一个计算凸多面体间碰撞点的快速算法

计算两个物体之间的碰撞点是碰撞响应的基础,也是一项系统开销很大的任务.因此,研究碰撞点快速求解算法对碰撞响应的实时性具有重要意义.该文提出了一个算法,当在虚拟环境中检测到碰撞时,应用此算法可以在碰撞响应之前快速计算出两个物体之间的准确碰撞时间,并能计算出此时两个物体之间的碰撞点.     

车辆碰撞事故再现技术的发展

事故再现技术是鉴定事故责任和分析事故原因的方法之一。通过对国内外车辆碰撞事故再现技术的回顾,总结了车辆碰撞交通事故再现技术的一般仿真算法计算流程,探讨了事故再现技术中影响仿真速度和精度的主要原因,其中估计车辆的初始碰撞位置参数进行迭代计算将导致较长的计算时间,忽略车辆的塑性变形和驾驶员的操纵行为将导致模型的不精确。展望了事故再现技术的发展趋势,未来的交通事故再现技术将能够推断驾驶员的操纵行为,模拟出驾驶员的生理心理变化,并能进行事故预防分析。     

基于蒙特卡洛方法的碰撞预警系统仿真

本文提出了一种基于蒙特卡洛方法的汽车碰撞预警系统.本系统可以自动连续测量行驶车辆前方障碍物的速度和方位等数据,经过估计产生车体和目标的姿态,利用蒙特卡洛方法计算碰撞概率,发出适当的警报给驾驶员.仿真结果表明此算法能够比较精确地估计车辆的安全级别,产生相对准确的警报,为开展快速的碰撞预警系统的研究提供了一种可行方案.     

车辆碰撞信号插值补偿算法仿真

为了解决由于车辆碰撞造成的道路拥堵、连续追尾事故的发生,研究了车辆碰撞信号检测方法,以Q-L在线进化学习的车辆碰撞信号插值补偿算法为估算方法对车辆的行驶状态进行碰撞系数计算,通过在线进化的最优近似算法来寻找当前车辆行驶状态的最优插值数据区间,寻找具有最优反馈值和评价函数值的执行状态参数,从而得到车辆碰撞参数.以车辆碰撞测试中的碰撞数据和正常数据进行融合,作为仿真的输入数据,在不同信噪比下对算法的有效性进行仿真,结果表明,插值补偿算法具有较好的鲁棒性,检测率较高,误报率较低.     

车辆碰撞信号准确挖掘过程的仿真分析

研究车祸中车辆碰撞信号的准确检测问题.针对车辆在完成碰撞的过程中,车辆碰撞部位随机性很大,碰撞过程较短,声音信号的采样周期和间隔很小,碰撞信号与外部的干扰声音信号经常形成交叉冲突,造成瞬时碰撞信号很难被准确采集.传统的检测算法很难在碰撞中对短促碰撞信号与外界声音信号进行区分,造成检测度不高,提出了一种粗糙集神经网络的车辆碰撞声音信号检测方法.采集车辆声音信号,对信号进行预处理,从而获取粗糙集神经网络参数.建立粗糙集神经网络模型,对车辆碰撞信号进行深度挖掘检测.实验结果表明,提出的算法能够有效提高车辆碰撞声音信号检测的准确性.     

基于粒子碰撞的粒子群算法求解带时间窗车辆调度问题*

带时间窗车辆调度问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的粒子群算法在离散域上表现了一定的劣性,对此提出了一种基于粒子碰撞的离散PSO算法来求解该问题。受物体相互碰撞之后物体的速度和位置会发生改变的现象启发,使当前粒子与个体最优和全局最优粒子发生碰撞来更新粒子的位置,以避免传统更新操作中的取整,保证种群的进化能力。采用Solomon’s VRP标准问题集的实例来对算法进行测试,实验结果数据表明了该算法的有效性。     

光纤定位单元防碰撞分治标签算法

光纤定位单元的夹持机构在运行过程中可能出现相互碰撞现象,造成光纤单元定位失败及结构损坏。为此提出了一种从软件控制上规避单元之间相互碰撞的算法。该算法根据碰撞现象的特点,利用分而治之思想把碰撞现象进行碰撞类型划分。通过单元碰撞属性标签化方法生成碰撞标签。碰撞的单元根据碰撞类型和碰撞标签处理碰撞,从而规避碰撞,顺利运行至目标位置。软件仿真实验表明,提出的算法在保证单元规避碰撞的同时,也能够连续运行。     

