虚拟人运动控制（精选4篇）

虚拟人运动控制 第1篇

1 虚拟人行走模型

1.1 虚拟人行走模型的建立

虚拟人是由计算机合成的真实的人人体是个复杂的机构, 如果要建模生成一个三维立体的人体模型就要对真人身体的头、四肢、躯干、皮肤肌肉等部位进行严格的分析, 还包括人体上百个关节和细密器官的分析, 建立一个运动模型, 人体中肢体与肢体之间是相关联系的, 可以将人体的关节看成几个点, 各个骨骼之间形成一条一条的链条, 根据关节之间不同的旋转和身体部位安置的角度让身体的各个部分相互融洽连接。

1.2 虚拟人行走过程

人体行走的过程看似简单但是相对与虚拟过程就比较复杂, 人在行走时每条腿会经历承受期和摆动期, 腿的承受期主要分为脚后跟着地到脚尖接触到地面, 行走周期是相对循环的, 很多步子聚集到一起构成人体进行路线行走的平移, 还要对支撑脚与地面之间进行准确的碰撞测试, 由于两条腿的来回摆动, 以两步为周期平移一步, 以此循环也就形成了两条腿的摆动过程, 进一步地实现了在水平地面上的连续行走。

2 虚拟人的运动控制技术

2.1 运动控制的关键帧方法

关键帧技术来源与动画片的制作方法, 最初关键帧技术只是通过编入帧与帧之间的卡通的形状, 在动画片中, 所有的影像画面都通过设计关键帧中位置角度的一些参数问题来设计, 关键帧技术根据人体的运动和活动状态将人体的动作分解成一系列的动作, 每个动作对应相应的帧, 但是电脑技术有时不会考虑人体的物理等一些特殊特性, 所以会存在不恰当的插入导致虚拟人的不合理的动作, 所以通常采用双值插入的方法来有效解决关键帧出现运动轨迹错误的现象, 通过设定动作和运动速度的插值参数, 让速度来控制动作形成流畅的轨迹。

2.2 运动捕捉技术

随着技术的进一步成熟, 运动捕捉技术有着非常广泛的应用领域。运动捕捉方法是指通过记录三维空间中的人体运动轨迹, 并将运动轨迹转化为运动数据, 对这些数据合成编辑以此合成虚拟人运动的过程。用于动画设计的运动捕捉技术通过一种光学设置将演员的表演姿势头部运动以及表情投射在计算机上, 通过调整数据再加入真实的情感来完成制作。运动捕捉技术最大的优点在于能有效的捕捉真人的运动数据, 数据传输能将运动数据从捕捉设备准确迅速地传送到主机系统再生成很多高难度的动作, 因而虚拟人的运动能和真人运动十分相似, 模仿度逼真度超高。但运动捕捉技术同样存在设备昂贵虚拟人本身的条件制约等一些缺陷, 动力学控制虚拟人的运动体现了人体运动的真实性, 但运动性太强。还可能因为冗杂的或者错误的数据和设备本身的干扰造成虚拟人身上跟踪器的移位反而导致画面运动的失真。但是运动捕捉技术仍然因能自动捕捉到人体运动的各个细节广泛运用在各领域。

2.3 物理的仿真技术

物理的仿真技术利用生物学动力学等物理定律完成运动, 从而弥补了关键帧技术的不足之处, 一般有半物理仿真技术和全物理仿真技术, 半物理仿真技术的逼真度较高, 主要重视人机之间的关系, 全物理仿真采用物理模型的仿真, 主要通过对实物的模拟完成仿真。我们通常应用人体关节的基本动力学和动力学模型, 通过分析物理规律计算运动的过程, 来完成动态的仿真, 使得创作出的虚拟人的运动更加逼真。物理的仿真技术的优点主要是能结合动力学相关物理定律实现关键帧技术无法实现的理想运动控制。优越于其它运动控制技术的优点主要表现在:首先, 利用基于物理的仿真技术可以生成用关键帧技术无法实现的完全符合物理特性的理想的运动, 人机之间的更多的交流使得捕捉到的技术更加精确。

3 虚拟运动的进一步发展

3.1 虚拟人运动控制的研究现状

近几年, 国内外研究虚拟人运动控制的团体日渐壮大, 国外相关团队对虚拟人的运动行走运动控制技术和捕捉进行了透彻研究, 还有团队研究虚拟人面部的表情头发衣服进行了动画研究, 实现了运动的仿真。国内的研究机构致力研究虚拟人运动的实时控制, 通过对虚拟人身体部位的相关约束实现了虚拟人步行跑步等运动方式的拓展。

