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Z_buffer值的碰撞检测算法研究

碰撞检测算法是增强虚拟环境的逼真感和沉浸感的一个重要手段。原有的碰撞检测算法计算复杂，在复杂大范围三维场景绘制时会占用系统大量计算资源。针对传统碰撞检测算法的缺点，提出了一种基于缓冲区Z_buffer值的快速碰撞检测算法。该算法充分利用场景绘制时的变换矩阵和深度信息，实现了用户以第一人称在虚拟场景中漫游时进行快速碰撞检测与响应。实验证明该算法计算简单、速度快且与场景复杂度无关。     

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。     

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。     

虚拟装配中快速碰撞检测算法的研究与实现

针对虚拟装配中碰撞检测的特殊要求，提出了一种基于包围盒与空间剖分法的两级碰撞检测算法HSDHBB。该算法首先用空间剖分法找出潜在的相交区域，然后用包围盒求得碰撞的三角面片对和精确的碰撞点。给出了层次包围盒树的构造方法和空间网格的剖分方法，在空间剖分中采用哈希表的数据结构加快检索速度。最后，在CATIA环境中实现了该算法，结果表明该算法能够满足虚拟装配系统的实时性和精确性的要求。     

基于空间剖分和包围盒的快速碰撞检测算法

针对碰撞检测的实时性和逼真度较差的缺陷,提出一种新的混合碰撞检测算法。该算法在空间剖分阶段采用八叉树技术有效降低了层次划分树的深度,提高了层次划分树的构建速度,快速剔除了不可能相交的基元对。在精确检测阶段,采用同时向下遍历的方法并结合时空相关性对层次包围盒树的遍历过程进行优化,利用三角形与两面交线的位置关系快速判定两异面三角形的位置关系,并采用元素分配法避免了对公共元素的重复测试和无用的元素对测试,使基元相交测试的效率显著提高。实验结果证明,与经典的Rapid算法相比,该算法有效地减少了碰撞检测的时间开销,提高了碰撞检测的实时性和真实感。     

基于隆鼻虚拟手术的三维碰撞检测算法研究

在隆鼻虚拟手术中，碰撞检测是不可或缺的一个重要组成部分。为了快速检测出颅骨与添加物之间是否发生碰撞，本文结合AABB包围盒算法和空间剖分的方法，提出了一种改进的碰撞检测算法。该方法首先构造一定深度的AABB树，再对其叶结点进行空间剖分。我们对拥有不同数量三角形的颅骨模型在PC机上进行了测试，并将其与经典的RAPID算法（基于0BB包围盒）进行比较，证明了本文算法在碰撞检测时间和建模时间两方面都优于RAPID算法，并且稳定性也较好，特别是在拥有500000个三角形的原始模型的情况下建模时间提高了2s左右，平均碰撞检测时间为104ms，提高了5ms左右。     

基于包围盒与空间分解的碰撞检测算法

本文提出了一种基于包围盒方法与空间分解方法相结合的碰撞检测算法,用于解决变形体的碰撞检测问题。该算法首先用包围盒来快速判断物体之间是否相交,如果相交则进一步用空间分解法来定位相交的区域,在此阶段用哈希表的数据结构来保存物体的几何信息。与其他碰撞检测算法相比较,本算法不仅能够较大地节省空间,而且时间复杂度也比较低。除此之外,本算法不仅能够找出发生碰撞的基本几何元素对,而且还能够精确地找出碰撞点。     

三维场景漫游中碰撞检测问题的研究与实现

碰撞检测问题是三维场景漫游的技术难点。论文在对国内外已有碰撞检测算法进行分析比较的基础上,针对三维城市景观系统的数据特点,提出了基于回避三角形分割的二叉空间分割算法的碰撞检测算法。经实践证明,该算法对于场景漫游过程中产生的碰撞问题,可以进行快速有效地检测。     

虚拟环境中优化的OBB碰撞检测算法研究

碰撞检测是计算机图形学的研究热点之一,基于包围盒的碰撞检测算法是一种比较有效的碰撞检测算法.OBB紧密性较好,能有效提高系统的检测效率,但是相交测试的代价太大,根据AABB易于构造、计算简单但紧密性差的特点,提出并实现了优化的OBB碰撞检测算法.实验结果证明:优化算法能够较大幅度地提高了碰撞检测的实时性能,取得较好的效果.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于AABB树的碰撞检测算法的内存优化

介绍了从存储空间角度来改进基于AABB树的碰撞检测算法的方法.根据有关三角形间快速相交测试算法和三角形与包围盒间的快速相交测试算法,略过包围盒间的相交测试,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.对一棵含有N个节点的 AABB 树而言,可以节约一半节点的内存空间.实验表明,利用 AABB 树叶节点的内存优化,减少了算法所需的内存空间且加快了算法的执行时间.