基于车内外视觉信息的行人碰撞预警方法

行人碰撞预警系统通常依据行人检测与碰撞时间判断的方式为驾驶员提供预警信息。为了提供更加可靠的危险判断依据，本文提出一种同时分析道路状况与驾驶员头部姿态的行人碰撞预警方法，用两个单目相机分别获取车辆内外环境图像。通道特征检测器用于定位行人，根据单目视觉距离测量方法估计出行人与自车间的纵向与横向距离。多任务级联卷积网络用于定位驾驶员面部特征点，通过求解多点透视问题获取头部方向角以反映驾驶员注意状态。结合行人位置信息与驾驶员状态信息，本文构建模糊推理系统判断碰撞风险等级。在实际路况下的实验结果表明，根据模糊系统输出的风险等级可以为预防碰撞提供有效的指导。     

一种基于DES密码算法的旁路内部碰撞攻击方法

分析DES算法中与密钥相关的内部碰撞位置和触发条件,提出利用旁路的手段检测内部碰撞发生的模板分析方法。通过分析DES密码算法第一轮加密操作,给出内部碰撞的位置、触发条件,以及检测内部碰撞的实现方法。     

Hash-tree反碰撞算法

针对EDFSA算法标签识别效率低以及二叉树搜索需检测碰撞准确位置等问题,提出了Hash-tree反碰撞算法。分析了算法的关键问题,确定了算法策略,进行了算法设计,证明了Hash-tree反碰撞算法识别效率期望值在36.8%~100%之间,优于EDFSA算法。仿真验证表明,该算法在识别效率方面有新突破,特别是在识别大量标签时优势明显。     

基于冲突分类模型的冲突解析算法

IEEE 802.11 网络中的传统退避算法利用竞争窗口机制进行冲突解析,冲突节点被重新分布在一个更大的窗口范围内以避免冲突.然而,只要这些分布窗口之间存在着交集,就仍有可能引发冲突.为了解决一个问题,提出了一种冲突分类模型,将网络中的分组冲突分成交叉冲突和同级冲突,并且提出针对这两种不同类型的冲突应该采取不同的策略进行解析.利用顺序离散窗口分布机制(sequential discrete window distribution,简称SDWD)解析交叉冲突,通过节点分布窗口的离散化避免交叉冲突;同时,通过     

一种基于可能碰撞集的碰撞检测方法

为了提高虚拟环境中碰撞检测的实时性和有效性,提出了一种基于可能碰撞集的碰撞检测方法.该方法首先通过预测环境中刚体在当前帧和下一帧之间的可能运动轨迹来构建一个各边与世界坐标系各坐标轴平行,且包围该运动轨迹的包围盒;然后利用空间平铺技术来快速检测与某一平铺单元同时相交的轨迹包围盒,即可得到当前帧的可能碰撞集;接着对可能碰撞集中的刚体对进行最早碰撞时间tmin的求解,并根据tmin进行排序;最后只对具有最小tmin值的刚体对进行碰撞检测.仿真试验结果表明,与目前已有的碰撞检测算法相比,该方法简单、快速,不仅可以有效解决多个刚体环境中碰撞发生的次序问题,同时,该方法还能保证碰撞检测的完整性和唯一性.另外,理论和实践也证明了该方法的正确性和有效性.     

Optic-Flow-Based Collision Avoidance

Flying in and around caves, tunnels, and buildings demands more than one sensing modality. This article presented an optic-flow- based approach inspired by flying insects for avoiding lateral collisions. However, there were a few real-world scenarios in which optic flow sensing failed. This occurred when obstacles on approach were directly in front of the aircraft. Here, a simple sonar or infrared sensor can be used to trigger a quick transition into the hovering mode to avoid the otherwise fatal collision. Toward this end, we have demonstrated a fixed-wing prototype capable of manually transitioning from conventional cruise flight into the hovering mode. The prototype was then equipped with an IMU and a flight control system to automate the hovering process. The next step in this research is to automate the transition from cruise to hover flight.     