3.2 虚拟人的广泛应用

虚拟人广泛应用在国防航天和医学等人类活动领域, 应用虚拟人可以制作出符合中国人航天服的数据, 在汽车防撞的实验中也可以运用虚拟人检测防撞强度质量, 在医学领域, 虚拟人可以有效的帮助医生观察人体组织, 提高医学效率。例如美国公司开发了Jack的虚拟人行走, 能实现人体模型的建立和行走的仿真控制, 通过关键帧动画方法, 用户可以自己实现虚拟人姿态的调节, 拓展了虚拟人行走的仿真功能。Jack虚拟人除了能直立行走还能跑跳弯腰低头行走, 还能进行攀登跳跃等高难度的动作。本文对目前虚拟人几何模型建市的几种常用方法进行了阐述, 并对它们的优缺点进行了对比分析, 同时对走步、跑步等几种典型的运动的控制方法进行了概述和对比研究。总而言之, 随着科学技术的发展, 虚拟人运动控制技术逐渐成为虚拟现实技术的关键, 已经日益广泛的渗透到人们的日常生活中, 因而受到人们的关注和重视。我们应当继续对虚拟人行走建模进行深究, 通过多种技术的相融合解决运动控制的各方面问题满足虚拟技术的需要和快速发展。

4 我们的工作

通过对虚拟人行走建模及运动控制的研究, 我们建立了自主虚拟人智能行为的通用框架, 包括两个模块, 模块一主要解决虚拟人骨架建模方法, 虚拟人运动建模方法, 骨骼蒙皮方法, 模块二重点解决了虚拟人运动控制问题, 包括参数化关键帧方法, 逆向动力学ik求解, 基于运动融合技术的运动切换。该框架实现了一种生成真实感智能行为反应动画的方法, 具有较好的真实感。在实时虚拟环境中进行的仿真实验结果表明作者提出的通用框架可有效进行自主虚拟人建模, 为实时交互虚拟环境创建具有高度自主性、环境感知能力智能行为决策与运动控制能力的真实感虚拟人。

参考文献

[1]卢晓军, 李焱, 贺汉根.维修仿真中虚拟人动作数据库的研究与实现[J].计算机仿真, 2006 (1) .

虚拟人运动控制 第2篇

本文首先介绍虚拟人体建模方面的研究工作，就虚拟人形象化建模存在的问题，给出具体的关键技术和方法；然后，对传统的运动控制技术和方法加以归纳总结，并分析了自主感知行为的运动捕获数据驱动方法；最后，就自主感知行为虚拟人运动控制研究方面的存在的难点以及未来研究的方向，给出一些自己的想法。

1 人体建模方法研究

人体是一个复杂的生命体系统，由骨骼、皮肤、肌肉和神经系统等组成，其中关节和骨骼的自由度较多。目前，人体建模面临两方面的问题：一是虚拟人骨骼结构的简化及数学表达；二是建立逼真的外形，这是两个相互依赖的问题[1]。虚拟人的运动控制大部分是基于骨骼模型，也称之为骨骼动画。由于肌肉和神经系统的建立存在着很大的困难，研究的难度巨大，所以骨骼模型忽略了肌肉和神经系统。依据人体解剖学原理，人们制定了两个重要的国际标准H-Anim和MPEG-4来表示虚拟人骨骼结构[3]，主要是将人体的骨骼和关节进行简化，减少其自由度，这样可以降低建模的难度。人体建模的方法主要有基于几何的方法、基于二维照片重构方法和基于人体测量学的方法等[4]。

(1)基于几何建模技术研究较多，常常采用棒状型、体模型和表面模型（如图1所示）。虚拟人几何建模主要是使用三维造型软件，如Poser、3dsMax、Maya等来构建人体模型。针对Poser软件输出的人体模型缺乏关节点数据问题，文献[7]提出一种基于模型的快速人体建模方法。给出一种骨架提取算法。此方法从Poser输出的人体模型中提取出其骨架以后，将骨架层与皮肤层绑定，应用运动学方法使得骨骼驱动皮肤变形。依据H-Anim标准建立分层的骨骼模型，通过设置所有关节的自由度（DOF），采用三角网格方法来仿真皮肤层。

