Environment-aware Motion Matching

📄 arXiv: 2510.22632v1 📥 PDF

作者: Jose Luis Ponton, Sheldon Andrews, Carlos Andujar, Nuria Pelechano

分类: cs.GR, cs.LG

发布日期: 2025-10-26

备注: Published in ACM TOG and presented in SIGGRAPH ASIA 2025. Project webpage: https://upc-virvig.github.io/Environment-aware-Motion-Matching/

DOI: 10.1145/3763334

💡 一句话要点

提出环境感知运动匹配，解决角色与动态环境自然交互的难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 运动匹配 角色动画 环境感知 人机交互 人群动画

📋 核心要点

  1. 现有角色动画方法难以处理复杂动态环境交互，缺乏自然性和灵活性。
  2. 提出环境感知运动匹配，通过动态调整姿势和轨迹，使角色自然适应环境。
  3. 该方法在运行时高效搜索匹配用户输入和当前姿势，同时避免与环境碰撞。

📝 摘要（中文）

交互式应用需要角色能够对动态环境做出自然的反应。传统的角色动画技术难以处理任意情况，因此动态选择运动捕捉动画的方法日益流行，这种方法基于预定义的特征。运动匹配在对齐目标轨迹的运动方面已被证明是有效的，但由于需要考虑周围的元素，因此动画环境交互和人群行为仍然具有挑战性。现有的方法通常涉及手动设置或缺乏运动捕捉的自然性。此外，在人群动画中，身体动画通常被视为与轨迹规划分离的过程，导致身体姿势和根运动之间的不一致。为了解决这些限制，我们提出了一种环境感知运动匹配，这是一种用于全身角色动画的新型实时系统，可以动态适应障碍物和其他智能体，强调姿势和轨迹之间的双向关系。在预处理步骤中，我们从运动捕捉数据库中提取形状、姿势和轨迹特征。在运行时，我们执行高效的搜索，该搜索匹配用户输入和当前姿势，同时惩罚与动态环境的碰撞。我们的方法允许角色自然地调整其姿势和轨迹以在拥挤的场景中导航。

🔬 方法详解

问题定义：现有角色动画技术在处理与动态环境的交互时存在局限性。传统的运动匹配方法虽然在角色运动控制方面表现良好，但难以自然地处理角色与环境（如障碍物、其他角色）的交互。此外，人群动画中，身体动画和轨迹规划通常是分离的，导致动画不自然。现有方法要么需要大量手动设置，要么缺乏运动捕捉的自然性。

核心思路：论文的核心思路是建立一个环境感知的运动匹配系统，该系统能够同时考虑角色的姿势、轨迹以及周围环境的信息。通过在运动匹配过程中引入环境因素，使角色能够自然地调整姿势和轨迹，从而实现与环境的自然交互。这种方法强调姿势和轨迹之间的双向关系，使得角色的运动更加真实和可信。

技术框架：该系统包含预处理和运行时两个主要阶段。在预处理阶段，从运动捕捉数据库中提取形状、姿势和轨迹特征，并构建索引结构。在运行时阶段，系统接收用户输入和当前角色状态，然后执行高效的搜索算法，从运动捕捉数据库中找到最佳匹配的动画片段。搜索过程中，系统会考虑用户输入、当前姿势以及环境信息，并对与环境的碰撞进行惩罚。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将环境信息融入到运动匹配过程中。通过显式地考虑环境因素，系统能够生成更加自然和真实的交互动画。此外，该方法强调姿势和轨迹之间的双向关系，使得角色的运动更加协调和一致。

关键设计：在预处理阶段，需要选择合适的形状、姿势和轨迹特征。在运行时阶段，需要设计高效的搜索算法，并定义合适的碰撞惩罚函数。具体的参数设置和函数形式需要根据具体的应用场景进行调整。例如，碰撞惩罚函数可以根据碰撞的严重程度进行调整，以控制角色避让障碍物的程度。

📊 实验亮点

论文提出了一种环境感知的运动匹配系统，能够使角色自然地与动态环境进行交互。通过在运动匹配过程中考虑环境因素，系统能够生成更加自然和真实的交互动画。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但其核心思想和方法具有重要的理论和实践意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏、虚拟现实、机器人等领域。在游戏中，可以使游戏角色更加智能和逼真地与环境互动。在虚拟现实中，可以增强用户的沉浸感和交互体验。在机器人领域，可以使机器人更加灵活和安全地在复杂环境中运动。该技术有望推动人机交互和智能体动画的发展。

📄 摘要（原文）

Interactive applications demand believable characters that respond naturally to dynamic environments. Traditional character animation techniques often struggle to handle arbitrary situations, leading to a growing trend of dynamically selecting motion-captured animations based on predefined features. While Motion Matching has proven effective for locomotion by aligning to target trajectories, animating environment interactions and crowd behaviors remains challenging due to the need to consider surrounding elements. Existing approaches often involve manual setup or lack the naturalism of motion capture. Furthermore, in crowd animation, body animation is frequently treated as a separate process from trajectory planning, leading to inconsistencies between body pose and root motion. To address these limitations, we present Environment-aware Motion Matching, a novel real-time system for full-body character animation that dynamically adapts to obstacles and other agents, emphasizing the bidirectional relationship between pose and trajectory. In a preprocessing step, we extract shape, pose, and trajectory features from a motion capture database. At runtime, we perform an efficient search that matches user input and current pose while penalizing collisions with a dynamic environment. Our method allows characters to naturally adjust their pose and trajectory to navigate crowded scenes.