一种利用Delaunay 三角剖分的碰撞检测算法

虚拟现实中物体对象分布及运动情况呈现复杂多样,碰撞检测算法很难达到实时 性和准确性的要求。提出了一种基于Delaunay 三角剖分的多物体碰撞检测实时算法。该算法运 用包围体紧密拟合物体对象,以包围体的中心构建离散数据点集,生成Delaunay 三角网格,实 施碰撞检测,避免层次包围盒和空间划分的不利因素,物体的更新等操作限定在局部的三角形 内。实验表明在多物体的碰撞检测中,即使存在若干移动物体,算法能够满足实时性和准确性 的要求。     

基于空间剖分的碰撞检测算法研究

针对虚拟环境中物体碰撞检测效率不高的问题,提出了一种基于空间剖分的碰撞检测算法。利用物体空间分布特性以及运动物体碰撞行为的局部性,先用空域分割中定性-定量结合的方法快速确定可能碰撞的物体对,再用混合层次包围盒进行精确测试,明显地提高了碰撞检测速度。实验分析表明,该算法不仅可实现复杂场景下多个物体同时发生碰撞的检测,也能保证算法在物体高速运动时的有效性。     

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.     

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。     

复杂场景中基于拓扑空间网格的碰撞检测算法

为了提高复杂场景的碰撞检测效率,提出一种基于拓扑空间网格的碰撞检测算法. 由于场景中存在众多形状复杂、尺寸不一且运动状态不同的物体,首先采取场景预处理对空间进行均匀八叉树网格划分,建立物体方向包围盒层次树与空间网格拓扑结构,利用静态大尺寸物体分割策略提升定位精确性,然后在实时检测中利用拓扑空间网格及投影相交测试排除大量不相交物体对,利用层次包围盒算法对潜在碰撞对进行精确检测并计算出碰撞点. 实验结果表明,本算法有效地提高了实时检测的效率,适用于复杂虚拟场景中的碰撞检测.     

基于OSG的虚拟场景中包围盒碰撞检测的研究

碰撞检测是虚拟场景的核心技术,其效果的好坏直接影响整个虚拟场景的真实感。基于OSG（OpenSceneGraph）三维场景渲染引擎和Multigen Creator三维可视化仿真建模软件,采用包围盒碰撞检测算法,实现了多个静态物体与动态物体的碰撞检测,通过使用射线检测算法可以很好地解决静态物体与地面以及动态物体与地面的碰撞检测。为了满足实时性的要求,提出了多个静态物体与动态物体的碰撞检测优化算法的数学模型。结果表明,算法具有很好的有效性和快速性,能够满足要求。     

基于空间划分和线性规划的快速碰撞检测算法

为提高在复杂环境下多物体碰撞检测的速度,提出基于空间划分和线性规划的快速碰撞检测算法。该算法首先用均匀网格法来确定处于同一单元格内的对象,然后利用线性规划的方法对处于同一单元格内的对象进行精确测试,并实时得到碰撞检测的结果。实验结果表明,与传统的碰撞检测算法相比,该算法可以缩短计算时间,提高了碰撞检测的效率。     

基于分层包围盒的连续碰撞检测加速算法

提出一种针对复杂结构物体之间的连续碰撞检测的算法.该算法首先按照一定的规则建立起树形分层包围盒,在碰撞检测的时候,可利用上次的检测结果,起到了加速的作用.     

混合包围盒碰撞检测算法研究

为提高碰撞检测的实时性,提出一种混合包围盒碰撞检测算法。将物体的包围盒二叉树设计为2层结构,顶层使用AABB包围盒排除不相交的物体,下层利用k-DOPs包围盒检测物体之间的碰撞情况。采用任务树的方法对2棵混合包围盒二叉树进行同步遍历,实现物体之间的碰撞检测。与其他碰撞检测算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能提高碰撞检测的实时性和精确性。     

基于混合包围盒的碰撞检测算法优化

为提高复杂场景中碰撞检测的效率,提出一种传统混合包围盒碰撞检测算法的优化算法。从数据结构上对混合包围盒树进行改进,引入时空相关性概念,将包围盒树分为上下2层结构,上层采用包围球,下层采用轴向包围盒,构造混合层次包围盒树,实现物体的快速碰撞检测,利用碰撞检测的时空相关性,简化树的搜索过程。实验结果表明,与传统的混合包围盒碰撞检测算法相比,该算法具有较好的碰撞检测性能。     

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。     

基于凸分解与OBB层次结构的碰撞检测方法

目前的碰撞检测方法大部分是基于简单的包围盒方法和简单的搜索算法的,这种算法精确度低且效率不高。基于凸分解与OBB层次结构的碰撞检测方法是对传统碰撞检测算法的一种改进,该方法继承了传统碰撞检测算法的优点,同时又对传统算法进行了必要的改进。实验证明,利用物体表面凸分解的方法解决了传统碰撞检测算法不能测试非凸物体相交的问题,拓宽了碰撞检测算法的应用范围;根据物体前后碰撞点的相关性,运用加速搜索提高了碰撞检测效率,降低了算法复杂度。     

