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基于Sphere和OBB混合的碰撞检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
层次包围盒是碰撞检测中常用的方法。实现了一种混合使用Sphere和OBB两种包围盒的碰撞检测算法,这种算法在包围盒树的上层使用Sphere,下层使用OBB,吸取了Sphere构造简单,相交测试简单以及OBB紧密性好的优点,可以快速排除没有发生碰撞的对象,在对象发生旋转之后仅需要对下层OBB部分进行相应旋转。通过灵活选择不同层次的数量,可以适用于不同的虚拟场景。通过模拟两辆汽车碰撞的实验,证明了算法在检测速度上优于仅适用OBB的RAPID算法。 相似文献
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为了实现物体间快速精确的碰撞检测,提出了一种新的基于混合层次包围盒的碰撞检测算法,充分利用了包围球计算简单和K-DOPs包围盒紧密性好的优点,来构建物体的混合层次包围盒结构。在包围盒树的上层采用Sphere包围盒,能快速排除不相交的物体,下层采用K-DOPs包围盒,进行更加精确的相交测试,提高了碰撞检测实时性。实验结果表明,该算法是有效可行的,具有较强的实时性及鲁棒性,性能优于传统碰撞检测算法。 相似文献
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针对采用单一层次包围盒进行碰撞检测在实时性和精确性方面的不足,提出基于轴向包围盒(AABB)结构和有向包围盒(OBB)的混合层次包围盒的碰撞检测方法(SHBVs).通过分析各种层次包围盒的特点以及虚拟手术环境中的对象特点,混合层次包围盒的碰撞检测方法将包围盒树分为上下两层,上层采用AABB-AABB的方式,用来快速排除不可能相交的物体;下层采用OBB-AABB的方式,能更紧密的包围虚拟环境中的活动对象(如细长的手术器械),同时对环境对象(软体组织)能更快速地在软组织变形后进行更新.实验证明,提出的混合层次包围盒算法能更快地检测碰撞,达到较好的实时性和精确性. 相似文献
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胡咏梅 《计算机工程与科学》2012,34(6):127-130
针对碰撞检测算法实时性较差的缺点,本文提出基于AABB包围盒与OBB包围盒相结合的混合碰撞检测算法,首先由对象投影来判断是否相交,检测出不可能相交对象;然后对可能相交的对象投影反向构建AABB包围盒,快速地测试对象;再用OBB包围盒进行精确地检测,以实现虚拟环境对象间高效的碰撞检测。本文还针对传统的基元相交测试效率不高的缺点进行了一定的改进。实验结果表明,与另外两种算法对比,该方法在相同环境前提下能够有效的提高碰撞检测的效率。 相似文献
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碰撞检测是视景仿真应用中的关键技术,研究了基于OBBTree的包围盒层次碰撞检测算法,并在视景仿真系统中得到实现。该算法首先创建能够紧密包围物体的OBB(Oriented Bounding Box)包围盒,并自上而下地创建OBB树,然后采用“分割轴”(separating axis)方法快速检测两个OBB包围盒是否相交。使用该算法进行碰撞检测的“虚拟仓库设备布放系统”在实时性和逼真性方面都取得了很好的效果。 相似文献
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传统的包含方向包围盒(OBB)的混合包围盒结构大多只是利用了OBB的紧密性特点,没有对OBB之间的相交测试进行改进,而OBB相交测试却占了这类算法的大部分运行时间。基于此,提出一种基于AABB-OBB双重包围盒的碰撞检测算法,外层的AABB可以快速排除分离距离较大的模型对,而当AABB相交时,与传统需要检测15条潜在分离轴的方法不同,内层的OBB之间的相交测试只需检测特定的5条分离轴。最后在算法的基本图元相交测试阶段,利用OBB之间相交测试所计算的中间值代替三角形的坐标值,省去不同模型中的三角形坐标变换,这一步骤进一步提升了整个算法的效率。 相似文献
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目的 为了解决自碰撞检测剔除率低和检测速度慢的问题,提出一种AABB(aixe align bounding box)—圆形包围盒树结构和具有二分类功能的深度神经网络(deep neural network,DNN)加速包围盒相交检测的方法。方法 对变形体构建AABB—圆形包围盒树,即对内部节点构建AABB包围盒,对叶子节点构建圆形包围盒。根据AABB—圆形包围盒生成包围盒测试树(bounding volume test tree,BVTT),采用深度神经网络优化BVTT的包围盒相交测试和法向锥测试,输出碰撞三角形对。结果 在确定最优隐含层数和每层最优节点数保证深度神经网络达到最佳准确率的情况下,实验结果表明,在没有自碰撞的情况下,本文方法与AABB-OBB方法、经典包围盒方法耗时相同,但在自碰撞足够多的模拟场景中,融合深度神经网络的AABB-圆形包围盒方法比AABB-OBB(oriented bounding box)方法和经典的包围盒方法速度更快,整体耗时缩短了21%~37%。同时,对5种方法的更新率、检测效率和图元相交测试时间进行实验对比,发现本文方法比AABB-OBB方法和经典的方法具有更好的贴合性和更快的相交测试速度。结论 本文方法相对于AABB-OBB方法、经典包围盒方法的测试速度更快,不仅提高了自碰撞检测高层剔除率,同时降低了模拟整体耗时,更适用于实时变形体自碰撞检测领域。 相似文献
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基于混合包围体的OpenMP并行化碰撞检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对交互式系统中碰撞检测实时性、精确性的要求,提出了一种共享存储系统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来构建物体的混合包围体层次(S-AABB),快速排除不相交的物体以加速算法,利用OpenMP并行模型来并行遍历混合包围体层次,进一步加速碰撞检测算法.实验结果表明,与现有经典的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.同时,还与已经提出的MPI及Pipelining等并行算法进行比较,从时间效率和资源消耗两个方面说明本文基于OpenMP算法的优点. 相似文献
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为了解决当前虚拟手术仿真中使用单一包围盒进行碰撞检测实时性不能满足要求的问题,提出了一种针对虚拟手术的基于层次包围体的快速碰撞检测方法。该方法主要应用了层次包围盒(BVH)的思想,同时根据不同对象的拓扑结构特征,采用不同的包围盒技术来表示。首先,用层次包围盒来表示手术工具,用层次包围球表示手术对象;然后,利用包围球和方向包围盒的相交测试快速排除不相交部分;最后,对于可能发生碰撞的部分再使用更为精确的三角面片相交测试来确定碰撞信息。实验结果表明,在相同的虚拟手术场景下,提出的这种方法较使用单一的层次包围盒具有更快的速度。 相似文献
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基于压缩的AABB树的碰撞检测算法 总被引:11,自引:0,他引:11
用于碰撞检测的AABB(axis-aligned bounding boxes)方法与其它基于包围盒的方法相比具有相交测试快速和适合变形体碰撞检测的特点。针对工程中大量存在的刚体和变形碰撞情形,本文基于压缩方法对AABB方法进行了改进。通过从空间的角度来对传统的AABB进行优化.从而节省了大量的存储空间,提高了变性体的碰撞检测效率。 相似文献