计算机动画技术在人工智能上的应用

时间:2019-09-27

摘要

　　自然界大多数生物都具有集群行为，多个生物个体聚集一起进行一系列的生命活动就表现出非常复杂的群体智能行为。最有代表性的就是人工鱼群，它是工生物的一种，其集群行为特性是群体智能和人工生命的体现。在计算机图形学研究人工鱼集群行为及其信息传递机制是一个具有挑战的课题，近年来，将群体智能和人工生命结合依然成为计算机动画中模拟自然界中动物动作和行为的研究热点，也是21世纪生命科学和信息科学相互作用的产物，为计算机动画技在人工智能上的发展提供了理论基础和研究依据。

　　传统的计算机动画技术模拟人工鱼的形态外观和行为动作比较简单。然而，当模拟复杂的人工鱼群行为时就比较繁琐，而且缺乏自主性、逼真性效果不足。基于此，本文在人工生命和群体智能背景下，以“涂晓媛的鱼”为研究对象，以自然界鱼类的生物学和行为控制学为研究依据，以三维建模软件和图形处理工具为技术手段。将人工生命方法和虚拟现实技术相结合，在不采用任何传统“关键帧”技术的基础上，着重构建了具有感知、认知和高级行为规划能力的人工鱼群，并实现人工鱼群在虚拟的海洋环境中的各种行为动作的仿真，从而使得所仿真的人工鱼群具有自然界真实鱼类的基本生命特征和智能行为。为增强人工鱼群的真实感和沉浸感，同时建立了动态的虚拟海洋环境。本文主要研究内容及成果如下：

　　（1）设计了人工鱼的鱼体模型，包括描绘鱼体形态外观的几何模型和模拟产生鱼类原始动画的物理模型。采用曲面建模方法建立了简单、易于控制的几何网格模型，通过引入质量、摩擦、速度等物理属性来建立了“弹簧-质点”的物理模型。为精准控制人工鱼的躯干、鱼尾的摆动角度和速度以实现复杂的运动，本文在涂晓媛对鱼类肌肉收缩和力学特性分析基础上，建立“弹簧-阻尼-质点”系统。另外，将几何模型和物理模型进行组合，解决了单一建模准确度低、运量大以及模型机械化等问题。

　　（2）人工鱼的高级行为设计和集群行为模拟。提出由感知、认知、行为和运动模块组成的行为信息处理系统，详细剖析人工鱼的信息处理分析方式。通过行为设计和行为选择两方面对人工鱼的各种行为进行程序设计，实现人工鱼群前进、后退、悬浮、转弯、俯仰等运动状态根据当时的环境选择合适的动作目标。并改进传统Boid集群模型，在Reynolds聚集规则基础上增加内聚性、排列性、可变速性三原则进行加权函数约束，模拟了鱼类集群行为的运动和智能行为，达到了逼真于自然界鱼类集群的特征效果。

　　（3）建立了动态的虚拟海洋场景。利用OpenGL技术、虚拟现实技术以及三维场景的实时生成技术完成对海洋场景、地形和水草的构建以及摄像机漫游的实现。为了提高虚拟的海洋场景的真实性，对场景中的光照、物体影子、雾隐效果和水流的作用进行实时的渲染。从而为人工鱼群提供一个可以实时交互的海洋环境，增强其真实感和沉浸感。

　　（4）最后给出了整个系统的总体架构和技术实现方法。在VisualC++平上，利用3DSMax建模软件和OpenGL图形工具，采用面向对象的方法将设计的组合优化模型和其行为控制方法用在鱼的运动控制上，建立了一个完整的人工鱼动画仿真系统。该仿真系统演示了人工鱼的生命特征和群体智能行为，从而证明了本文所提出方法的可行性和发展性.