基于凸分解与OBB层次结构的碰撞检测方法

目前的碰撞检测方法大部分是基于简单的包围盒方法和简单的搜索算法的，这种算法精确度低且效率不高。基于凸分解与OBB层次结构的碰撞检测方法是对传统碰撞检测算法的一种改进，该方法继承了传统碰撞检测算法的优点，同时又对传统算法进行了必要的改进。实验证明，利用物体表面凸分解的方法解决了传统碰撞检测算法不能测试非凸物体相交的问题，拓宽了碰撞检测算法的应用范围；根据物体前后碰撞点的相关性，运用加速搜索提高了碰撞检测效率，降低了算法复杂度。     

融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN （open neural networks library）神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%~11.32%。基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN （deep neural network）的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。     

应急仿真中的碰撞检测算法研究

以应急仿真场景为背景,针对其中大量物体碰撞检测过程的需求,提出了层次包围盒与空间划分方法结合的实时碰撞检测算法,可以在完全不降低碰撞检测精度的同时,大大改进了仿真环境碰撞检测的效率,减轻了计算负担,提高了系统的实时性。     

基于SPH方法的流体粒子与软体碰撞检测

针对虚拟手术系统中流血粒子与软组织器官碰撞检测的问题进行了研究.虚拟手术中流血与软体器官组织进行碰撞检测不同于传统的刚体或者软体之间的碰撞检测,流血模型的拓扑结构变化较大,传统方法通过更新拓扑结构来进行碰撞检测的方法不能够保证碰撞检测的实时性和准确性.提出一种基于空间划分的流血粒子与软体碰撞检测算法,能够处理基于光滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）模拟的流体与任意动力学模型模拟的软体之间的碰撞检测.同时,提出了对SPH算法进行最近相邻粒子搜索过程中建立起的均匀空间网格进行重复利用,使空间网格用于碰撞检测的空间划分与流体粒子的定位,从而减少了时间和空间资源的重复消耗.实验结果表明,该算法能够满足虚拟手术中流血粒子与软体之间的碰撞检测对精确性和实时性的要求.     

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。     

基于改进碰撞检测算法的肝门静脉结扎仿真

为了对虚拟肝脏手术中肝门静脉的结扎进行仿真,提出了一种改进的碰撞检测算法。改进的碰撞检测算法主要包括三个方面:缝合线的自碰撞检测、缝合线的运动分解,以及缝合线与肝门静脉模型的碰撞检测。缝合线的模拟采用跟踪控制点FTL算法,采用包围球法对缝合线进行自碰撞检测;提出运动分解方法来防止缝合线发生自穿透;将包围球法和空间网格划分法相结合,实现缝合线和肝门静脉之间的碰撞检测;同时,肝门静脉的形变采用设置刚体核的几何模型来模拟,使用虚拟弹簧振子来实现结扎时的触觉反馈。将改进的碰撞检测算法运用到虚拟肝脏手术中,满足虚拟场景中真实感和实时性的要求。     

融合智能算法的变形体碰撞检测算法研究

针对变形体碰撞检测算法的准确性与实时性问题,提出了一种融合智能算法的变形体碰撞检测算法。在随机碰撞检测的基础上,使用层次包围技术缩小粒子搜索空间,采用一种融合基于量子行为的粒子群算法与差分进化算法的混合智能算法进行搜索。该方法以局部吸引子作为差分变异基础,在扩大种群多样性的同时加快了算法收敛速度,有效地解决了传统智能算法不适应离散空间计算问题以及早熟收敛问题。针对随机碰撞粒子搜索空间特点,混合算法的引入大大提高了碰撞检测算法的检测效率,解决了检测过程中的穿刺与遗漏现象。经实验验证该方法在很大程度上提高了变形体碰撞检测的实时性与准确性。     

基于距离场和扫掠剪除算法的线缆碰撞检测技术

针对线缆具有柔性可变形特性而引起线缆碰撞检测难的问题,提出了基于距离场和扫掠剪除算法的线缆碰撞检测方法。基于距离场的碰撞检测方法主要用于检测线缆与线缆、线缆与结构件之间的碰撞：首先通过建立线缆体廓包围球,完成线缆多细节层次球面调和的表达;然后生成三维距离场映射,获取线缆或结构件表面法向量和穿刺深度等碰撞反馈信息。基于扫掠剪除算法的碰撞检测方法主要用于检测线缆的自碰撞：先构建线缆分段数学模型,然后通过线缆离散点扫掠剪除完成线缆自碰撞检测。最后对算法进行了验证,算法具有较好的准确性和快速性,可以满足工程实际的要求。