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.     

混合包围盒碰撞检测算法研究

为提高碰撞检测的实时性,提出一种混合包围盒碰撞检测算法。将物体的包围盒二叉树设计为2层结构,顶层使用AABB包围盒排除不相交的物体,下层利用k-DOPs包围盒检测物体之间的碰撞情况。采用任务树的方法对2棵混合包围盒二叉树进行同步遍历,实现物体之间的碰撞检测。与其他碰撞检测算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能提高碰撞检测的实时性和精确性。     

一种快速的可变形物体的碰撞检测算法

为实现虚拟环境中可变形物体与刚体间实时的碰撞检测,提出了一种快速的基于混合包围盒层次结构的并行碰撞检测算法。算法充分利用包围盒在检测速度和精度上的不同侧重,对可变形物体建立Sphere和AABB混合包围盒层次树,对刚体建立Sphere和OBB混合包围盒层次树;每个物体的混合包围盒层次树又分成上层、中层和下层,每层使用不同的包围盒;在碰撞检测遍历时,上层使用Sphere和Sphere相交检测快速排除不相交物体,在中层使用Sphere和OBB的相交检测进一步排除物体相交的可能性,在下层使用AABB和OBB的相交检测较精确地确定物体是否相交;采用多线程技术,在多核设备上实现并行碰撞检测算法。实验结果表明,与经典的AABB算法相比较,该算法在效率方面具有明显优势,能够满足可变形物体与刚体的碰撞检测要求。     

基于B+树存储的AABB包围盒碰撞检测算法

对于碰撞检测算法,使用传统的AABB包围盒来构建包围盒层次树时,其包围盒层次树的层数、叶子结点的个数和各结点的存储字节数是影响碰撞检测效率的主要因素.为了减少结点存储容量对碰撞检测效率的影响,提高碰撞检测的效率,文中采取B+树的存储结构来存储包围盒等信息.在包围盒相交测试之前,使得各结点存储索引有序,不需要再对各结点进行额外的排序,减少了内存开销,并且避免了不必要的包围盒测试.此外B+树的非叶子结点不存储具体的数据信息,从而减少了整棵树的存储空间.实验表明,在检测环境和检测对象相同的条件下,使用B+树存储的AABB包围盒碰撞检测算法的检测时间明显比传统的AABB算法短.     

结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法

目的 碰撞检测是虚拟现实,特别是虚拟装配中的关键技术。针对基于包围盒的碰撞检测算法的准确性和检测效率不足的问题,提出一种结合AABB轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法。方法 本文算法采用分步检测的方法,利用AABB算法来确定两包围盒的相交区域后,结合模型移动方向和运动趋势进行空间划分,利用碰撞检测的时空相关性,对时空相关的部分进行相交测试,通过将包围盒还原成三角面以及点的方式来保证检测的准确性。结果 本文算法与AABB层次包围盒二叉树算法、k-Dops包围盒算法以及BPS空间分割树算法进行对比实验分析。在碰撞的几何精度上,本文算法在大部分情况下与AABB算法和k-Dops算法的距离差超过阈值0.02,证明本文算法在碰撞几何精度上有明显的提高。在碰撞检测时耗上,随着碰撞检测难度的不断增加,本文算法在平移自由度下比AABB算法和BSP算法、在旋转自由度下比AABB算法和k-Dops算法的检测时间均降低了50%以上。在三角面数对算法碰撞检测时耗的影响上,当运动模型的三角面数较多时,本文算法表现出更高的稳定性。结论 结合AABB包围盒和空间划分方法的碰撞检测算法,在减少碰撞检测所需时间的同时提高了碰撞检测的准确性,可以满足虚拟装配技术中对碰撞检测算法准确性的要求,同时也能满足使用者实时性的交互习惯。     

融合包围盒智能算法的虚拟场景碰撞检测研究

在虚拟仿真过程中,准确高效的完成模型空间碰撞检测是一项技术难点.针对不断复杂化的虚拟场景,提出了一种融合包围盒智能算法.考虑到虚拟场景的变换特性,使包围盒对场景内模型具有良好的适应性,利用模型在xyz坐标平面的投影倾角和紧密度来确定使用AABB或者OBB.AABB包围盒在矢量方向存在厚度,为避免三角面片计算时对效率产生影响,设计了一种无厚度优化AABB包围盒,用以快速排除非相交模型.OBB包围盒具有更好的方向优势,但是OBB包围盒容易产生方向倾斜,于是对OBB包围盒的分布问题进行优化.为防止存在结构差异的AABB与OBB结合后拉低遍历速度,设计了双层二叉树结构来降低遍历深度.碰撞检测过程可转换为包围盒内部模型采样特征点的寻优,于是引入粒子群算法进行迭代.通过仿真,得到算法的帧计算时间为0.025ms,帧更新占比为2.481％,每帧树节点为317,碰撞检测的平均时间为15.69ms.结果 表明算法显著压缩了空间和时间消耗,有效提高了虚拟场景碰撞检测的效率,同时具有良好的检测准确性.     