　　关键词：人工生命，群体智能，集群，虚拟海洋环境，几何物理模型，智能行为

Abstract

　　Most creatures have cluster features in nature. They show a very complexintelligent behavior when multiple individuals gather to make a series of life activities.The most representative topic is “artificial fish group”, which is a kind of artificiacreatures. Its cluster behavior characteristic is a reflection of swarm intelligence andartificial life. Study biological activity cluster and information transmissionmechanism is an attractive topic in computer graphics. In recent years, thecombination of swarm intelligence and artificial life becomes a real hot spot forcomputer animation simulation of animal movements and behavior, which also is theproduct of interaction of life science and information science in the 21st century. Thisalso provides the theoretical basis and research basis for the development of computeranimation technology in artificial intelligence.

　　It is relatively simple to simulate the appearance and behavior of artificial fishusing traditional computer animation techniques. However, it is tedious whensimulating the behavior of complex artificial fish groups, and lack of autonomy andrealistic effect. Thus, this paper is in the context of artificial life and groupintelligence, the “Tu Xiaoyuan's fish” was used as a research object, and the biologyand the behavioral control of fish in nature was used as a research basis, and thethree-dimensional modeling software and graphic processing tools were used astechnical means. Artificial life methods and virtual reality technologies are combinedto realize the simulation of various behavioral actions of artificial fish groups in avirtual ocean environment without using any traditional“key frame”technology. Inthis way, the simulated artificial fish population has the basic life characteristics andintelligent behavior of real fish in nature. In addition, artificial fish schools with theability to perceive, cognize and plan high-level behaviors were constructed. In orderto enhance the sense of realism and immersion of the artificial fish school, a dynamic virtual marine environment was established at the same time. The specific researchcontent and results are as follows.

　　（1） The fish body model of the artificial fish was designed, which including thegeometric model that depicts the appearance of the fish body shape and the physicamodel that simulates the original animation of the fish. A simple and easy-to-controlgeometric grid model was established using surface modeling methods. The physicamodel of “spring-mass” was established by introducing physical properties such asmass, friction, and speed. In this paper, based on Tu Xiaoyuan's analysis of fishmuscle contraction and mechanical properties, a “spring-damping-mass point” systemwas established in order to precisely control the swing angle and speed of the artificialfish's trunk and fish tails to achieve complex movements. In addition, the combinationof the geometric model and the physical model solves the problems of low accuracy,large amount of computation, and mechanization of the model.

　　（2） Advanced behavior design and cluster behavior simulation of the artificialfish school. In this paper, the intelligent decision-making method of artificial fish isstudied by an intelligent decision processing system consisting of perception,cognition, behavior, and motion modules. Firstly, the behavior of the artificial fishschool is programmed through both behavioral design and behavior selection in orderto achieve the movement of artificial fish, such as forward, backward, suspension,turning and pitching, and it can able to choose the appropriate action target based onthe circumstances at the time. Then, improve the traditional Boid cluster model ,which based on the Reynolds aggregation rules, three principles of cohesion,alignment, and variable speed are added to perform weighted function constraints, tosimulate the movement and intelligent decision-making behavior of fish clusterbehavior so as to achieve the effect of natural fish clusters.

　　（3） Created a dynamic virtual ocean scene. OpenGL technology, virtual realitytechnology, and real-time generation of three-dimensional scenes are used to completethe construction of ocean scenes, terrain, aquatic plants, and the implementation ofhuman camera roaming. In addition, real-time rendering of lighting, object shadows,fog hiding, and current effects in the scene is performed in order to improve theveracity of virtual ocean scenes. This can provide artificial fish school with a marineenvironment that can interact in real time and enhance its sense of realism and immersion.

　　（4） Finally, the overall architecture and technical implementation of the entiresystem are given. The designed combinatorial optimization model and its behaviorcontrol method are used in the motion control of fish by using 3DS Max modelingsoftware and OpenGL graphics tools, and adopting an object-oriented method, so asto establish a complete artificial fish animation simulation system. The simulationsystem demonstrates the life characteristics and swarm intelligence behavior ofartificial fish school to prove the feasibility and development of the proposed method.

