自定义的AABB碰撞检测算法

针对Vega中现有碰撞检测算法存在逼真度不足的现象,基于Segment类型的碰撞检测体,提出了一种自定义的AABB碰撞检测算法。通过定义12个Segment类型的碰撞检测体,构造出一个包围运动体的AABB盒,实现该运动体对场景的较为精确的碰撞检测。在该AABB盒的每条边的碰撞响应函数里面进行碰撞结果处理,提出了一种基于运动体的碰撞响应算法,用以提高视景仿真的逼真度。     

基于AABB树的聚变堆形变部件碰撞检测算法

针对工程设计中形变部件的限元模型的碰撞检测问题,提出了一种基于AABB树的快速碰撞检测算法.对于需要分析的有限元,对几何表面进行三角化,随后建立AABB包围盒,并采用优化的AABB树算法进行空间划分;利用AABB树与包围盒排除不相交图形,采用Devillers算法测试三角形相交,并利用并行方式加快计算.实验结果表明,本算法有效提高了碰撞检测的效率,适用于复杂有限元模型的碰撞检测.     

基于层次包围盒的碰撞检测算法的存储优化

介绍了基于层次包围盒的碰撞检测算法的存储优化方法。该方法从存储空间的角度来改进基于AABB树的碰撞检测算法。根据AABB树的构造过程,减少内部节点的AABB包围盒的存储字节数;基于快速三角形相交测试算法,从叶节点结构里去掉包围盒信息,将叶节点从存储结构中删除。实验表明,利用AABB包围盒和叶节点的存储优化,既减少了算法的存储空间又加快了算法的执行时间。     

基于隆鼻虚拟手术的三维碰撞检测算法研究

在隆鼻虚拟手术中，碰撞检测是不可或缺的一个重要组成部分。为了快速检测出颅骨与添加物之间是否发生碰撞，本文结合AABB包围盒算法和空间剖分的方法，提出了一种改进的碰撞检测算法。该方法首先构造一定深度的AABB树，再对其叶结点进行空间剖分。我们对拥有不同数量三角形的颅骨模型在PC机上进行了测试，并将其与经典的RAPID算法（基于0BB包围盒）进行比较，证明了本文算法在碰撞检测时间和建模时间两方面都优于RAPID算法，并且稳定性也较好，特别是在拥有500000个三角形的原始模型的情况下建模时间提高了2s左右，平均碰撞检测时间为104ms，提高了5ms左右。     

结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法

目的 碰撞检测是虚拟现实,特别是虚拟装配中的关键技术。针对基于包围盒的碰撞检测算法的准确性和检测效率不足的问题,提出一种结合AABB轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法。方法 本文算法采用分步检测的方法,利用AABB算法来确定两包围盒的相交区域后,结合模型移动方向和运动趋势进行空间划分,利用碰撞检测的时空相关性,对时空相关的部分进行相交测试,通过将包围盒还原成三角面以及点的方式来保证检测的准确性。结果 本文算法与AABB层次包围盒二叉树算法、k-Dops包围盒算法以及BPS空间分割树算法进行对比实验分析。在碰撞的几何精度上,本文算法在大部分情况下与AABB算法和k-Dops算法的距离差超过阈值0.02,证明本文算法在碰撞几何精度上有明显的提高。在碰撞检测时耗上,随着碰撞检测难度的不断增加,本文算法在平移自由度下比AABB算法和BSP算法、在旋转自由度下比AABB算法和k-Dops算法的检测时间均降低了50%以上。在三角面数对算法碰撞检测时耗的影响上,当运动模型的三角面数较多时,本文算法表现出更高的稳定性。结论 结合AABB包围盒和空间划分方法的碰撞检测算法,在减少碰撞检测所需时间的同时提高了碰撞检测的准确性,可以满足虚拟装配技术中对碰撞检测算法准确性的要求,同时也能满足使用者实时性的交互习惯。     

三维织物动感模拟及碰撞检测方法研究

基于质点-弹簧模型建立织物的物理模型，采用中值积分法对微分方程进行积分以取得更高的模拟精度。碰撞检测是织物仿真中的重点之一，使用了基于AABB的层次包围盒树来实现快速的碰撞检测，达到了动感实时的织物模拟效果。     

改进的基于AABB包围盒的碰撞检测算法

介绍了一种改进的基于AABB包围盒的碰撞检测算法,通过对对象不断的分割逐步构造出贴近对象的层次包围盒,在碰撞检测阶段对其逐层遍历以实现精确而快速的碰撞检测.实验结果表明,与层次包围球算法相比,该方法在构造二叉树和进行精确的碰撞检测时,性能都有较为明显的提高.     

