一种基于距离聚类的并行碰撞检测算法

针对大量多物体碰撞检测时,碰撞检测效率低的问题,提出了并行碰撞检测技术,采用多进程同时处理,缩短碰撞检测时间,增加碰撞检测效率。针对并行碰撞检测对儿间相互制约的问题,提出了基于距离聚类的方法,该算法将仿真平台中可能发生碰撞的物体归为某一类,不同类物体不会发生碰撞。该算法为每一类分配一个进程,消除了碰撞检测对儿相互制约的问题,提高了碰撞检测效率。此算法适合大规模物体间碰撞检测,规模越大,分类越多,并行碰撞检测效果越明显。     

一种基于OBB包围盒算法的改进

为了提高碰撞检测的速度,对虚拟环境中的物体进行了假设,提出了方向圆柱包围盒检测方法,并结合各类包围盒的特点,分析了不同类型包围盒之间算法,实现了层次包围盒碰撞检测算法的优化,提高了碰撞检测的速度,增强了系统的实时性。     

运动物体仿真中的碰撞检测研究

针对运动物体仿真中碰撞检测的实际需要,对运动物体与地面的碰撞检测和运动物体与地面上其他物体的碰撞检测进行了研究,对方向包围盒（OBB）碰撞检测算法进行了设计,使VegaPrime中的碰撞检测由单一的线段变成了完整的三维物体。试验结果表明,通过对比例参数的控制,能产生具有预警机制或碰撞容忍度的碰撞检测包围盒。     

虚拟设计中碰撞检测技术的研究

针对目前虚拟设计中碰撞检测系统复杂、速率和精度达不到理想要求的现状,提出一种两阶段碰撞检测算法。该方法粗测阶段采用AABB包围盒进行相交测试,剔除完全不相交的目标物体;精测阶段采用空间投影技术结合z缓存算法对上一步结果的潜在性相交目标进一步测试,获得物体碰撞数据信息,最终完成目标物体的碰撞检测。实验结果表明,该算法检测效率优于传统包围体碰撞检测算法。该技术改进后可实现更精确的碰撞检测。     

基于射线的虚拟手动态碰撞检测算法

针对没有力反馈的数据手套,结合刚体和软体模拟人手,利用射线特性对虚拟手抓取操作过程进行分析,提出了基于射线的虚拟手动态碰撞检测算法。首先将射线碰撞应用于数据手套碰撞检测上。文中描述了该算法,并给出了算法的流程图,针对单个手指和物体接触过程,将该动态碰撞检测算法和传统的静态碰撞检测算法进行比较,结果证实:该动态碰撞检测算法能够提供具有真实感的虚拟手交互模拟视觉信息反馈,有效避免了虚拟手和物体间的穿透,在总体性能上优于传统静态碰撞检测算法。该动态碰撞检测算法可以推广到其他的系统仿真应用。     

一种运动物体碰撞的连续性检测方法

本文提出了一种运动物体碰撞的连续性检测方法。机械加工过程的图形仿真对ＮＣ程序的检验是十分有用的，图为编程者或加工操作者能够很方便地看到加工的效果。而在机械加工过程仿真中时诸如刀具和。件等运动物体的碰撞检测的可靠性和效率要求都比较高，但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和相应的碰撞检测算法。这种方法不漏校存在的干涉碰撞情况，而且效率很高，在研制的加工过程仿真系统中得到了应用。     

虚拟装配系统中一种快速碰撞检测方法

在虚拟装配系统中,碰撞检测用于判定一对或多对物体在给定时间域内的同一时刻是否占有相同区域。它是虚拟装配的关键技术之一。本文提出了一种能够快速、准确检测碰撞的交迭轴包围盒碰撞检测算法,该方法OAABBs过滤掉那些不会相交的元素,具有高度的并行性、快捷性,经试验验证,提高了虚拟装配的仿真性能。     

碰撞检测技术与虚拟坦克仿真训练

虚拟坦克仿真训练作为一个虚拟现实系统,需要研究和解决碰撞检测问题,三维物体间的碰撞检测是实现虚拟现实系统沉浸性的重要问题。在坦克虚拟驾驶模拟器视景系统中,坦克与其它地面车辆、建筑物、树木的碰撞,坦克在战场地形上的跟随地形起伏运动,以及坦克在开炮过程中炮弹击中目标或炮弹落点的检测,归根结底都可以看作是视景中物体与物体之间的碰撞检测。从数学上说,碰撞检测表现为两个多面体的求交问题,数学求解并不成问题,但是,在实时仿真中对碰撞检测算法提出了实时性要求。为满足实时性的要求,很有必要对碰撞检测模型进行优化和简化。     