　　KEY WORDS: artificial life, group intelligence,cluster,virtual marine environment,geometric physical model, intelligent behavior

第一章绪论

　　1.1研究背景及意义

　　1.1.1研究背景

　　人工生命和群体智能相结合思想是当前生命科学、信息科学等学科领域交叉研究的产物[1-2].人工生命通过工程技术和系统科学两种途径来模拟人工生命系统，并通过计算机手段模拟自然生命现象，从而将人工智能带入新的阶段。群智能则是人工智能的一种表现形式并用于生物群体行为的模拟，将群体智能技术和人工生命方法相结合为人工动物的研究和计算机仿真系统进步提供了思路[3],本文人工鱼的研究就包含此范围内。集群行为是动物智能研究中最基础、最核心的一步[4].对于简单的生物个体的行为来说是比较缺乏智能性的，然而当多个生物个体集群在一起进行一系列生命活动时就表现出非常复杂的智能行为。

　　本文所研究的人工鱼作为人工生物的典型代表，其鱼群的集群行为是司徒见惯的一种现象。通过对人工鱼群集群行为特性和感知认知模式的研究可以真实的体现人工生命和群体智能下的生物的自主性和智能性。近年来，随着计算机硬件技术的提高，计算机图形学和动画技术取得了很大的进步并且已经应用到3D游戏、广告、视频电影、教育等多个领域[5-8].但如何实现生物群体在计算机上呈现出与自然界生物体逼真外观和形态及行为特性是当前计算机动画研究富有意义和挑战性的课题内容之一。其中，“xiaoyuan的鱼”[9-11]就是将人工生命和传统的计算机动画结合诞生的典型代表，首次成功的在计算机系统上将自然界的真实鱼的感知、习性、动作以及行为等生命特征具体的实现出来，其所取得的研究成果对计算机动画的发展具有重大里程碑意义。本文在此基础上建立了人工鱼的几何外观模型、生物力学模型、行为运动模型以及集群行为仿真系统等来体现计算机模拟的动物生命特征和智能行为。

　　1.1.2研究意义

　　自然界中个体鱼的形态外观以及行为动作在计算机动画的呈现比较简单，但构造复杂的人工鱼集群行为就显得比较繁琐。传统的计算机动画技术采用的是“关键帧”方法模拟海洋环境中的鱼群，对于其动画制作技术不仅要对鱼个体的动作功能、形态状况进行一一设定，还要求对鱼的群体之间的关系、交流互动体系进行比较周密的考虑和布局，不仅造成了大量的工作量和编程的冗余性，而且使模拟出来的动画不具备真实环境中鱼群的特点[12].即使随着计算机硬件技术飞速的发展，动画制作技术已经非常成熟。但当前计算机动画技术大部分设计的人工鱼是人工提前预先设定好的，只能按照设计者规划好的路线执行，不能很好的体现逼真于自然界生物的生命特征和智能行为，严重缺乏自主性。随着对“生物界生命”和人造智能行为功能系统的探索使得人工生命和人工动物的研究成为重要的分支领域[13].对于人工智能鱼的研究终究是基于当前硬件对人工生物的行为动作的仿真，用人工生命的方法在计算机中用编程软件创建同自然界动物类似的生物实体。这成为了计算机科学、电子信息科学、行为动力学、空气力学发展的重要方向之一。本文对于人工鱼的实现是基于人工生命的虚拟生物为模型，将人工生命方法和虚拟现实技术相结合，在不采用任何传统关键帧技术的基础上，实现人工鱼群在虚拟的海洋环境中的各种行为动作的仿真，从而使得所仿真的人工鱼群具有自然界生物的基本生命特征[14].将人工鱼的几何、运动和行为模型三者结合并通过编程给出了具体实现，这不仅弥补了传统计算机动画技术上的不足，还能避免当前设计者需要预先设定好的鱼类行为动作规划，并比较逼真的实现虚拟海洋环境中人工鱼群的行为动画仿真。

