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虚幻引擎5 Motion Matching实践简介
状态机的优缺点
动画状态机（Animation State Machine）：一种用于控制和管理动画状态的机制，通过定义不同的动画状态及其之间的转换规则，使动画变得更加自然流畅。
- 动画状态机的基本元素
- 状态（State）：每个状态对应一个动画片段（Animation Clip）；如角色站立、走路、奔跑的动画片段
- 转换（Transition）：状态之间的切换；转换可以设置触发条件，满足条件时才会进行状态切换；如当角色的速度大于一定值时，从走路状态切换到奔跑状态
- 参数（Parameter）：控制状态机中转换和状态的变量；如可以设置一个浮点数来控制角色的移动速度
- 优点
- 直观组织和管理多种动画片段的播放
- 精准定义转换条件，实现动画片段之间的过渡
- 缺点
- 状态和转换条件的增加会导致状态机变得难以维护
- 新增动画片段可能会对原有状态机造成破坏性修改
Motion Matching原理和优点
- 工作原理：根据角色的当前状态自动从数据库中匹配最合适的关键帧
- 构建动画数据库：预先录制大量动画片段，并储存在一个动画数据库中，每一帧都会
- 工作原理：根据角色的当前状态自动从数据库中匹配最合适的关键帧
- 构建动画数据库：预先录制大量动画片段，并储存在一个动画数据库中，每一帧都会包含相应特征数据
- 特征提取：从角色的当前状态中提取特征数据，如运动速度、方向、骨骼姿势；用于描述当前运动状态
- 匹配过程：根据当前角色的运动状态，与动画数据库中的所有动画帧进行比较；通过计算数据库中每个动画帧和当前状态的匹配度，找到最适合的下一帧动画
- 动画过渡：使用动画混合平滑过渡到该帧，实现自然的切换
- 优点
- 新增动画数据不会改变原来的工作流
- 动捕数据处理简单，基本可以直接放进数据库
Motion Matching特征向量
- 特征向量：Position、Velocity、Direction等运动参数均可以作为特征向量；可以用基本特征向量组合出新特征向量，如Trajectory、Crashing Legs等
- 特征匹配：用KD-Tree加速动画帧的匹配过程，先把数据库中的每一帧的特征数据通过PCA降维后构建成KD-Tree，检索时可以高效地在多为空间中检索，相比于线性检索，KD-Tree的时间复杂度从O(n) 降低到O(log n)
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）：一种常用的降维技术，用于高维数据的降维和特征提取；通过将高维数据投影到低维空间中，保留数据中最重要的特征，降低数据的复复杂性。
- Matching具体过程：如何确定下一帧该用当前动画片段的顺序帧还是跳帧？
- Author:Yuki
- URL:http://shirakoko.xyz/article/share-03
- Copyright:All articles in this blog, except for special statements, adopt BY-NC-SA agreement. Please indicate the source!
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