基于碰撞检测的三维板坯库动态注记模型

以板坯库为背景,给出了基于碰撞检测的三维文字动态注记模型。在三维的大场景中,影响文字注记的因素有距观察者距离、不同模型间占用相同空间、模型间相互遮挡等。提出的模型很好地权衡了这些影响因素,并应用碰撞检测技术解决了不同模型占用相同空间的问题,检验了三种不同的包围盒碰撞检测技术的检测速率。实验结果表明,该模型可以很好地应用于三维大场景的文字注记。     

多机器人体间动态碰撞检测方法仿真研究

当前多结合包围求碰撞检测法、Average-Case法、K-DOPs法等实现多机器人体间动态碰撞的检测,均存在寻优性能较差、检测效率较低的问题。为此提出一种基于动态粒子群的多机器人体间动态碰撞检测方法。采用OBB层次包围盒方法,缩小多机器人之间需要动态碰撞检测的区域,同时把动态碰撞检测问题转换为物体特征对间距离机制的非线性优化问题,进而构建层次拓扑框架进行局部碰撞检测,将机器人体引入到粒子群算法中建立混合进化算法,找到动态碰撞检测的最优解,实现多机器人体间动态碰撞检测。仿真结果证明,所提方法的检测效率高达96%,且具有较高的寻优性能。     

多机器人并行动态包围体层次树碰撞检测算法

针对现有多机器人间碰撞检测算法耗时过多的问题,提出上层动态剔除层、中间连杆层、底层3层结构的并行动态包围体层次树碰撞检测算法.首先采用3层结构构建机器人两两间动态包围体层次树;然后依次对上、中、底各层设计并行加速的并行架构,采用OpenMP的3种并行结构实现碰撞检测并行计算.通过6或8个机器人工作站进行实验并分析算法的时间复杂度,结果表明,在相同实验条件下,动态包围体层次树中间连杆层、底层并行处理后碰撞检测效率是原动态包围体层次树的2倍左右,是RAPID的4倍以上;所提出的并行架构能够发挥出动态包围体层次树的层次结构优势,并行计算下的动态包围体层次树算法能有效地提高多机器人间碰撞检测效率.     

基于动态限值电流曲线实现码垛机器人的碰撞检测功能

对于一定的码垛布局和工艺,码垛机器人作业具有周期性重复的特征。这种重复性不仅体现在路径,速度和加速度等运动学参数,在动力学层面也有所体现,如扭矩曲线。经过示波器长期的抽样测量发现,尽管不同测试下扭矩曲线不完全重合,但是差异性小到可以允许我们基于实验经验设计动态限值扭矩曲线输入到伺服驱动器来限制伺服系统的输出扭矩。当碰撞发生时,实际电机输出扭矩将会大于动态限制扭矩,这时会触发伺服驱动器内部的信号,利用该信号即可在运动控制器中做相关的处理功能,如紧急停止或者停止后后撤功能。通过这种方法实现了碰撞检测和简单有效的后处理方法。另外,通过设置动态扭矩曲线的局部增益和全局增益来调整扭矩限值曲线的适应性和碰撞检测的灵敏性。     

基于GPU加速的多物体碰撞检测方法

为了在虚拟环境中更加真实地模拟现实环境中物体的运动,需要在仿真系统中加入碰撞检测模块。现有的碰撞检测算法虽然能够快速检测两个物体是否相交,但在物体数量非常多的场景中,因需要对物体两两进行判断,所以仍无法达到较高的检测速度。利用GPU并行计算的特性,在GPU上增加一个预先剔除的过程,大幅度地快速排除不相交的物体,提高了检测的速度。     

在GPU上基于物体空间的碰撞检测

碰撞检测是模拟现实世界关键要素,也是计算机图形学研究的核心内容.提出了一种利用GPU的SIMD、遮挡查询和浮点纹理功能等特性进行碰撞检测的新方法.算法同时遍历一对基于传统的CPU方法的包围体层次树,在遍历的过程中进行所有必要的运算,包括最后的三角形相交测试都是在GPU的顶点着色器和像素着色器中进行的.测试结果显示达到预期的效果.不同于其它的基于GPU的方法,本算法的所有计算都在物体空间中进行,而且对多边形模型的形状和拓扑结构不作任何要求.     

基于包围盒法的碰撞检测算法研究

随着计算机技术的日益更新,虚拟技术中的碰撞检测算法得到了快速发展。已成为国内外的研究热点。在分析了碰撞检测算法的基本理论的基础上,提出了对AABB包围盒算法的改进思想。改进后的测试结果显示测试效率提高了21．7％,证明了改进后的检测算法在检测效率上的优越性。     

一种优化的可变形物体碰撞检测算法

对可变形物体的碰撞检测提出了一种优化的加速算法。算法在Sean Curtis[1]等人提出的特征三角形检测算法的基础上,增加了点和边的基本元素动态分配,并且用多叉树代替二叉树,提高了碰撞检测的效率。新算法可以应用于所有以三角形为基本单位的模型,能够显著地减少基本元素对的检测,并且可以和传统的层次包围盒法结合使用。用提出的优化加速算法对连续碰撞检测中的球-布模型和人体模特-服装模型进行了检测,实验表明,改进的算法相比原算法减少了元素检测的对数,缩短了检测时间,性能提升非常明显。     

基于SIMD指令的柔性物体并行碰撞检测

复杂场景中柔性物体间的碰撞检测依然难以满足交互设计的要求.为了提高处理速度,文中给出了一种充分利用现代CPU的并行处理能力的碰撞检测算法.算法基于两方面的并行处理:即基于SIMD指令的指令级并行处理和基于多线程的任务级并行处理.算法给出了一种针对SIMD指令特别优化的k-DOP模型--SIMD-DOP,从理论上分析了该包围盒的高效性,并与常规的16-DOP和24-DOP进行了运行效率对比.通过使用SIMD-DOP同时在多核间进行负载均衡,算法获得了优化的并行加速.文中算法已经在一台16核工作站上针对一组复杂测试场景进行了验证.     

