多核加速的并行碰撞检测

针对复杂场景中碰撞检测算法无法满足实时性要求的问题,通过分析影响碰撞检测算法并行度的主要因素,提出一种基于数据分块思想的并行碰撞检测算法.在初始化阶段,将场景数据从空间角度进行分块;在碰撞检测阶段,由每个处理器处理一块数据以实现包围盒并行更新,同时利用静态和动态相结合的任务分配策略实现碰撞检测的并行化.在16核和24核处理器模式下与已有算法进行对比实验的结果证明,文中算法能够提升碰撞检测速度,同时具有很好的兼容性.     

一种基于局部自适应细分的布料模拟的快速方法

为了提高布料模拟的速度和真实感效果,文中采用基于矩形域的mass-spring模型,并结合基于Catmull-Clark准则的局部自适应细分,设计了一种新算法.通过采用基于局部自适应细分的碰撞检测和响应方法,并将SSE(包括Cache控制指令集和SIMD指令)应用到系统实现中,文中的布料模拟系统可以进行高效的实时运动仿真,减少超弹性等失真现象,在效率和真实感两者间取得较好的折中效果.     

图形硬件加速的柔性物体连续碰撞检测

给出了一种图形硬件加速的柔性物体连续碰撞检测算法,可以实时检测复杂柔性物体场景中所有物体间碰撞和自碰撞.算法将柔性物体的碰撞检测过程进行流式分解,映射到图形硬件上并行执行,同时使用了并行流式登记算法,在图形硬件上高效实现了变长数据结构.该算法已经使用OpenCL在AMD Radeon HD 5870图形硬件上实现.针对一组各具特色的柔性物体仿真场景进行测试,对比CPU(Intel Q6600@2 4GHz)上的单线程优化实现,可以获得9 2～11 4倍的计算加速.     

基于完全二叉树BVH的自碰撞检测算法

计算机图形学与虚拟现实应用的一个主要任务是对柔性物体的动态实时模拟。这类仿真任务需要能够快速计算的模型与动力学仿真算法,特别是高效的碰撞、自碰撞检测算法。尽管研究者们针对刚体的碰撞检测已经做了大量工作,但柔性物体对碰撞检测提出了更高的挑战。给出一种基于完全二叉树的包围盒层次结构,并运用基于此结构的构建、更新算法,优化仿真系统中数个环节,实现复杂场景中布料类柔性物体的自碰撞检测与物理模拟。     

基于Z_buffer值的碰撞检测算法研究

碰撞检测算法是增强虚拟环境的逼真感和沉浸感的一个重要手段。原有的碰撞检测算法计算复杂，在复杂大范围三维场景绘制时会占用系统大量计算资源。针对传统碰撞检测算法的缺点，提出了一种基于缓冲区Z_buffer值的快速碰撞检测算法。该算法充分利用场景绘制时的变换矩阵和深度信息，实现了用户以第一人称在虚拟场景中漫游时进行快速碰撞检测与响应。实验证明该算法计算简单、速度快且与场景复杂度无关。     

虚拟漫游中的碰撞检测问题的解决方法

碰撞检测是虚拟漫游中的关键技术。在进行虚拟漫游时，为了避免观察者飞人地下或穿墙而过等不真实情况的发生，就需要进行碰撞检测。解决虚拟漫游中碰撞检测问题的一种方法是：将场景中运动的观察者转化为一个视点，场景中的物体表面剖分成三角形，运动的观察者与静态的虚拟场景之间的碰撞检测问题，就转化为点与三角形之问的碰撞检测问题；此方法的优化方法是对场景中的三角形进行过滤，以减少不必要的计算。文中给出了此方法的具体算法及其优化方法。     

Android手持设备游戏中的碰撞检测算法研究

针对Android手持终端中复杂游戏场景的碰撞检测需求,提出了一种基于包围球和AABB的实时碰撞检测算法。该算法针对不同的虚拟对象构建不同的包围盒,并将改进后的包围盒投影排序分组方法应用其中。将该算法与使用包围盒投影排序分组方法的包围球算法与AABB算法比较,实验表明,该算法在保持更高精度的前提下仍能满足复杂场景中实时碰撞检测的要求。     

一种基于DirectX的碰撞检测算法

研究了三维空间中的碰撞检测问题。提出一种基于DirectX的物体三角形碰撞检测方法,在游戏程序中分析并实现了这种碰撞检测算法。该算法能以较快的速度解决游戏程序中物体间的碰撞问题。缉过适当的优化,该算法可用于大型3D游戏、虚拟现实等大型场景中的碰撞检测问题。     

基于流的实时碰撞检测算法

实时碰撞检测是计算机图形应用中不可或缺的问题之一,复杂物体间的实时碰撞检测至今仍未能得以很好的解决.高性能可编程图形硬件的出现,正在改变着通用计算仅能由CPU完成的传统观念.探索性地采用了可编程图形硬件来解决复杂物体间的实时碰撞检测问题.通过将两个任意物体间的碰撞检测计算映射到图形硬件以有效利用图形硬件的并行架构,由实时绘制过程快速产生碰撞检测结果.为此,算法首先将碰撞检测问题转化为一组线段集合与三角形的求交问题,以实现碰撞检测算法向可编程图形硬件的迁移.在对算法复杂度进行理性分析的基础上,给出了两种有效的优化技术以提升算法效率.实验结果表明,与现有的图像空间碰撞检测算法相比,该算法在效率、精确性和实用性方面具有明显优势.     

复杂场景中快速碰撞检测算法及GPU加速

为了保证在大规模复杂场景中,碰撞检测的实时性和精确性,提出了一种基于图形空间与改进的图像空间相结合,并利用GPU加速的快速碰撞检测方法.利用AABB包围盒的检测策略,快速剔除不相交物体,确定潜在碰撞对象.改进传统的基于图像空间的碰撞检测算法,设计了基于向指定平面投影、模板测试和深度测试的碰撞检测算法.在此基础上,利用GPU的并行计算能力加速整个检测过程,有效地减少了碰撞检测时间.通过在虚拟驾驶系统当中的应用,验证了该方法在大规模复杂场景中碰撞检测的实时性和精确性.