　　1.2国内外研究现状

　　1.2.1物体几何变形模型研究概况

　　物体的空间几何变形是计算机动画和虚拟现实领域中一种重要的动画生成技术，主要用于物体外形的几何编辑[15].1984年Barr[16]就提出了局部变形方法，初步完成了形体的生成。由于该方法局限于物体整体的某一部分变形，直观交互性差。然后1986年，Sederderg[17]提出FFD（Free-formDeformation）自由变形方法，通过控制嵌入三变元Bezier体中的参数体的大部分控制点来实现物体的变形效果；紧接着，有学者在此基础上研究出控制框架工具用较少的控制点就可以得到所要求的形状，这就是经典的DFFD直接操纵的自由变形技术[18].1994年，Lazarus[19]提出轴变形技术，为解决FFD方法控制点较多时难以实现交互性的问题，采用轴线来控制物体的变形。同年，Chang[20]提出广义Casteljau算法以及Boorel[21]提出的约束变形法（Scodef）分别实现了迭代反射变化方法控制曲线多边形顶点和定义一系列约束点来影响物体变形后的顶点位置问题。1996年，Feng[22]提出轴变形方法，模拟了鱼的各种游动方式。随着弹簧质点模型在软体组织生物变形的应用，Eberhardt等人[23]研究出B样条曲线法，模拟了软体组织生物的肌肉的几何模型情况。

　　1.2.2基于物理图形建模方法的研究概况

　　80年代出现基于物理图形建模方法的计算机动画技术，其三维造型和运动模拟技术可以进行复杂模型的编辑、现实世界的仿真及医学图形的可视化等多方面的应用，对各种自然物理现象的模拟逼真性效果取得了较好的成果[24].Weil[25]通过模拟悬挂在钉子上的布料状态情况，首次研究出了物理模型建模方法。英国的Miller[26]根据弹簧的收缩、扩张特性将物理模型用于人工生命设计上，模拟出了蛇和蠕虫的肌肉运动，这是“弹簧质点”模型在物理建模方法的首次应用。1987年，Reynolds[27]建立逼真的鸟群飞行动画，这是在对虚拟主体行为的研究基础上，利用分布式群体行为模型实现的。随后，关于群体复杂运动的动画相继产生，如“DolphinsoGratch”和“Physicalmachinepeople”群体动画队列，分布是由美国人Sepulveda和Matatic设计完成的，很好的模拟了群体动画的景观[28-29].另外，Thalmann[30]设计了虚拟鱼群动画，所模拟的集群动画不仅具有实际动作行为，还在此基础上添加了视觉、触觉等情感识别因子。在国内，成迟慧等人[31]基于物理建模的方法实现了窗帘运动实时动画。

　　1.2.3鱼类模拟方法研究概况

　　随着计算机图形学和动画技术的发展，用计算机动画来呈现动物的运动状态且逼着于自然界动物的运动状态模式是近年来研究的热点之一。人工鱼作为人工生物的典型的代表，实现鱼类运动效果的模拟也越来越受到专家所关注。“关键帧”方法是传统动画制作的一种技术，Kochanek等人[32]在研究“关键帧”技术的基础上提出了三次插值样条应用到keyframe系统[33]上。这种方法虽然达到了动画的效果，但是其计算量大以及过程复杂并很难逼真模拟动物的运动特性。Calvert等人[34]研究出鱼的动作获取方法，此方法虽然可以很好的捕抓自然界动物的详细运动特性，但是模拟出动物的动作过于僵硬。为了提高计算机动画中人工鱼的真实性效果，科研人员开始引入了质量、摩擦、弹性以及速度等物理属性。Tertopoulos等人[35]研究了物体的分布式属性对动力反应的影响并提出连续弹性方法实现了鱼的运动，但是鱼的运动状态稳定性较差。

