OSH碰撞检测的改进算法

Tescher提出的OSH碰撞检测算法,因算法的有效性被应用在需要提供空间映射对的各种场合。但算法仅仅通过求解重心坐标的权值来判断是否侵入,而无法测试侵入深度和求解接触法线,造成算法对于形成合理碰撞响应有一定限制。针对这一问题,提出使用SDM方法求解侵入参数,加入惩罚力提供变形体碰撞响应,结合约束力保证距离面积体积的守恒,从而形成有效的OSH碰撞检测环境。     

虚拟坦克装甲车运动仿真中的碰撞检测算法研究

提出了一种新的虚拟坦克装甲车运动仿真的混合碰撞检测算法，该算法是先用帧与帧之间的画面连贯性进行判断，若帧与帧之间的物体不一致，则用方向包围盒来进行碰撞检测，为了避免两帧之间发生穿透，则有线段与包围盒的重叠测试进行穿透测试。此算法可以很好解决坦克装甲车的运动仿真中的碰撞检测。满足实时性要求。     

基于图像的快速碰撞检测算法

基于图像的碰撞检测算法是一类较新的碰撞检测方法，它有效地利用图形硬件的加速功能，以减轻CPU的负担，文中提出一种基于图像的快速碰撞检测算法，该算法在继承一般基于图像的碰撞检测算法优点的同时，不但能处理任意形状的多面体，而且具有更高效率，该算法主要采用对物体表面进行自动凸分解，将凸分解结果合理的组织成层次二叉树结构，以及绘制加速等技术，与相关算法的实验比较说明，该算法在性能上有较大的提高。     

碰撞检测在虚拟仿真系统中的应用

碰撞检测对于增强虚拟仿真系统的拟真度和沉浸感有着重要的作用。通过对现有碰撞检测程序库的整合与改进,设计并实现了虚拟仿真系统的碰撞检测模块,实验证明,该模块能够较好地满足虚拟仿真系统对碰撞检测的要求。     

基于碰撞检测技术的虚拟信号检测仿真

针对信号检测仿真出现的探头穿透装备模型、探头末端无法触碰检测点等问题,在阐述导航装备虚拟维修样机碰撞检测类型的基础上,分析了信号检测仿真对探头旋转角度、探头移动路径和信号程序段等数据的需求,设计了基本实现过程,提出了探头组的运动控制方法.最后,运用Virtools 5.0的行为模块设计实现了真实感强、流畅性好的信号检测过程,验证了该仿真方法的可行性.     

机械加工过程仿真中运动物体的碰撞检测

本文提出了一种表达实体的八叉树层次球状模型和基于这种模型的运动物体之间的碰撞检测算法。机械加工过程的图表仿真对ＮＣ程序的检验是十分有用的，因为编程者或加工操作者能够很方便地看到加工的效果。由于在加工过程中，刀具和工件等都是运动物体，而要从图形上直接目测运动物体之间的碰撞情况是十分困难的。所以，本文提出了一种表示运动物体的模型及相应的碰撞检测算法。一个物体可用一个八叉树层次球模型来表示，其运动可以用     

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。     

基于NX/Open 的悬挂式爬坡输送线的碰撞检测仿真系统开发

在悬挂式上下坡输送线的结构设计中,预测和有效避免挂件在上下坡过程中的动 态碰撞是企业的迫切需求。针对该输送线需满足零件设计参数化、碰撞检测可视化的特点,开 发了一种以NX/Open API 为数据接口的快速检测爬坡过程中挂件是否发生碰撞的仿真系统。实 现了对已建模零件的参数化修改,以及对爬坡输送线进行自动化的虚拟装配和运动仿真,通过 不同参数下的再仿真试验及其效果反馈,最终达到消除碰撞和优化结构的目的。     

结合二维算法的三维快速碰撞检测算法

碰撞检测是虚拟现实的重要组成部分,快速精确的碰撞检测算法直接决定三维仿真效果的好坏。提出了二维平面碰撞检测与动态八叉树相结合的新算法,使得碰撞检测效率有了很大提高。     

基于质点-弹簧模型碰撞检测算法的改进

碰撞检测技术在织物的模拟等方面中有着广泛的应用.在采用质点-弹簧模型对柔性表面进行建模,对网格曲面进行三角划分后,为环境中的物体建立各自的方向包围盒(OBB).用改进的碰撞检测和自碰撞检测算法对柔性织物及其所处三维空间中的物体进行处理,提高了柔性织物动态仿真的速度.     