基于AABB包围盒的碰撞检测算法的研究

利用虚拟空间中对象运动的特性和AABB包围盒的构造特性,改进了基于AABB层次包围盒的碰撞检测算法。传统的该类算法分为两个检测过程,在初步检测过程中,基于运动对象碰撞行为的局部性,改进了原来的排序方法,采用希尔排序。为了提高检测效率,在相交测试之前将检测对象细分,划分测试区域,避免了不必要的相交测试;在对可能相交的对象进行精确检测过程中,基于AABB包围盒的构造特性,对可能碰撞对象的层次包围盒树进行压缩存储,通过减少算法的存储空间来提高算法的检测速度。对算法的两个检测过程同时进行改进,实验表明在检测对象较多的情况下减少了算法所需的执行时间。     

基于层次包围盒的混合碰撞检测算法

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。     

基于八叉树精确划分型值点的碰撞检测算法

针对虚拟现实中碰撞检测的快速计算问题,提出一种新的粗略碰撞检测与精确碰撞检测相结合的检测算法。首先利用AABB包围盒法排除不可能相交的物体,然后对可能发生碰撞的包围盒采用八叉树算法进行空间分割,在包围盒内找到由型值点形成的三角形面片,利用三角形面片的碰撞检测算法精确地判断物体是否碰撞。通过与OBB包围盒算法的碰撞检测数据对比,验证了该方法的有效性。     

Interactive collision detection for deformable models using streaming AABBs

We present an interactive and accurate collision detection algorithm for deformable, polygonal objects based on the streaming computational model. Our algorithm can detect all possible pairwise primitive-level intersections between two severely deforming models at highly interactive rates. In our streaming computational model, we consider a set of axis aligned bounding boxes (AABBs) that bound each of the given deformable objects as an input stream and perform massively-parallel pairwise, overlapping tests onto the incoming streams. As a result, we are able to prevent performance stalls in the streaming pipeline that can be caused by expensive indexing mechanism required by bounding volume hierarchy-based streaming algorithms. At runtime, as the underlying models deform over time, we employ a novel, streaming algorithm to update the geometric changes in the AABB streams. Moreover, in order to get only the computed result (i.e., collision results between AABBs) without reading back the entire output streams, we propose a streaming en/decoding strategy that can be performed in a hierarchical fashion. After determining overlapped AABBs, we perform a primitive-level (e.g., triangle) intersection checking on a serial computational model such as CPUs. We implemented the entire pipeline of our algorithm using off-the-shelf graphics processors (GPUs), such as nVIDIA GeForce 7800 GTX, for streaming computations, and Intel Dual Core 3.4G processors for serial computations. We benchmarked our algorithm with different models of varying complexities, ranging from 15K up to 50K triangles, under various deformation motions, and the timings were obtained as 30 approximately 100 FPS depending on the complexity of models and their relative configurations. Finally, we made comparisons with a well-known GPU-based collision detection algorithm, CULLIDE [4] and observed about three times performance improvement over the earlier approach. We also made comparisons with a SW-based AABB culling algorithm [2] and observed about two times improvement.     

一种针对复杂3D物体碰撞检测的算法改进

碰撞检测是虚拟现实世界的一个关键问题。该文对常用的碰撞检测算法进行分析比较,针对普遍采用的两步算法,综合运用AABB树和规则空间划分算法,提出一种用于复杂的虚拟空间三维运动物体的碰撞检测改进算法。算法分成三步,每一步都排除不可能碰撞的元素。实验结果表明:该算法提高了碰撞检测性能,能满足复杂3D物体碰撞检测准确、快速的要求。     

基于质点的可变形体自碰撞检测

自碰撞检测是可变形体模拟过程中最耗时的环节,提出一种使用图形硬件的快速算法。算法以质点而非三角形作为自碰撞检测的基本单元,用球体包围以质点为中心的局部区域,再用AABB包围该球体的运动轨迹并将数据组织成纹理送入GPU,通过两遍离屏渲染计算出碰撞对集合及每个碰撞对的碰撞发生时间,算法复杂度为O(n)。实验结果表明,使用该算法在大规模布料模拟中检测自碰撞,效率较高。     

作物可视化中的碰撞检测及响应研究

将碰撞检测与响应技术引入作物可视化生长模拟,针对以NUR13S曲面表示的作物叶片,提出了一种基于曲 面分割技术及混合层次包围盒实现作物叶片间碰撞检测的方法。首先采用节点插入技术分割叶片曲面,然后为分割 后的叶片曲面建立轴向包围盒(AAI313)与固定方向凸包(FDH)的混合层次包围盒树:根节点采用AA1313包围盒,以快 速排除不可能相交的叶片;其它层节点采用FDH包围盒,以保证精确地判定距离较近的叶片间碰撞状态。在此基础 上,根据作物叶片形态变化规律,提出了较合理、有效的冲突响应机制。实例分析表明,所建立的算法可有效地应用于 作物叶片碰撞的模拟实现。     

基于混合包围盒的碰撞检测算法优化

为提高复杂场景中碰撞检测的效率,提出一种传统混合包围盒碰撞检测算法的优化算法。从数据结构上对混合包围盒树进行改进,引入时空相关性概念,将包围盒树分为上下2层结构,上层采用包围球,下层采用轴向包围盒,构造混合层次包围盒树,实现物体的快速碰撞检测,利用碰撞检测的时空相关性,简化树的搜索过程。实验结果表明,与传统的混合包围盒碰撞检测算法相比,该算法具有较好的碰撞检测性能。