碰撞检测技术与虚拟坦克仿真训练

虚拟坦克仿真训练作为一个虚拟现实系统,需要研究和解决碰撞检测问题,三维物体间的碰撞检测是实档现虚拟现实系统沉浸性的重要问题.在坦克虚拟驾驶模拟器视景系统中,坦克与其它地面车辆、建筑物、树木的碰撞,坦克在战场地形上的跟随地形起伏运动,以及坦克在开炮过程中炮弹击中目标或炮弹落点的检测,归根结底都可以看作是视景中物体与物体之间的碰撞检测.从数学上说,碰撞检测表现为两个多面体的求交问题,数学求解并不成问题,但是,在实时仿真中对碰撞检测算法提出了实时性要求.为满足实时性的要求,很有必要对碰撞检测模型进行优化和简化.     

在Direct 3D程序中运用碰撞检测

本文分析了三维场景中的物体之间的碰撞和干涉的原因,提出了一个针对物体与场景之间的碰撞检测的算法,并阐述了它的原理及其如何具体实现,为编写程序代码做了充分准备。     

Real Time Collision Detection Using Depth Texturing Spheres

In this paper, we present a novel collision detection algorithm to real time detect the collisions of objects. We generate sphere textures of objects, and use programmable graphics hardware to mapping texture and check the depth of different objects to detect the collision. We have implemented the algorithm and compared it with CULLIDE. The result shows that our algorithm is more effective than CULLIDE and has fixed executive time to suit for real-time applications.     

Real Time Collision Detection Using Depth Texturing Spheres

In this paper,we present a novel collision detection algorithm to real time detect the collisions of objects.We gen- erate sphere textures of objects,and use programmable graphics hardware to mapping texture and check the depth of different ob- jects to detect the collision.We have implemented the algorithm and compared it with CULLIDE.The result shows that our algo- rithm is more effective than CULLIDE and has fixed executive time to suit for real-time applications.     

基于层次包围盒和光线追踪的两步法碰撞检测技术

为了实现虚拟现实场景中物体间的实时碰撞检测,结合层次包围盒和光线追踪算法的优点,提出了一种新的两步法碰撞检测技术.利用层次包围盒法进行预处理优化,快速排除不相交的包围盒,将预处理结果直接传递给后续精确检测模型.采用光线追踪法在一维空间迅速搜索到具体碰撞点对,并返回点对间的距离和表面法向量等碰撞响应所需的量.预处理阶段和精确碰撞检测过程中的输入都存储在相同的数据结构,即八叉树中,减少了冗余的计算量.仿真实验表明,两步法碰撞检测技术对点对间的碰撞检测具有较好的准确性和高效性.     

地形环境下的动态场景绘制

提出了地形环境下的动态场景绘制流程。使用空间离散化的方法实现了运动物体之间以及运动物体和地形之间的快速碰撞检测。为了实现运动物体与地形的匹配,采用了一点匹配法和面匹配法。实现了网格模型、基于图像的模型在地形环境下的绘制。最后给出了坦克和虚拟人在地形环境中绘制的实验结果。该方法可应用于网络游戏、战场视景仿真、数字城市、电影制作等领域。     

基于树状层次有向包围盒的碰撞检测算法

基于三维求交方法,在虚拟现实环境下对三维物体进行有向包围盒(OBB ori-ented bound ing box)的构建及树状分割,提出了快速的碰撞检测方法,并结合OpenGL的支持,使虚拟物体的碰撞具有真实感.     

机器人关节间的碰撞检测

将多臂机器人机械臂和各运动关节简化为圆柱体,通过计算两圆柱体中心线间最短距离来进行机器人的碰撞检测研究.通过总结提炼两空间线段间的相互位置关系,在进行解析、推导的基础上,提出了7个有意义的解析几何推论,直接可得出两空间线段间的最短距离,然后根据得出的结果,设计了一个机器人运动关节间的碰撞检测算法.该算法程序设计简单,计算量小,能有效地满足实际应用需要.     

Multi-Object Tracking Based on Segmentation and Collision Avoidance

An approach to track multiple objects in crowded scenes with long-term partial occlusions is proposed.Tracking-by-detection is a successful strategy to address the task of tracking multiple objects in unconstrained scenarios,but an obvious shortcoming of this method is that most information available in image sequences is simply ignored due to thresholding weak detection responses and applying non-maximum suppression.This paper proposes a multi-label conditional random field (CRF) model which integrates the superpixel information and detection responses into a unified energy optimization framework to handle the task of tracking multiple targets.A key characteristic of the model is that the pairwise potential is constructed to enforce collision avoidance between objects,which can offer the advantage to improve the tracking performance in crowded scenes.Experiments on standard benchmark databases demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms the state-of-the-art tracking-by-detection methods.