三维散乱点云模型的快速曲面重建算法

针对离散点云数据快速重构曲面的问题,提出一种基于紧支径向基函数(CSRBF)的2层隐式函数插值算法.首先在插值前设定一个中心减少阈值,以减少CSRBF的中心点,简化基于CSRBF的线性系统;然后在粗层上通过插值对点云模型进行逼近;再在细层上拟合曲面并对粗、细层曲面求和;最后引入一个正则化参数,将由CSRBF组成的矩阵正则化,处理携带噪声的三维点云模型.实验结果表明,该算法不仅能够简捷地处理含有噪声的三维点云数据,而且能够实现曲面快速重构,最终得到逼真、平滑的曲面模型.     

基于质点转换和包围盒的混合碰撞检测算法

为了提高碰撞检测的效率,提出了一种基于质点转换和包围盒相结合的碰撞检测算法。对空间中的所有物体采用区域中心法和二叉树来构建OBB层次包围盒;对于空间中相隔一定距离的物体利用物理学中质点的概念,把物体的最外层OBB包围盒当作三维空间中的点来计算两点之间的距离,根据质点计算的结果与还原距离进行判断,对于没有通过结果验证的质点不再检测,而通过结果验证的质点则对其进行质点还原;对还原的包围盒进行OBB层次包围盒相交测试。实验结果表明,相比于前人算法基于质点转换和包围盒的混合碰撞检测算法能够更加有效地提升检测效率,并且随着空间的增大检测所花费的时间将会变得更少检测效率更高,特别适用于空间中存在大量物体的复杂环境。