(2)基于二维图片重构方法，采用数字图像处理的方法，提取二维图片中人体的特征点和参数，来重构三维人体模型。李毅等人[6]针对输入的草图，提出一种通过草绘三维人体建模的模板形变方法。将草图特征映射到三维人体模板，实现个性化的三维人体建模。有文献提出了一种基于视频的人体骨架建模新方法，通过提取视频序列中人体骨架的特征，建立透视投影下的三维人体骨架模型，然后通过蒙皮来建立虚拟人皮肤模型。

(3)基于人体测量学的方法，主要是借助一些三维扫描仪，依据人体测量学的原理，来构建三维人体模型。文献[7]提出一种采用Kinect扫描人体重建个性化人体模型方法，此方法的主要目的是用来解决三维试衣系统中人体建模方法难于建立大量个性化的三维人体模型的问题。通过扫描获得各种不同类型人体的测量数据，可以迅速构建参数化的人体模型，实现个性化、多样化的逼真虚拟人模型。

以上三种人体建模方法，存在的主要问题就是建立的虚拟人模型，只有单一的骨骼层或皮肤层，即便已经将二者关联起来，即将骨骼层和皮肤层绑定，通过骨骼层驱动皮肤层变形。但是在虚拟人运动过程中，存在皮肤层的塌陷、断裂等问题，研究者往往忽略了这些问题，未来研究的主要方向就是如何有效的解决上述问题，建立肌肉层模型，实现逼真的虚拟人外形。

2 虚拟人运动控制技术的相关方法

虚拟人运动控制一直是虚拟人研究领域的关键技术之一。早期的虚拟人运动控制，主要是通过数值计算方式控制虚拟人运动。近期国内外出现了大量有关虚拟人应用软件，最显著的特点就对运动控制的效率以及实时性有了很高的要求，研究者关注的焦点是如何将人工智能技术与运动控制技术结合在一起，实现“自主”虚拟人。在自主虚拟人行为感知系统当中，虚拟人根据行为决策系统输出的决策结果，依靠运动控制系统，执行相应行为动作，例如前往某个地方、闲逛、攻击目标、逃避危险等[15]。

2.1 传统的运动控制技术

在虚拟人研究领域，传统的运动控制技术主要有基于关键帧的方法、基于物理控制方法、基于动力学方法、基于运动学的方法等。

1）关键帧方法。

2）物理控制的方法。

3）运动学方法。

4）动力学方法。

5）视频数据驱动的方法。

2.2 基于运动捕获数据的控制方法

人体运动捕获数据是直接记录人体的运动数据并将其用于生成计算机动画，因其视觉真实感、富有表现力等优势，越来越多地被应用于动画、电影制作以及游戏等产业中。利用传感设备捕获人体运动数据，捕获到的运动数据描述了骨架的结构以及在各个时间点的运动参数，它可以视为一个时变函数[10]，给定时间参数，可以确定该时刻人体各关节的状态信息。由于捕获的数据存在一定的冗余，为了驱动虚拟人在三维虚拟空间中更流畅运动，需要对捕获的运动数据预处理，提取一些关键帧数据[11]，将关键帧数据与人体模型进行映射。

对于精度较高的捕获设备，得到的运动数据准确度高，能充分体现出运动的细节。文献[12]中作者将捕获的动作文件进行编辑，来合成逼真的虚拟人运动。文献[13]中采用实时的动作捕获技术，在虚拟舞台上进行现场戏剧表演，实现了仿真人体的舞蹈动画。这是将传统的艺术表演形式搬移到了虚拟空间，是艺术领域内一次技术革新，引起越来越多研究者们对这种新的艺术表达方式的关注。文献[14]提出一种“模板化”的运动控制方法，主要是将捕获的运动数据，根据稀疏主成分分析方法、Group lasso以及Exclusive group lasso三者结合起来，找到每一种运动内在的具有语义特征的自由度，并将其包装成模板化的运动参数留给用户，用户便可根据该参数的语义描述，直观地进行实时的模板化运动合成和控制。