Collision Detection Algorithm to Distinguish Between Intended Contact and Unexpected Collision

Industrial and service robots often physically interact with humans, and thus, human safety during these interactions becomes significantly important. Several solutions have been proposed to guarantee human safety, and one of the most practical, efficient solutions is the collision detection using generalized momentum and joint torque sensors. This method allows a robot to detect a collision and react to it as soon as possible to minimize the impact. However, the conventional collision detection methods cannot distinguish between intended contacts and unexpected collisions, and thus they cannot be used during certain tasks such as teaching and playback or force control. In this paper, we propose a novel collision detection algorithm which can distinguish intended contacts and unexpected collisions. In most cases, the external force during a collision shows a noticeably faster rate of change than that during an intended contact, and using this difference, the proposed observer can distinguish one from the other. Several experiments were conducted to show that the proposed algorithm can effectively distinguish intended contacts and unexpected collisions.     

车辆碰撞事件与碰撞损伤的检测方法

提出了一种针对车辆碰撞事件的远程检测方法. 该方法利用机器学习技术分析车辆的速度和加速度信号, 从而对车辆的行驶状态进行在线监测. 车载的前端设备实时的采集速度和加速度信号, 初步识别出可能的碰撞信号并通过无线网络发送给后台服务器. 后台服务器对碰撞信号进行准确识别, 并判断车辆的损伤程度. 论文给出了碰撞事件和碰撞损伤的检测方法, 并进行了实验测试, 结果表明该方法是有效的.     

基于冲突指示和分组隐藏节点冲突解析策略

隐藏节点问题是导致IEEE 802.15.4 协议性能下降的一个重要因素,而在IEEE 802.15.4 中没有给出解决该类问题的具体方案.提出一种基于冲突指示和分组的隐藏冲突避免策略（hidden node collision detection and avoidstrategy,简称HNCDAS）,该策略采用分组方法将IEEE 802.15.4 的CAP 周期划分为多个等分时隙,从隐藏冲突导致的部分破损帧中提取出隐藏节点地址信息,依据当前获得的隐藏关系动态地将节点调整到相应的竞争组,竞争组内的节点在同一周期内仍按照二进制后退方法竞争发送消息,不同的竞争组在不同的时隙发送消息,从而彻底解决隐藏冲突问题.与其他隐藏冲突解析策略相比,HNCDAS 具有额外开销少和动态调整等优点.从理论上证明了该策略的收敛性和解析策略时间的上限,实验结果表明,HNCDAS 在数据传递率、吞吐率和能量利用率等方面都有明显的提高.     

对OCB模式的冲突攻击

OCB模式是可并行处理的分组加密模式,在加密的同时还提供了鉴别服务.速度快是OCB模式的一个重要特点,但这也导致了其安全隐患问题。文章给出了一种新的对OCB模式的攻击方法,当某种冲突发生时,很容易对OCB模式进行攻击,使其完全丧失鉴别的能力。这种攻击的限制条件很少,攻击范围很大,而且容易实现.因此,为了保证OCB模式鉴别上的安全,必须限制其单个密钥下处理的数据量,从而限制了OCB模式的应用范围.     

一种基于GPU的碰撞检测算法

实时碰撞检测是计算机图形应用中不可缺少的组成部分。随着高性能可编程图形处理器（GPU）的发展,出现了许多利用GPU来解决复杂物体间的碰撞检测问题的方法。提出了一种基于GPU的对参数化表面的碰撞检测方法。通过使用几何图像表示的参数化表面,实时的生成GPU优化的包围体层次结构,然后在这个层次结构的基础上实现优化的基于GPU的层次碰撞检测算法。结果显示本方法可以有效的提高碰撞检测的速度,相对于在CPU上实现同样的层次结构遍历方法,基于GPU的方法可以将碰撞检测速度平均提高13%左右。     

Collision detection for moving polyhedra

We consider the collision-detection problem for a three-dimensional solid object moving among polyhedral obstacles. The configuration space for this problem is six-dimensional, and the traditional representation of the space uses three translational parameters and three angles (typically Euler angles). The constraints between the object and obstacles then involve trigonometric functions. We show that a quaternion representation of rotation yields constraints which are purely algebraic in a seven-dimensional space. By simple manipulation, the constraints may be projected down into a six-dimensional space with no increase in complexity. The algebraic form of the constraints greatly simplifies computation of collision points, and allows us to derive an efficient exact intersection test for an object which is translating and rotating among obstacles.