虚拟场景中基于空间域的碰撞检测算法研究

从空间域角度,详细分析了基于空间分割、基于层次包围盒和基于GPU的碰撞检测算法。对于基于空间分割的碰撞检测算法,详细介绍了八叉树和BSP算法;对于基于层次包围的碰撞检测,详细介绍了包围球、AABB、OBB和K-DOP算法;基于GPU的碰撞检测则分析了基于图像空间和基于GPU流计算的算法。最后,对各算法的优缺点进行了分析和比较。     

基于层次包围盒的混合碰撞检测算法

针对碰撞检测算法实时性较差的缺点,本文提出基于AABB包围盒与OBB包围盒相结合的混合碰撞检测算法,首先由对象投影来判断是否相交,检测出不可能相交对象;然后对可能相交的对象投影反向构建AABB包围盒,快速地测试对象;再用OBB包围盒进行精确地检测,以实现虚拟环境对象间高效的碰撞检测。本文还针对传统的基元相交测试效率不高的缺点进行了一定的改进。实验结果表明,与另外两种算法对比,该方法在相同环境前提下能够有效的提高碰撞检测的效率。     

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。     

维修仿真中的混合碰撞检测算法

针对维修仿真中物体之间存在的穿越问题,提出一种混合碰撞检测处理算法。该算法结合轴向包围盒的快速性及几何约束的精确性,采用轴向包围盒改善虚拟人与虚拟物体之间的碰撞效果,运用几何约束算法解决虚拟人所携带零件与其他零件之间的穿越问题。实验结果表明,该算法的实时碰撞检测效果较优。     

基于包围盒与空间分解的碰撞检测算法

本文提出了一种基于包围盒方法与空间分解方法相结合的碰撞检测算法,用于解决变形体的碰撞检测问题。该算法首先用包围盒来快速判断物体之间是否相交,如果相交则进一步用空间分解法来定位相交的区域,在此阶段用哈希表的数据结构来保存物体的几何信息。与其他碰撞检测算法相比较,本算法不仅能够较大地节省空间,而且时间复杂度也比较低。除此之外,本算法不仅能够找出发生碰撞的基本几何元素对,而且还能够精确地找出碰撞点。     

基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法

文中提出一种基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法,用以解决软体的碰撞检测。算法使用AABB包围盒做初步检测,确定可能发生碰撞的物体。再根据包围盒的重叠情况缩小可能发生碰撞的区域,利用哈希表作为数据储存结构进行空间分解,将物体包围盒重叠区域的基本几何元素的空间网格映射到哈希表中,将碰撞区域缩小到基本几何元素,最后用基元碰撞检测找出具体碰撞点。由于前期AABB包围盒的处理减少了空间分解阶段需要映射的基本几何元素数量,该算法具有较高的运算速度。     

一种快速的可变形物体的碰撞检测算法

为实现虚拟环境中可变形物体与刚体间实时的碰撞检测,提出了一种快速的基于混合包围盒层次结构的并行碰撞检测算法。算法充分利用包围盒在检测速度和精度上的不同侧重,对可变形物体建立Sphere和AABB混合包围盒层次树,对刚体建立Sphere和OBB混合包围盒层次树;每个物体的混合包围盒层次树又分成上层、中层和下层,每层使用不同的包围盒;在碰撞检测遍历时,上层使用Sphere和Sphere相交检测快速排除不相交物体,在中层使用Sphere和OBB的相交检测进一步排除物体相交的可能性,在下层使用AABB和OBB的相交检测较精确地确定物体是否相交;采用多线程技术,在多核设备上实现并行碰撞检测算法。实验结果表明,与经典的AABB算法相比较,该算法在效率方面具有明显优势,能够满足可变形物体与刚体的碰撞检测要求。     

Image-based collision detection for deformable cloth models

Modeling the natural interaction of cloth and garments with objects in a 3D environment is currently one of the most computationally demanding tasks. These highly deformable materials are subject to a very large number of contact points in the proximity of other moving objects. Furthermore, cloth objects often fold, roll, and drape within themselves, generating a large number of self-collision areas. The interactive requirements of 3D games and physically driven virtual environments make the cloth collisions and self-collision computations more challenging. By exploiting mathematically well-defined smoothness conditions over smaller patches of deformable surfaces and resorting to image-based collision detection tests, we developed an efficient collision detection method that achieves interactive rates while tracking self-interactions in highly deformable surfaces consisting of a large number of elements. The method makes use of a novel technique for dynamically generating a hierarchy of cloth bounding boxes in order to perform object-level culling and image-based intersection tests using conventional graphics hardware support. An efficient backward voxel-based AABB hierarchy method is proposed to handle deformable surfaces which are highly compressed.     

基于AABB树的碰撞检测算法的内存优化

介绍了从存储空间角度来改进基于AABB树的碰撞检测算法的方法.根据有关三角形间快速相交测试算法和三角形与包围盒间的快速相交测试算法,略过包围盒间的相交测试,从叶节点结构里去掉包围盒信息,将叶节点从存储结构中删除.对一棵含有N个节点的 AABB 树而言,可以节约一半节点的内存空间.实验表明,利用 AABB 树叶节点的内存优化,减少了算法所需的内存空间且加快了算法的执行时间.     

基于Snake模型的碰撞检测算法研究*

针对现有的碰撞检测算法难以解决物体形变的问题,提出了一种面向可变形物体的碰撞检测方法。该算法在AABB碰撞检测方法的基础上将Snake模型的能量函数引入到包围盒的更新过程中。实验证明该算法不仅适用于刚体间的碰撞检测,还适用于非刚体对象,计算简单、速度快且精确度高。