上述方法各有优缺点，基于运动捕获的方法，虽然可以提高运动控制的效率和实时性，但是其无法适应虚拟环境的变化，运动显得死板僵硬的缺点也很明显；基于物理控制的实时计算方法，虽然可以使虚拟人运动显得真实，但是计算复杂、占用资源的缺点也限制了应用的范围。因此，可以采用多种方法综合的途径进行，糅合每一种方法的优点，这样能极大地提高虚拟人运动控制的实时性。

3 自主感知行为的运动捕获数据驱动方法

前面所述的内容，研究者关注的焦点是虚拟人运动的逼真性与实时性，根本上忽略了虚拟人与虚拟环境之间的交互性。考虑到虚拟人与虚拟环境之间的交互作用，研究者提出通过建立自主感知模型APM,Autonomous Perception Model），使虚拟人实现自主行为控制。自主感知模型是自主虚拟人理解周围环境、进行自主行为控制以及决策的基础，其主要目标是通过不断地监测虚拟环境的变化，为行为控制模型提供必要的信息。

3.1 感知模型

通过建立感知模型来模拟虚拟人对虚拟环境感知限制，主要由视觉、听觉和触觉过滤器组成。视觉过滤器的原理是采用计算机视觉计算的方法计算出虚拟环境中各个对象与人眼之间的相对距离，根据设定的虚拟人所观察的范围，判断某个对象是否在虚拟人视野范围之内。为了提高感知模型检测的准确性，可以采用经典的可见性计算方法分别求解虚拟人到包围盒8个顶点的视线与其他物体包围盒矩形是否有交点来判定空间的遮挡关系，包围盒的选取要求光线与包围盒的求交测试尽可能的简单。将得到的对象信息与虚拟人直接关联，植入能否被感知的状态值，设置虚拟人对物体的感知权限。听觉和触觉过滤器主要作为视觉过滤器的补充，扩大虚拟人的感知范围。

3.2 行为决策模型

决策网络是一种表达解决决策问题的有向无环图。有文献中使用GeNie&Smile决策网络包编程实现虚拟人行为决策模型。作者在行为决策模型设计中，将决策网络划分为顶级网络、一级子网络和以下各级子网络组成。一级子网络包括熟识行为网路、攻击响应网络、呼救响应网络以及补充能量行为网络。

3.3 运动控制模型

虚拟人根据行为决策系统输出的决策结果，依靠运动控制系统，执行相应行为动作。在高层控制中，通过设计路径规划器，根据目标地点，生成虚拟人的运动路径轨迹。路径规划器采用A*算法进行路径搜索。通过使用碰撞检测，可在运动控制物理层上检测出虚拟人之间及与虚拟环境景物之间发生的碰撞，并进行相应的碰撞反应处理[8]。

4 总结与展望

虚拟人运动控制 第3篇

本文针对在虚拟人基坐标发生变化时, 关键帧插值出现失真现象, 考虑基坐标在真实运动中的变化情况, 引入修正因子进行修正, 并通过仿真实例来验证模型的有效性。

1 虚拟人运动分析

在虚拟维修仿真中, 常采用逆运动学算法获得关键帧, 再通过关键帧插值获得连续的动作。当基坐标发生变化时, 一般的关键帧插值算法会分别对关节角和基坐标进行插值, 两者以相同速率变化, 而这与实际情况不相符, 以下蹲动作为例, 会出现穿透障碍的失真现象, 如Delmia动作库中的下蹲动作, 双脚在下蹲过程中穿过地面。此时, 往往需要添加较多的关键帧或使用碰撞检测功能来防止失真现象。但前者需要花费更多的人力时间, 影响仿真工作的效率, 而后者则会消耗更多的计算机资源, 在复杂场景下可能会影响仿真的实时性。发生这一问题的原因是人在实际运动时, 基坐标并非匀速运动, 因此, 在插值时需要对基坐标进行一定的修正。

2 关键帧插值的基坐标修正方法

2.1 逆运动学算法求解

本文的虚拟人采用多刚体系统的骨骼模型, 全身有34个关节自由度, 如图1所示。

对于逆运动学问题求解, 是已知运动链的末端控制点的目标姿态, 计算运动链各关节的关节角度[3]。利用Jacobian矩阵可以建立两者关系, 即:

其中, J为Jacobian矩阵, 由运动链的几何特征唯一确定。

而逆运动学问题的解通常可以表示为:

其中, J+=JT (JJT) -1为Jacobian矩阵的Moore-Penrose广义逆。

2.2 关键帧插值的基坐标修正

根据逆运动学算法迭代求解得到的虚拟人姿态进行关键帧插值, 关节角与末端控制点的关系为:

中, B为基坐标, T (q) 为基坐标与末端控制点的坐标变换矩阵。

取修正因子h=L-x, L为环境限制边界, 无限制的自由度分量取Li=xi。以地面限制为例, 假设地面坐标为z, 则:

修正后的基坐标B′=B+h。

修正后的末端控制点x′=T (q) B′

通过对基坐标的修正, 可以消除与限制边界的干涉量, 达到姿态修正的目的。

3 仿真实例

以虚拟人下蹲动作为例, 使用逆运动学算法求出下蹲后的姿态, 使用带基坐标修正的关键帧插值算法获得完整的下蹲动作, 整个运动过程中虚拟人都没有与地面发生干涉, 如图2所示。

本文中所使用的仿真实例是在AMD A10-5750M (2.5GHz) CPU, 内存4GB的PC机上完成, 平均姿态计算时间为0.068s, 可以流畅地完成仿真, 具有较好的实时性。

4 总结

为了解决仿真中基坐标发生变化时出现的失真现象, 本文提出了一种引入修正因子的关键帧插值算法, 对基坐标进行了修正, 所获得虚拟人仿真动作符合真实情况, 同时, 具有较好的实时性。

参考文献

[1]刘佳, 刘毅.虚拟维修技术发展综述[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2009, 21 (11) :1519-1534.

[2]郝建平, 蒋科艺, 王松山, 等.虚拟维修仿真理论与技术[M].北京:国防工业出版社, 2008.

虚拟人运动控制 第4篇

关键词：手语合成,虚拟人,虚拟人动画,运动学,JAVA3D

手语是聋哑人使用的语言,它是由手形动作加上表情姿势而组成的表达系统,是一种靠动作和视觉进行交流的特殊语言。手语合成就是把基于文本的自然语言通过手语合成系统翻译成聋哑人认识的手势语言,通过计算机生成的三维虚拟人将手势表达出来。基于虚拟人技术的维吾尔语手语合成系统可以被广泛的应用到众多领域,例如:维吾尔语三维手语教学、新闻播报、聋哑人和正常人的交流等,对提高聋哑人的生活质量有着重要的意义。该文通过对维吾尔语手语的研究,用机器人运动学的方法对虚拟人手臂模型进行建模,运用JAVA3D技术构建了维吾尔语手势编辑器,能够准确的实现手语动作,为手语合成系统的建立打下了良好的基础。

1 机器人运动学

表示机器人操作机或机械手(Manipulator)每个杆件在空间相对于绝对坐标系或相对于机器人机座坐标系的位置及方向的方程,称为机器人的运动学方程[1]。对于各运动构件上笛卡尔坐标系的变换关系,该文采用的是齐次坐标变换。例如第一个构件的位置及方向用齐次坐标矩阵A1描述,第二个构件的位置及方向用齐次坐标矩阵A2描述,则第i个构件的位置及方向就是齐次坐标变换:

即各齐次坐标矩阵依次连乘,便得到齐次坐标变换。

1.1 坐标旋转和坐标平移的复合变换

对于最一般的情形:坐标系{B}的原点与{A}的原点既不重合,{B}的方位与{A}的方位也不相同。用位置矢量Ap BO描述{B}的坐标原点相对于{A}的位置;用旋转矩阵R描述{B}相对于{A}的方位,如图1所示。[2]对于任一点p在两坐标系A和B的描述Ap和Bp具有如图1的变换关系。

1.2 齐次坐标

我们采用齐次变换来进行相关的坐标变换。在该变换中,采用的坐标是齐次坐标。所谓齐次坐标,就是用n+1维坐标来描述n维空间中的位置[3]。设三维空间任一点P在直角坐标系OXYZ中的坐标为(x,y,z)对应于齐次坐标为(x1,x2,x3,x4),且:

其中,x4称为比例坐标,为不等于0的实数。

1.3 平移齐次坐标和旋转齐次坐标变换

空间某点由矢量ai+bj+ck描述。其中,i,j,k为轴x,y,z上的单位矢量[4]。此点可以用齐次平移交换表示为:

其中,Trans表示平移变换。对已知矢量u=[x,y,z,w]T进行平移变换所得的矢量v为:

对应于轴x,y或z作转角为θ的旋转变换,分别可得:

