一种基于图像空间的碰撞检测算法

根据光线与封闭物体间的相交特性,设计并开发了一种基于图像空间的碰撞检测算法。采用VBO技术提高图形渲染速度以提高算法的性能。利用待测物体对的轴向包围盒（AABB）设置合理的视锥和视口,减少图形的绘制量,进一步提高算法性能。测试结果表明,该算法可以直接处理非凸体,处理复杂模型的碰撞检测问题实时性好、平稳性高,但是其性能受到分辨率的影响。最后讨论了将该算法扩展到多个物体间进行碰撞检测的实现策略。     

虚拟环境中碰撞检测算法分析

讲述了碰撞检测的基本算法和碰撞检测领域中经常用到的几大类碰撞检测算法:包围盒层次法、距离跟踪法和空间剖分法,对包围盒层次法中的AABB、包围球、OBB、k-dop算法,距离跟踪法中的Lin-Canny算法、EnhancedGJK算法进行了分析,并利用实验数据比较了各种算法在不同的应用情况下的运算速度,结果显示k-dop算法与EnhancedGJK算法是相对较好的两种算法。     

三维虚拟家居设计系统若干关键技术研究

针对市场上现有家居设计软件交互性和可操作性不强.重漫游轻设计等问题,我们开发了一个三维虚拟家居设计系统.通过对虚拟现实在家居环境设计方面若干关键技术研究,如3D模型的绘制与管理,纹理映射与反走样、碰撞检测等,提出了改进的Mip.map算法、基于AABB包围盒的碰撞检测改进算法.实验表明,改进后的算法在纹理反走样效果、场景渲染效率、碰撞检测响应速度和精度等方面都有较为明显的提高.     

基于多智能体粒子群的快速碰撞检测算法研究

在层次包围盒的基础上,提出一种基于多智能体粒子群的快速碰撞检测方法.算法首先利用层次包围盒方法快速减小物体间可能发生的碰撞检测区域,并基于随机碰撞检测核心思想将问题转变为物体特征对间距离机制的非线性优化问题,在建立的层次拓扑结构基础上,结合多智能体系统技术和粒子群算法的进化策略,设计了一种多智能体粒子群算法来求解碰撞检测问题.通过仿真测试表明,该算法具有很高的搜索效率和寻优性能,能够满足碰撞检测的实时性要求.     

一种基于混合包围盒结构的实时碰撞检测的有效方法

有向包围盒(OBB)是一中用于复杂结构刚体模型间碰撞检测的有效方法,但是由于其自身的算法复杂性导致在检测距离较远的模型时检测效率不及轴向包围盒(AABB)或球形盒(Sphere).使用OBB和Sphere的混合包围盒结构的碰撞检测算法,通过使用Sphere与Sphere或Sphere与OBB包围盒之间的检测方法快速剔除了模型距离较远时相交的可能性,通过使用OBB与OBB的检测方法精确检测距离较近的模型之间的相交状态.通过与经典算法OBB的比较试验及其他实验证明对于具有复杂结构的刚体,基于混合层次包围盒结构的算法是一种有效的并且精确的实时碰撞检测算法.     

虚拟装配中基于公差约束的碰撞检测方法研究

为了更好的仿真零部件的装配过程,给出了一种基于公差约束的碰撞检测方法及响应策略:首先给出了虚拟零部件的层次模型表达构建方法;其次提出了基于体分解的空间层次包围体表达方法,给出了压缩包围体冗余空间的算法;再次给出碰撞穿透深度的计算方法,通过比对最大穿透深度值与零部件间公差范围,产生不同的碰撞响应策略;第四以孔-轴装配为例,给出了虚拟空间中未受约束与受约束零部件的装配方程最后通过仿真给出了孔-轴零部件之间的装配过程.实验结果表明,在装配的碰撞检测过程中引入公差约束信息,可以增进装配仿真的真实感,提高装配效率.     