基于拓扑层次图的碰撞检测算法

为了提高虚拟环境中碰撞检测的实时性和精确性,提出了一种基于拓扑层次图的碰撞检测方法。利用拓扑结构的连接关系将模型分割成凸集;然后利用凸集较强的适应性和OBB紧密性好的优点构造包围盒的拓扑层次图,提高了剔除不相交包围盒的效率,减少了检测时间;利用智能搜索算法——改进的A*算法搜索潜在碰撞集(PCS),进一步提高相交检测的速度和准确性。实验表明,该算法具有较高的速度和精度,能够满足复杂虚拟环境碰撞检测实时性和精确性的要求。     

一种基于八叉树的OBB包围盒碰撞检测方法

碰撞检测技术是大规模复杂场景渲染的关键技术之一,它可以有效地提高虚拟环境的真实感和沉浸感.碰撞检测的研究目标是如何在很高的实时交互要求下完成大量复杂物体的相交检测.提出一种将场景图中的OBB包围盒以八叉树的形式划分,并利用八叉树的层次结构实现有效碰撞检测的方法,该方法从宏观到微观的搜索方式可以快速确定需要进行相交检测的对象列表,有效地避免所有几何节点与运动节点的相交检测,提高了碰撞检测的效率,并且采用OBB包围盒来描述几何模型,有效地提高碰撞检测的精度.     

基于隐马尔可夫模型的网络入侵检测方法

介绍了基于隐马尔可夫模型的网络入侵检测系统的检测方法,并且建立了两个隐马尔可夫模型,通过对数据包的分析,得出系统的检测结果.实验数据表明,该方法能有效地提高异常检测效率,对入侵检测具有重要价值.     

一种基于深度纹理的碰撞检测

提出一种基于GPU的图像空间碰撞检测方法。利用OpenGL的深度纹理技术和其扩展功能帧缓存对象(FBO)实现将深度值直接渲染至纹理,然后采用通用计算图形处理器(GPGPU)技术对纹理中的数据进行处理实现碰撞检测。仿真实验显示,该方法充分利用了图形硬件GPU的性能,并能够正确地返回碰撞检测结果。     

一种基于图像的刚体碰撞检测

本文针对3D运动模拟,详细讨论了在OpenGL中利用模板测试和深度测试进行碰撞检测的原理和方法。这种基于图像空间的碰撞检测方法,充分利用了图形硬件的性能并有效地降低了CPU的计算负担。     

一种基于功能检测的系统

专家系统是自动检测和故障诊断的基础,本文介绍一种基于功能检测的专家系统,系统技术先进.文章阐述了系统总体设计思想,详细介绍知识库的形成、推理机的建造及系统软件组成.     

一种基于功能检测的专家系统

专家系统是自动检测和故障诊断的基础上,本文介绍一种基于功能检测的专家系统,系统技术先进。文章阐述了系统总体设计思想,详细介绍知识库的形成、推理机的建造及系统软件组成。     

基于有向图的定性模型分解方法

模型分解是减小系统复杂程度、降低仿真运行代价的有效手段，当前许多定性仿真理论，由于仿真代价过高等原因而难以处理大规模系统。针对这种状况，文中对定性理论中常见的因果关系有向图形式表示的结构模型，给出一种模型分解方法，通过实例给出了具体的分解并与定性理论中别的方法作了简要比较。     

一种基于相对坐标系下移动机器人动态实时避碰的新方法

本文提出了一种机器人在动态环境下的动态实时避碰的新方法．此方法是基于相 对坐标系，在加速度空间中，通过动态实时地调整机器人自身速度的大小和方向使其离开碰 撞区域，即碰撞危险区域，达到与动、静态障碍物之间的避碰．仿真实验验证了此方法的有 效性．     

基于多尺度动态图卷积网络的3D点云分类

3D点云数据是一种不规则性数据,传统卷积神经网络无法直接对3D点云数据进行处理.对此,提出一种基于多尺度动态图卷积网络的3D点云分类模型.利用最远点采样方法采样3D点云数据集的代表点,降低模型计算复杂度;利用不同尺度的k最邻近节点聚合方式,对图中每一个中心节点的k最邻近节点进行定位;利用边卷积操作对中心节点及其邻接节点...     

基于时空相关性碰撞检测算法

在基于层次包围盒碰撞检测算法中,参与相交测试的包围盒的数目会直接影响到碰撞检测的速度.针对这一特点,利用虚拟环境中对象运动的时空相关性对包围盒树进行优化,通过跟踪上一时间点对包围盒树的遍历过程,确定当前时间点的遍历路径,从而有效地减少遍历过程中包围盒相交的次数.实验结果证明,算法能够有效地减少参与测试的包围盒数目,大大提高了碰撞检测的速度.