RECODE: an image‐based collision detection algorithm

Object interactions are ubiquitous in interactive computer graphics, 3D object motion simulations, virtual reality and robotics applications. Most collision detection algorithms are based on geometrical object‐space interference tests. Some algorithms have employed an image‐space approach to the collision detection problem. In this paper we demonstrate an image‐space collision detection process that allows substantial computational savings during the image‐space interference test. This approach makes efficient use of the graphics rendering hardware for real‐time complex object interactions. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

改进型蜂窝状空间分解的实时碰撞检测

目前高速、精确的碰撞检测研究已经成为了虚拟现实领域研究的热点。在图像空间的碰撞检测研究基础上,设计了基于蜂窝状空间分解的碰撞检测算法。首先完成非碰撞多面体的快速剔除,对碰撞多面体局部进行空间分解,进而,反向投影构建碰撞模型局部子包围盒,完成沿相反方向进行子包围盒蜂窝状空间分解,将碰撞检测转化为判断在下一帧中多面体蜂窝子空间内局部子多面体截面到对方阈值线的距离值与对方所设定阈值大小的关系问题,完成任意多面体间的精细碰撞检测。摆脱了图形硬件信息存储的限制,也使基于图像空间的碰撞检测适用于任意多面体,提高了碰撞检测的速度和精度。     

ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法

随着空中飞行流量日趋增大,飞行器自由飞行过程中发生碰撞的可能性也越来越大,针对飞行器周围空域进行合理划分,给出了一种基于ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法.该算法结合ADS-B的原理和特点,运用球状模型取代圆柱体模型对飞行器周围空域进行建模,然后进行冲突目标初选,对可能发生冲突飞行器的位置、航迹交叉点、距离进行计算并预估到达时间,与门限值比较判断能否发生碰撞,最后,对算法进行仿真.结果验证:算法能够更准确并且快速地完成冲突探测,并对驾驶员发出冲突告警,对防止飞行冲突的发生具有积极作用.     

基于着色算法的并行碰撞检测算法*

提出了一种基于着色算法的并行碰撞检测算法,利用AABB包围盒较好的紧密性和包围球计算简单的优点以及并行算法中的分治策略构建物体的混合包围体层次(S-AABB);然后采用破对称技术中的典型算法——着色算法,将每棵任务树编码,以产生各不相同的类别,并将不同的类别指派到不同的并行机,在并行机上采用多线程技术执行相同的类别的任务树的遍历,来检测是否有碰撞发生。实验结果表明,与现有的经典的I-COLLIDE等算法相比,该算法在效率、精确性方面具有明显优势,能够满足交互式复杂虚拟环境的实时性和精确性的要求。     

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。     

IBCD: a fast collision detection algorithm based on image space using OBB

Image‐based collision detection algorithms make efficient use of the graphics rendering hardware and reduce the computational cost of CPU. In this article, a fast collision detection algorithm based on image space is presented, which combines graphics hardware capabilities with a simplified geometric representation (oriented bounding box) in order to rapidly detect collisions between complex objects. The method can deal with arbitrary polyhedra, while preserving the merits of image‐based collision detection algorithms. This is achieved by decomposing the surfaces of an object into a list of convex pieces. High efficiency of the algorithm is obtained by organizing the convex pieces into a binary tree with each node representing a convex piece, and by adopting triangle strip compression. The algorithm has been implemented and compared with related algorithms. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

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.     

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。     

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。