2 手臂运动约束

手部动作的限制主要是对关节运动,约束条件反映了以下四种情形:1)关节角度的限制和约束的运动类型,第二到第五个手指的第三个关节由于只能做弯曲、伸直运动,而且第一和第二关节只能弯曲,伸直在同一方向上,因此,同一平面上的有四个手指是第二到第五手指;2)第一关节弯曲的程度大约是第二关节弯曲程度的2/3,指骨之间弯曲对人类手指运动的限制是,在没有外力的情况下,就不可能有第一个关节弯曲而第二关节不弯曲的情况;3)对于掌骨和手之间的约束,由于独立的一个手指的弯曲要受到指状组合型韧带的限制,当第三个关节弯曲时的角度大概是90度,而对于第二个手指却少于90度,第三到第五个手指弯曲的角度超过90度,手指弯曲会阻止一个手指的伸展,因此,第三关节弯曲角度取决于相邻手指弯曲或伸展;4)掌骨与手之间的关节并拢和分开的约束,握成一个拳头时,随着手指弯曲的角度增加手分开与并拢的角度减少,第三个手指作用限制并拢与分开,而自然伸开手掌时,并拢与分开可自由进行。[5]

通过右乘表示四个运动的四个矩阵就可以得到变换矩阵A,矩阵A表示了四个依次的运动。从而得到结果如下:

按照以上规则,并按照实际应用中的要求选取了多自由度关节的简化形式之后,建立了手臂肩关节到手腕关节的坐标系,各坐标系的建立有一定的相互依附关系如图2所示,肩关节建立了三个坐标系,肘关节建立了两个坐标系。[6]

根据D-H法,建立了D-H参数表:

由表可得各关节的坐标变换如下所示:

Si表示Sinθi,Ci表示Cosθi,A1表示构件坐标系1相对于参考坐标系的变换关系,A2表示构件坐标系2相对于构件坐标系1的变换关系,其余变换以此类推。[7]将上面列出的转换矩阵依次相乘就可以得到手臂各关节的空间位姿矩阵,腕关节的矩阵为:

其中:

3 设计与实现

工作台是使用JPanel gui Panel()方法构造出GUI图形用户界面。为了减少内存的占用.将大部分组建作为局部变量的形式,只将各个关节滑动条作为成员变量。[8]用户界面如图3所示:

手语编辑器的效果展示,手语词“您好”的效果展示如图4所示:

4 结论

该文通过人体生理结构,确定了人体自由度以及约束条件。并且建立了Denavit-Harten bery数学模型,根据齐次变换矩阵推导出虚拟人手臂关节的运动学方程,通过正向运动学求解出关节各个坐标值,从而驱动各个关节的运动,实现了手势动作。在j2se平台上,运用并整合JAVA2D图形编程和JAVA3D建模技术,达到通过控制虚拟人关节转角参数来控制手臂姿态的目的,构建了维吾尔语手语编辑器,能够准确的实现手语的编辑,为以后手势库的生成打下了良好的基础。

该文对基于维吾尔语手语合成的虚拟人姿态控制研究还处于起步阶段,还有很多不足之处。在接下来的工作中,虚拟人的建模方法、对虚拟人静态姿态编辑技术的改进、虚拟人外观的改进、手语合成中手势库的建立、手势数据的压缩、人体运动分析方面以及在嵌入式系统的实现等地方都需要做大量的研究。后续的工作必将会推动维吾尔语手语合成系统的发展,为维吾尔语手语合成系统的广泛应用奠定基础。

参考文献

[1]杨雨标.基于VRML-JAVA的机器人运动仿真研究[J].机械科学与技术,2004,23(1):560-565.

[2]王从庆.基于0penGL的机械手三维可视化仿真研究[J].机械科学与技术,2001,23(7):56-61.

[3]王朔.可用于虚拟建筑环境的web3D技术初探[D].广州:华南理工大学,2003.

[4]高伟.计算机手语的研究与应用[J].计算机研究与发展,2003,24(3):98-101.

[5]汪兴谦.VRML与JAVA编程实例讲解[M].北京:中国水利水电出版社,2002,24(12):894-902.

[6]徐琳.基于文本的中国手语合成研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2003.

[7]徐琳.面向机器翻译的中国手语的理解与合成[J].计算机学报,2000,23(1):60-65.