基于包围盒的碰撞检测算法综述

对基于包围盒的碰撞检测算法中的轴向包围盒法、方向包围盒法、离散方向多面体法、时空包围金法的检测原理和检测效率进行了详细地分析比较。分析结果表明：包围盒的简单性和它包裹对象的紧密性是一对矛盾，包围盒越简单其包裹 紧密性越差，如何更好地兼顾简单性和紧密性成为包围盒法的关键；离散方向多面体是介于轴向包围盒和凸包之间的包围盒，只要合理地选取平行平面对的个数和方向，就可以在碰撞检测的简单性和包裹物体的紧密性之间灵活取舍。研究结论对于虚拟场景的动态建模具有一定的指导意义。     

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.     

空间遥操作预测仿真快速图形碰撞检测算法

高效实时的图形碰撞检测是实现空间遥操作三维图形预测仿真关键难点之一。在非结构化虚拟现实环境下由于无法预先构造层次包围盒,必须对大量三角形对进行相交测试,繁重的计算严重影响了碰撞检测的实时性。针对上述问题,提出了一种优化的快速三角形相交测试算法。通过引入计算坐标系,将可能的空间平面相交问题降维为平面坐标系下交线段与三角形的位置关系问题。通过重用三角形计算信息,大幅减少了多对三角形相交测试时的计算量。对比分析表明本算法具有更少的计算量和更短的计算时间。仿真对比实验验证了该算法的优越性。     

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。     

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.     

基于碰撞检测的触觉渲染优化方法

提出了一种基于碰撞检测的触觉渲染优化方法，根据触觉设备的运动状态，在主线程中动态构造一个包围盒，使用方向包围盒（OBB）碰撞检测方法裁减掉大量的不可能“触摸？’到的三角面片集，只渲染可能“触摸’，到的三角面片来。实例分析表明优化后的触觉渲染算法占用时间基本不受场景中三角面片数量的影响，适合虚拟装配场景的触觉渲染。     

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。     

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。     

基于地理坐标系的电磁环境快速仿真与体绘制

为有效考虑地球曲率的影响,采用球形规则网格模型组织电磁场数据。针对ITM(Irregular Terrain Model)模型计算量大的问题,提出一种地形重用方法提高仿真效率。针对多辐射源计算问题,将多线程计算和地形重用方法相结合,提高仿真效率。针对传统光线投射算法使用立方体作为包围盒,不能直接绘制球形规则网格数据问题,提出一种使用圆顶体作为包围盒的光线投射算法。经实验验证,考虑地形影响仍然能够获得较高的计算效率,满足多辐射源电磁环境仿真的需要,且圆顶体包围盒使光线投射算法的应用范围更加广泛。     

一种加速复杂场景绘制的可见性判断算法

论文研究了基于微机平台的复杂场景实时生成的关键技术,采用面向对象技术构造了虚拟场景的树型层次组织,提出了基于三维地形的场景空间层次包围盒构造方法,基于空间层次包围盒进行快速可见性预判断和LOD层次计算,实现了一个基于微机平台的复杂场景实时生成系统,并应用于虚拟战场的实时仿真。     

基于U-D分解的最优定界椭球状态估计

将平方根U-D分解理论引入集员辩识框架下的最优定界椭球(OBE)状态估计当中,一定程度上减小了数值计算过程中的舍入误差带来的影响,改善了算法的稳定性,提高了算法的精确度。与现有的OBE算法相比,基于U-D分解的OBE算法能提供更精确的估计结果。仿真结果表明了该算法的有效性,以及计算数值鲁棒性。     

无人机自主着陆地标实时检测方法

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。     

基于Spark的并行图聚类算法研究

对并行图聚类算法进行了研究。基于Spark 提出了一个新的并行图聚类算法；由于Spark 中的top 操作需要耗费大量的内存，提出了一个新算法来替代top 操作，有效减少了所消耗的内存；通过对自底向上的层次聚类算法进行改进提高了聚类的速度；基于图数据的特征提出了一种图数据过滤的方法来减少算法运行的时间以及所占用的空间并对其有效性进行了说明。仿真结果表明，运行效果优于进行比较的其他并行化图聚类算法。     

三段判别域与最小二乘拟合的抗差滤波算法

组合导航系统卫星信号在传播过程中容易受到干扰导致卫星导航观测值出现故障。对于此问题, 提出一种基于最小二乘拟合原理的抗差滤波算法, 根据检测量的分布状态将故障分为三段判别域, 分别为无故障、偏差和超差的情况。无故障时不做处理, 出现偏差时对观测值进行降权处理, 对于超差情况, 用前几个时刻的观测值组成的拟合函数进行一个时刻的外延, 代替当前时刻的故障观测值。仿真结果表明, 三段判别域相对于两段判别域多了对偏差情况的处理, 提高了导航精度。连续时间内发生超差情况时, 相比于使用降权法, 基于最小二乘拟合的抗差滤波算法导航精度更高, 稳定性更好。     

Box—Cox变换模型模拟矩估计方法研究

基于对Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换模型参数估计方法的研究，分析了极大似然方法之不足，提出了相应参数估计方法——基于残差的广义模拟矩估计方法，并研制了相应的算法．该方法同时解决了Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换模型出现序列相关与异方差时的参数估计问题，力求反映真实模型．算例则验证了方法的有效性     

一种改进的DIS对象同步策略

针对DIS中的某些缺点,提出了一种改进的DIS对象同步策略。基于可变的PDU（Variable Protocol Data Unit,VPDU）,应用面向对象的RTTI技术,实现了通信层与仿真应用层的分离。采用一种简单的数据过滤机制和分类别的数据分发方法,并结合推算定位方法,提高了系统的实时性和可靠性。仿真应用实例表明,这种对象同步策略具有较好的实用性,可以用于自行高炮防空作战仿真等演示验证项目。     

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。     

使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足, 提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy, GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略, 领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源, 增强领导者的探索能力, 丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进, 通过拟合优势群体信息, 修正种群进化方向, 增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试, 并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明: 本文提出的改进策略能有效提高算法性能; 提出的改进算法相比其他算法, 具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

二维相干信源测向新方法研究

基于广义导向矢量和三个正交均匀直线阵,建立了一种二维信源波达方向估计的阵列数据模型,提出了二维波达方向估计的新方法。在引入广义阵列流形矩阵的基础上,构造了基于范数的代价函数,实现了协方差矩阵的有效拟合,进而可有效估计多个相干信源,同时在理论上分析了该算法的渐进无偏性。在低信噪比和较少阵元数的情况下,通过对测向误差较大的线阵进行校正,可提高测向精度。为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,联合利用模拟退火和遗传算法的优点,提出了一种可快速多维搜索的随机退火遗传算法。蒙特.卡罗仿真试验证明了此二维相干源测向方法的有效性。     

基于改进ziggurat算法的高斯白噪声发生器

经典的ziggurat算法在楔形区域和截尾区域的判决计算包含非线性运算,存在计算量大、资源消耗多的缺点。针对该问题提出了一种改进的ziggurat算法。该算法利用分段线性近似原理拟合了判决模型,优化了楔形区域和截尾区域的判决算法,将判决过程改为线性运算。新算法的效率进一步提高,相对原算法,资源消耗减少了44%以上,且经过仿真验证,算法的性能没有明显的损失。基于新算法设计并实现了一个高斯白噪声发生器,仿真和实测结果表明,该高斯白噪声发生器资源利用率高,数据吞吐率大,生成的高斯白噪声正态特性良好,功率谱平稳。