　　Sepulveda[36]通过模型“切块”方法模拟了海豚的运动，Frohlich[37]通过“关键帧”技术模拟了鲨鱼的运动效果，但这两种模式逼真效果性差，只能实现简单的动物运动。赵霖[38]通过采用VertexShader硬件加速处理技术，实现了更加真实的鱼类运动效果，逼真性大幅度提升。基础此，彭之春[39]提出轴变形的机器鱼方法。权晓林等人[40]建立了虚拟鱼的行为模型，实现了生物力学模型和几何模型的有效结合。Shinar等人[41]通过将骨架嵌入虚拟鲤鱼的体内，实现了虚拟鲤鱼和地板的动态交互效果。Liu等[42]使用N-S方程实现了蝌蚪的漩涡式动态运动效果。

　　Wolfgang等人[43]在N-S方程基础上提出采用面元法来模拟金枪鱼的漩涡干扰动。Carlingt[44]通过采用流体力对鱼体耦合问题进行了分析，实现了鳗鱼的自由游动。由于不同种类鱼的体型和形态千差万别，运动方式也各不相同，上述对鱼类的建模及提出的解决方法只是针对于某种类型的鱼来进行几何及运动的模拟。其通用性效果差、扩展繁琐，并不适合其它种类的鱼体建模和运动模拟。此外，所模拟的鱼类的行为大都是按照设计者的意图“执行的”,虽然在某些方面实现了类似于自然界鱼的运动和行为等生命特征，但在智能决策上还有所欠缺，不能真正的“活起来”,自主性性不足。因此，对计算机动画中的鱼群赋予智能生命是当前具有挑战意义的课题。

　　1.3论文创新点

　　传统人工鱼模型是通过几何模型和物理模型分别建模实现的，由于单一模型建模参数设置复杂、计算量大以及制作效率低效，不能很好的体现出鱼类的运动特性。本文从实时性和逼真性两方面考虑，将几何模型和物理模型进行组合，实现人工鱼物理运动的真实性且外观形态逼真于自然界真实鱼类。传统的Boid模型对于集群行为规则的研究是在理想的状态（假设动物的动范围无限大）下进行的，并且忽略了外界环境因素的影响，这与真实鱼的集群行为状态存在较大的偏差。本文在Reynolds聚合规则基础上，通过增加内聚性、排列性和可变速性三个原则来制约个体的运动，以便更好体现个体、环境、行为规则的集群特征，从而实现人工鱼的集群行为模式逼真于自然界鱼群，这样通过改进的传统Boid集群模型，就可以更形象的展现鱼类的集群运动行为。

　　1.4论文研究的主要内容

　　本文重点研究了基于群体智能、人工生命和虚拟现实技术结合下的人工鱼群的智能行为，着重构建了具有感知、认知以及高级行为规划的人工鱼群，并建立动态的虚拟海洋环境以增强人工鱼的真实感和沉浸感。本文内容共分为六章，其结构逻辑如图1-1.

　　第一章：绪论。简要介绍了本文的研究背景及意义，阐述了物体几何模型、物理模型以及鱼类模拟方法在国内外的研究现状，从而制定本文的主要研究内容与方法。

　　第二章：鱼类集群特点和群体智能行为。本章首先详细介绍了两种典型的生物集群模型，然后对鱼类的集群模式进行了分析，最后阐述了本论文中所涉及到的相关理论和方法，为下文的研究提供了相关依据。

　　第三章：几何和物理模型组合设计鱼体模型。首先采用曲线建模方法建立简单、易控的鱼体网格模型；然后采用生物力学的物理建模方法建立“弹簧质点”模型，并将两种模型的优化组合，实现人工鱼运动的灵活控制。

　　第四章：人工鱼的高级行为设计和集群行为模拟。首先提出由感知、认知、行为和运动模块组成的信息处理系统，详细剖析人工鱼信息处理分析方式，并通过人工鱼的行为设计和行为选择来设计其各种行为程序。

