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服装动画是虚拟现实领域研究的热点和难点之一，也是数字娱乐产业的核心技术之一。利用服装动画技术，能够驱动虚拟角色的服装跟随肢体动作产生逼真的动态效果，为虚拟角色带来强烈的视觉真实感，在影视、动漫产品制作以及服装工业等领域，具有广阔的应用前景。
本文以布料运动实例数据、服装动画数据为研究对象，研究服装动画模型的建立、模型参数优化和模型评价等方法，取得了以下研究成果：
1.提出了一种人体服装动画混合计算模型
已有的服装动画计算模型，根据其关注的布料属性不同，可以分为基于物理的模型和基于几何的模型。前者具有效果优势，后者具有效率优势。将两种方法有效融合在一起的混合计算模型，是解决实时服装动画行之有效的思路。已有的混合模型[HBVT99][OM01][CT02][CT04][高成英04]，或缺乏合理的划分依据，或要求实时计算中的人体运动姿态与预处理中的尽可能接近，并存储大量的动画样本数据。
本文在对服装动画样本数据进行分析的基础上，研究并提出了一种虚拟人服装动画混合计算模型。利用动画样本数据中的“服装-人体”位置冲突(collision，也称碰撞)信息，通过分析，预测服装运动与人体运动的相关性；根据运动相关性，对服装模型进行合理的区域划分，建立支持实时计算且效率可动态控制的服装动画混合计算模型。其特点在于：1)能够自动完成模型混合；2)支持实时计算；3)效率可动态控制；4)划分更为细致、合理。实验结果表明，在同等计算效率前提下，动画效果与基于静态距离方法相比，更接近纯物理的模拟效果。
2.提出了一种“服装-人体”快速冲突检测方法
在服装动画计算中，服装模型与人体模型间的位置冲突检测，是计算较为耗时的环节。已有的方法，每一时刻都需要根据人体表面每个面片的新的位置信息，计算并更新冲突检测中所需的中间数据，例如包围盒大小、层次等，花费大量存储空间和计算时间。
本文根据人体模型及其运动特点，提出了一种“服装-人体”快速冲突检测方法。通过对三维人体模型进行重新结构化，将服装模型与人体表面的冲突检测，化解为服装模型上顶点与人体骨架间的简单测距操作。与已有方法相比，其优点在于：1)冲突检测所需的中间数据，仅为人体骨架信息，更新时间极短；2)冲突检测的时间复杂度为O(n)(n为服装模型上的顶点数目)；3)检测过程中的点面相交判断，简化为测距操作。实验结果表明，对于含2796个面片的服装模型，冲突检测所需时间仅为0.0051秒；其效率是基于双层候选集的GPU加速检测方法和基于遮挡查询的GPU加速检测方法的5～10倍。
3.提出了一种布料运动的动力学模型参数学习方法
现实生活中布料材质变化多样，因此在布料动画生成过程中，为表现不同材质布料的运动特性，动画师需要凭借经验调整参数数值，经过反复模拟计算才能得到满意的结果。少数研究者[JH97][BTHKPS03][CGB05]尝试从布料运动视频、三维静态扫描数据或运动捕获数据中，对动力学模型中的参数进行机器学习。但尚无方法能够利用运动捕获数据学习得到布料运动模型中包括拉伸系数、剪切系数、弯曲系数和多种阻尼等系数在内的全部参数。
本文对布料运动模型参数的学习方法进行了研究，提出了一种基于实例的布料运动模型参数学习方法。利用运动捕获数据作为实例数据，通过仿真数据与实例数据对比，并利用遗传算法逐步进化，学习得到布料运动模型的全部参数。与[CGB05]方法相比，其优点在于：1)运动捕获方案设计合理，捕获的实例数据每组均包含有效数据2000帧以上，与[CGB05]仅优化阻尼参数相比，本方法能够从运动捕获数据中通过优化学习得到布料运动动力学模型中包括拉伸系数、剪切系数、弯曲系数和多种阻尼等系数在内的全部参数；2)从实验结果看，利用学习得到的布料运动模型参数，布料运动模拟结果与实例数据间的误差较小，每段(5秒)运动的相对误差在6％以内；3)从实验结果看，不同材质布料的运动模型，在同样外力驱动情况下，其仿真结果具有显著的差别，能够较好的表现由于材质差异导致的运动差异。
4.提出了一种对布料运动的空气动力模型进行评价的方法
服装动画中已有的空气动力(aerodynamical force)模型，是对经典空气动力学模型的简化，包含阻力(Drag force)和升力(Lift force)两大分量，可分为线性模型和非线性模型两类。在已有工作中，仅见到利用实例数据求取了一种空气动力模型的参数，未见到对布料运动的空气动力模型进行评价的相关文献。
本文提出了一种对布料运动的空气动力模型进行评价的方法，对常用简化模型在布料动画中的效果进行量化评价。从实用化角度，将空气场简化为全局风场，利用无风条件下捕获得到的布料运动数据，通过仿真实验，对5种空气动力模型进行评价分析，并得出两项重要结论：1)升力分量在布料动画中起到重要效果，通过增加方向固定向上的升力模型，可以减少至少40％误差；2)在空气场简化为全局风场的情况下，线性的空气动力模型较非线性模型，更为有效。