基于OBB层次结构碰撞检测的改进算法

方向包围盒（Oriented bounding box：OBB）的构造以及包围盒的相交测试的计算量都比较大，严重影响了在模拟、仿真的应用，尤其是有变形物体的场景。引入近似凸包的思想提出一种快速构造方向包围盒算法，很大程度上减少了构造方向包围盒（0BB）层次结构的顶点数，改进后的算法在降低构造层次结构时间的同时，对方向包围盒的紧密性代价几乎没有影响，在有些时候还提高了包围盒的紧密性。在包围盒相交测试方面，提留了一种基于筒单羽以爱的相交须刿方击，该算法在检测过程中省去了大量包围盒的相交测试计算，提高了相交测试的速度。最后将两种改进算法联合的碰撞检测框架与常用的基于均值和协方差矩阵的包围盒构造和基于分裂轴的算法进行比较，证明了算法具有高效性。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于球深度纹理的实时碰撞检测算法

基于包围球技术的方法是碰撞检测的常用方法之一,其算法虽然简单高效但检测精度低。结合包围球和基于图形硬件方法的优点,以带深度纹理的包围球替代物体的几何模型,利用图形硬件在纹理映射时进行深度比较以实现碰撞检测。试验表明,与CULLIDE算法相比算法执行效率更高,且执行时间固定,从而具有较高的实时性。     

面向电力变压器虚拟装配的多感官融合交互方法

虚拟装配技术旨在真实还原设备和物理场景,在真实环境中人们可以通过视觉、听觉、触觉等多种感官与物理世界进行信息交互。针对已有虚拟装配系统的真实感受限于单一感官人机交互方式的问题,提出一种多感官融合的信息交互方法,以提升沉浸感和操作性。提出一种在待装配体零部件体积差异性大的情况下的改进八叉树AABB包围盒碰撞检测算法,提升计算精度的同时极大减少计算量。实验结果表明：该方法在提高操作性和沉浸感方面有优越性。     

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。     

一种大数据量森林场景组织及其实时绘制方法

针对森林场景建模的复杂性和大数据量等特点,并在对比分析各种场景组织算法的基础上,阐述了采用八叉数结构（Octree）来组织森林场景的流程,提出了层次包围盒＋线性边缘检测的预裁剪算法,并将该算法应用于大数据量森林场景的实时绘制;文中还对实验结果进行分析,得出了八叉树结构对场景不同划分深度对绘制效率影响的规律。实验结果证明层次包围盒＋线性边缘检测的预裁剪算法的具有实用性和通用性等特点,特别适合均匀分布的场景数据的组织和实时优化绘制。     

可见性驱动的复杂场景连续多分辨率绘制

提出一种视点相关的连续多分辨率模型与可见性剔除相结合的复杂场景加速绘制算法。将复杂场景表示为场景图,然后自底向上构建场景的连续分层层次细节(CHLOD)模型;在实时绘制时,利用图形硬件的遮挡查询功能实现快速的层次遮挡剔除,并根据遮挡查询返回的可见象素数近似度量物体的可见性程度,通过与传统视点相关的细化准则相结合,实现了一种可见性驱动的场景连续多分辨率简化绘制方法,能够在保证场景绘制精度的同时进一步提高场景绘制的速度。     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计，得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计，得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。