　　最后通过改进的Boid集群模型对人工鱼的两种高级集群行为规划进行建模分析，模拟了人工鱼集群的运动特征和智能行为，以达到逼真于自然界真实鱼类集群的效果。第五章：虚拟海洋场景中人工鱼仿真系统的实现。基于人工生命将人工鱼的组合模型和行为控制方法用在人工鱼的运动控制上，建立一个完整的人工鱼动系统。另外建立一个逼真的虚拟海洋的场景，为人工鱼群提供了一个可以交互的海洋环境以增加其沉浸感和真实感效果。

　　第六章：结论与展望。总结本文的结论与不足，对未来的研究工作进行展望。

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　　第二章鱼类集群特点和群体智能理论
　　2.1生物集群模型
　　2.1.1Boid模型
　　2.1.2Vicsek模型
　　2.2鱼类集群模式和行为分析
　　2.2.1鱼类集群模式
　　2.2.2鱼类集群行为分析
　　2.3人工生命与群体智能
　　2.3.1人工生命
　　2.3.2群体智能
　　2.3.3群体智能和人工生命的关系
　　2.4本章小结

　　第三章几何和物理模型组合设计鱼体模型
　　3.1鱼类身体结构和运动模式分析
　　3.1.1鱼类的身体结构
　　3.1.2鱼的运动模式分析
　　3.2鱼体的几何网格建模
　　3.3鱼体的物理模型建模
　　3.3.1弹簧质点模型
　　3.3.2鱼体的动力学模型建模

　　3.4基于几何物理模型组合优化的鱼体设计
　　3.5实验结果与分析
　　3.6本章小结

　　第四章人工鱼的高级行为设计和集群行为模拟
　　4.1鱼类行为信息处理分析
　　4.1.1感知模块
　　4.1.2认知模块
　　4.1.3行为模块

　　4.2面向高级的鱼类行为设计
　　4.2.1行为设计
　　4.2.2行为选择
　　4.3基于改进Boid集群模型的人工鱼集群行为
　　4.3.1改进Boid模型
　　4.3.2集群逃避行为规划
　　4.3.3集群捕食行为规划
　　4.4实验结果及分析
　　4.5本章小结

　　第五章虚拟海洋场景中人工鱼仿真系统的实现
　　5.1总体架构和技术方案
　　5.2实验环境
　　5.3虚拟海洋环境场景搭建
　　5.3.1摄像机漫游的视角控制
　　5.3.2地形构造
　　5.3.3海洋场景构造
　　5.3.4场景渲染
　　5.4人工鱼仿真系统设计与实现
　　5.5实验结果和分析
　　5.6本章小结

　　第六章总结与展望

　　6.1总结

　　人工鱼是人工生物的典型代表，其集群行为表现出复杂的智能行为是群体智能和人工生命结合的体现。人工生命利用计算机手段模拟自然界生物的生命现象，并塑造一个庞大的人工生命系统，将人工智能带入新的阶段。群体智能是工智能的一种表现形式并用于生物群体的行为模拟，有利于人工动物的研究以计算机仿真系统的发展。以群体智能和人工生命为理论研究依据，并利用计算机图形学来研究人工鱼群的运动行为及其信息传递是具有吸引和挑战的课题，对人工智能的发展具有较高的理论和实际应用价值。本文是在人工生命和群体智能背景下，以自然界鱼类的生物学和行为控制学为研究依据，以涂晓媛博士所建立的虚拟鱼为方法为指导，以虚拟现实技术、三维建模软件和图形处理工具为技术手段。

　　着重设计了人工鱼的鱼体模型、生物力学模型、双层控制结构以及人工鱼群的行为动作仿真系统，其中系统包括动画的自主生成、对动态虚拟海洋场景的构建以及人工鱼群体智能行为的模拟。最终实现人工鱼群在虚拟海洋场景中的动画仿真，体现其生命特征和智能行为。全文的主要工作汇总如下：

