随着计算机技术的飞速发展,运动捕捉设备已经进入商业化、实用化进程。因此,基于运动捕捉的计算机三维人体动画,已是当前计算机动画研究的主流,成为计算机图形学领域的一大热点。随着大规模海量三维人体运动捕捉数据库的建立,研究人员的研究重点已转移到如何对已有的三维人体运动捕捉数据进行分析、管理与重用,如何开发新的技术用于自动化的三维人体动画创作。本文首先对目前数据驱动的角色动画关键技术研究的现状进行了系统阐述,然后对国内外现有运动捕捉数据的编辑技术及运动合成方法进行了详细的分析和比较,阐述各种方法的优缺点,重点研究了以下问题:1.根据欧拉角和四元数的定义、四元数的性质,分析了欧拉角与四元数之间的转换关系,并对三维人体运动捕捉数据结构、骨骼层次关系、数据驱动人体运动进行了详细的探讨。2.根据捕捉数据的特点,采用PCA分割算法和基于流形降维的三维人体运动数据分割算法对原始三维人体运动捕捉数据进行分割,并通过实验结果分析比较算法的优缺点。3.提出一种基于帧差距的遗传算法来提取运动序列关键帧,通过二进制编码将原问题的解变成遗传变异的染色体,构造合适的适应度函数,然后对染色体进行选择、交叉、变异操作,最终得到最优的关键帧集合。4.设计基于有限行为状态机三维人体运动合成实验,构造基于关键帧的运动状态,并使用运动融合算法进行运动状态的平滑过渡,分析实验效果,同时结合实际项目,基于运动合成实验设计操作人员虚拟环境运动自动化生成模块。本文结合油田小修作业仿真操作考评系统项目,在虚拟作业场景中指定操作人员的起点与终点,基于有限行为状态机自动为操作人员规划运动路径和进行行为状态选择,然后从运动捕捉数据库中提取相应的运动状态对应的行为片断,通过运动融合算法进行行为片段间的平滑过渡,最终合成为一段完整的运动序列。实验仿真效果良好。