基于轴向包围盒碰撞检测算法的改进

在虚拟环境中,活动对象的运动路径是连续的,为达到实时交互的目的,碰撞时间采样点的取值应该是十分密集的,因此,帧与帧之间会有很强的关联性.利用这一特性,对基于轴向包围盒碰撞检测算法进行优化,把当前对象的碰撞信息记录下来以供下一次碰撞检测使用.另外,针对AABB包围盒紧密性差、占用大量存储空间的问题,基于压缩存储的方法对该算法进行改进,减少AABB包围盒存储的字节数.实验结果证明,优化算法在有效地减少参与测试的包围盒数目的同时,也节省了AABB包围盒树的存储空间.     

支持组合夹具虚拟组装的快速碰撞检测方法

快速碰撞检测算法是虚拟环境下组合夹具装配设计的关键，针对组合夹具的结构特点，提出了一种基于元件级空间分割与包围盒检测相结合的快速碰撞检测算法（F-CD），通过建立检测区域的分层投影模型（LPM）实现最大限度的减少进行碰撞检测的元件对数，同时避免了建立复杂的层次模型树，降低了系统内存开销，提高检测效率。对LPM的建立和基于分离平面的包围盒干涉检测算法进行了详细的论述，并对算法进行了比较实验与性能分析。     

复杂虚拟环境下的实时碰撞检测算法

提出了一种共享存储系统的并行碰撞检测算法。利用AABB包围盒的优点来构建任意物体的混合包围盒层次,利用并行模型来并行遍历混合包围盒层次,进一步加速碰撞检测算法。实验结果表明,与现有的经典算法相比,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。     

虚拟环境中织物的碰撞检测及响应

在织物动感模拟中，碰撞检测及响应处理非常复杂，实时性和真实感难以达到。为此采用质点一弹簧模型进行建模，基于层次包围盒，设计出碰撞检测算法，在此基础上，提出自碰撞检测算法。同时，提出一种检测基本几何单元间碰撞的方法，快速检测出质点与三角形的交点。然后，依据织物的物理特性进行碰撞响应处理。实验表明，算法提高了实时性，并实现了较强的真实感。     

基于粒子系统的实时瀑布模拟

提出以线元为基本造型单位并基于动力学原理模拟瀑布的运动轨迹，结合层次包围盒和聚类树技术加速粒子的碰撞检测，并采用逐渐淡化融合的方法模拟水花的消失过程。实验证明该算法模拟瀑布的运动和外观效果真实，在普通的PC平台上利用标准图形系统即可获得实时的绘制速度。     

虚拟装配中基于数据手套的虚拟操作研究

在虚拟装配中,采用数据手套对虚拟物体进行虚拟操作,是进行虚拟装配的重要手段。首先给出了数据手套的虚拟操作流程,探讨了虚拟操作中存在的三个关键技术问题碰撞检测问题、手的穿透限制问题、手的抓取和拖放问题。然后对这三种关键技术逐项进行了剖析,并在此基础上给出了具体的解决算法面向对象的基于包围盒的碰撞检测算法、基于面片的穿透限制算法和抓取与拖放算法。最后构建了虚拟装配试验系统对这几种解决方案进行了验证。这几种算法能够保证虚拟装配系统的实时性和真实性,较好地解决了虚拟操作中存在的问题。     

复杂物体连续碰撞检测动态投影分离剔除算法

针对复杂物体间碰撞检测,为提高碰撞检测效率,减少计算量,解决普通算法不直接适用于非凸体等问题,提出了一种连续碰撞检测算法。首先,该算法在初检测阶段利用基于波前法的三角网格生成,对非凸体等复杂物体表面进行网格划分,获取高质量三角形,得到三角形点、线、面参数信息;然后,用动态投影分离剔除法对三角形单元对进行高层剔除,从而剔除掉不可能发生碰撞的三角形;最后,针对可能碰撞的三角形特征对进行精确相交测试,返回发生第一次碰撞时间,完成碰撞检测。经过复杂度分析和实验论证,该算法响应速度快,在结构复杂物体的连续碰撞检测中效率较高,对于非凸体也可适用。     