　　1.首先介绍了物体几何变形模型和物理图形建模的方法理论，并对国内外鱼类模型的研究概况做了详细的综述，总结当前人工鱼动画制作存在的关键问题。然后基于生物集群的模型（Boid模型和Vicsek模型）对自然界鱼类的集群模式进行分析，并剖析了本文所依据人工生命和群体智能的理论方法的内在关系机制，从而提出本文的人工鱼的智能仿真系统。

　　2.基于自然界鱼类的生物学和行为控制学，剖析了人工鱼身体结构及各个运动部位的推进模式。通过3DSMax建立简单、易于控制的几何网格模型，并引入质量、摩擦、速度等物理属性来建立“弹簧-质点”的物理模型。然后在涂媛博士对人工鱼的肌肉收缩和力学特性分析基础上，对所构造的物理模型进行力分析，建立了“弹簧-质点-阻尼”系统。为了解决单一建模的精确度低、模型机械化问题，本文提出几何、物理模型的优化组合方法，通过将几何模型的控制网点和动力学的对应点相连接来实现人工鱼的运动和弯曲。使人工鱼群更符合自然环境中真实鱼的特性，具有更加逼真的效果和实时性。

　　3.通过人工鱼的感知、认知、行为、运动模块详细剖析了人工鱼信息处理分析的方式。首先，基于人工生命和群体智能结合的思想把“生命”的计算方法赋予动画中的角色。然后，基于人工鱼的行为控制和行为选择构建双层控制系统结构，并对人工鱼的觅食、集群游动、随机游动、追尾行为进行设计来展现其智能行为。最后，通过改进的Boid集群模型对鱼类集群行为中两种高级集群行为规划进行建模分析，模拟了鱼类集群行为的运动和智能决策行为，达到了逼真于然界鱼类集群的特征效果

　　4.本文利用OpenGL技术、虚拟现实技术以及三维场景的实时生成技术对动态的虚拟海洋场景进行设计，其中主要包括对海洋场景、地形和水草的构建以及摄像机漫游的实现。为了提高虚拟的海洋场景的真实性，对场景中的光照效果、物体影子、雾隐效果及水流的作用进行实时的渲染。从而为人工鱼群提供一个可以实时交互的海洋环境，增强其真实感和沉浸感。

　　5.本文在VisualC++平台上，使用3DSMax建模软件和OpenGL图形工具并采用面向对象的方法将设计的组合优化模型和其行为控制方法用在鱼的运动控制上，建立了一个完整的人工鱼动画仿真系统。此外，通过相关软件和编程并基于Boid集群模型的改进方法对人工鱼的集群行为特性（集群捕食和躲避敌害）进行了直观性分析，进一步呈现出人工鱼群在集群活动中的所展现出来的智能行为。

　　6.2展望

　　本论文详细设计了人工鱼在虚拟海洋环境下的真实仿真，但仍然有一些不足和需要改进的部分，今后需要从以下几点进一步完善：

　　（1）由于实验室条件的限制，我们对人工鱼的几何建模并没有用精确的仪器进行测量，而主要通过肉眼的观察，对鱼的形态和外观参数的设置比较粗糙，在设计比较复杂的鱼体几何模型时，不能真正达到完全逼真于自然界鱼群的要求。

　　（2）对于本文人工鱼的生命特征构建这一块，都是在鱼类理想状态下进行的，没有考虑到鱼的身体和精神状态这一块，例如，鱼群游动会感到疲乏、自身体力值的波动状况。后续研究需要较为系统的完善整个生命特征体系，使其具自然界鱼类的整个生命周期。

　　（3）对于人工鱼的智能决策行为程序，设计了鱼的多种经典智能决策行为运动模式（集群行为、觅食行为以及追尾行为等），并对其简单的执行策略进行了相关设计，但并没有考虑复杂的的执行策略问题，比如在觅食行为时采用多种进攻策略、遇到捕食者时选择多种逃脱路径等。

　　参考文献

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