利用运动捕获数据创作虚拟角色动画已经成为制作角色动画的主流技术,并越来越多地被应用于视频游戏,影视特技,医学分析,产品设计,教育以及军事仿真等众多领域。运动捕获技术在记录表演者的运动数据的同时也记录了表演者的身材信息,如果虚拟角色的身材比例与表演者不同,或者虚拟角色所处的场景与表演者不同,直接使用表演者的运动数据将出现失真现象。本文所研究的运动重定向技术就是解决如何复用已有的运动捕获数据,同时消除失真现象。本文采用BVH格式文件作为原始运动数据,研究三维地形条件下的运动重定向和不同骨骼结构模型间的运动重定向问题。本文给出了一种三维地形约束条件下的实时的人体运动重定向方法。首先采用基于几何缩放算法得到中间骨骼,然后利用改进的地形适配算法动态调整中间骨骼根关节以及脚部末端效应器位置。利用中间骨骼姿态确定目标骨骼的约束条件,最后使用具有关节范围约束的基于四元数的CCD算法,完成逆向运动学求解,得到目标骨骼姿势。实验结果表明,本方法能够改善目标模型在三维地形上运动时贴近地表的现象。对于不同骨骼结构模型间的运动重定向技术进行了研究,给出了一种由人体模型到双足动物模型的实时运动重定向算法,通过引入仿生机械领域关于双足动物的步态分析的结论,利用特征腿长度设置目标模型运动的约束条件,对于原运动模型与目标模型之间存在无法关联对应的末端效应器的情况,给出一种生成虚拟约束骨骼方法,来间接约束目标模型的末端效应器位置,从而消除了目标模型的运动失真现象,通过实验证明了本方法的有效性。利用FLTK实现了运动重定向的基本试验平台,便于实现运动重定向的操作,为运动重定向技术的进一步研究奠定了基础。