基于复合层次包围盒的实时碰撞检测研究

针对各种层次包围盒的特点,提出了基于球状包围盒(Sphere)结构与有向包围盒(OBB)的复合层次包围盒的碰撞检测方法。将复合包围盒树分为X、Y、Z层,X层节点为球状包围盒(Sphere)结构,Y层为OBB-Sphere混合结构,Z层为OBB结构。上层节点间的相交测试采用Sphere与Sphere或者OBB的方式,以此快速排除不可能相交的物体;下层节点间的测试采用OBB与OBB的方式保证精确的判定距离较近的物体的碰撞状态。实验通过与OBB算法的性能比较,证明了复合包围盒能有效地应用于复杂场景的实时碰撞检测。     

基于光线跟踪的碰撞检测技术

基于光线跟踪原理,将光线跟踪算法中光线与物体求交的运算方法运用到虚拟现实的碰撞检测技术中,介绍了光线与平面、球面、二次曲面的碰撞求交及碰撞响应,在VC平台和OpenGL下精确地实现了模型小球的碰撞检测。     

基于深度图象Warping的动态图形反走样算法

时间域上的动态图形反走样算法是提高序列画面图象播放质量的关键技术。由于该技术需在时间域上加密采样，因而其计算过程非常耗时。本文首先给出了一种新的深度图象ｗａｒｐ－ｉｎｇ算法，并用它来快速生成由于摄像机参数变化而产生的静态景物画面的细微变化，而运动景物画面则根据其深度值复合到相应时刻的静态景物画面中。利用这一技术，我们可快速地在相邻帧画面中间进行加密采样。而Ｇａｕｓｓ点优化采样策略则极大地提高了反走样算法的效率。理论和实验结果表明，本算法能高效地实现复杂场景图形的动态反走样，它不仅独立于场景复杂性，而且可根据画面质量要求来调整精度。     

基于虚拟装配的碰撞检测算法研究与实现

快速的碰撞检测对提高虚拟环境的真实性和增强虚拟环境的沉浸感有着至关重要的作用,而虚拟装配环境的复杂性、实时性和精确性又对碰撞检测提出了更高的要求。文中对基于虚拟装配的碰撞检测问题进行了描述,提出了面向虚拟装配的分层精确碰撞检测算法,并对该算法中的面片层碰撞检测算法和精确层检测算法进行了论述,应用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要求,为虚拟环境下的装配工艺规划奠定了基础。     

基于并行的快速碰撞检测算法

提出了一中基于并行的快速碰测算法。该算法面向动态复杂场景采用层次的自适应空间剖分方法建构物体的平衡包围盒树，然后通过并行遍历包围盒树来加速碰撞检测，算法属于ＭＤＭＤ同步并行算法，采用多线程技术实现，在单处理机和处理机上均能运行。     

基于SSC-tree流聚类的入侵检测算法

由于数据流具有快速、无限、突发等特性,实现高速网络下的实时入侵检测已成为一个难题。设计一种维持数据流概要特征的相似搜索聚类树(similarity search cluster-tree, SSC-tree)结构,在此基础上提出一种基于SSC-tree的流聚类算法用于高速网络的入侵检测。为适应高速、突发到达的数据流,算法采用了链式缓存、捎带处理和局部聚类策略。SSC-tree中的链式缓存区用于临时存放数据流突发时算法不能及时处理的数据对象,缓冲区中的内容随后被捎带处理。在高速数据流未插入SSC-tree参与全局聚类之前,利用局部聚类产生微簇来适应高速流的到达。实验结果表明,该算法具有良好的适用性,能够在高速网络环境下产生较好的聚类精度,有效实现高速网络环境下的入侵检测。