲染引擎，而驱动MAYA需要使用MEL脚本语言，所以这其间还需要一个脚本转换器将虚拟摄像师计算结果转换为MEL脚本格式，并连同动画脚本一同送往MAYA软件进行渲染，得到最终的动画视频。