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.     

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。     

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.     

一种膝关节镜手术仿真系统

介绍了一种膝关节镜手术仿真系统,主要对系统结构设计、快速碰撞检测、软组织形变和实时力反馈计算等方法进行讨论,提出了基于八叉树分割的坐标轴层次包围盒碰撞检测算法和线弹性有限元半隐式模型,并结合力反馈计算实现了四类膝关节镜手术的仿真。通过应用,表明系统能够满足临床手术训练的需要。     

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。     

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。     

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。     

一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题，本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法。该算法首先对数据急归一化处理，然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分，从而生成一系列的初始分类，最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类。仿真结果表明，该算法在无需聚类数目的前提下，对复杂分布数据具有很好的聚类效果，其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高。     

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。     

复杂网络中社团发现的快速划分算法

复杂网络中的社团发现是具有重要理论意义和应用价值的研究领域。针对已有谱平分法和分裂法时间复杂度较高、不适用于社团结构未知的大规模网络等问题,本文提出以扩散距离为谱平分依据,以模块度函数为衡量社团结构划分效果的快速划分算法,并进一步说明了扩散距离的收敛性。实验结果表明,与已有的社团发现算法相比,基于扩散距离的快速划分算法能够得到满意度高的社团结构,时间复杂度较低,对稀疏网络和非稀疏网络都能高效求解,从而体现出算法具有较高的鲁棒性。     

Optimal and suboptimal structured algorithms of binary linear block codes

The optimal and suboptimal structured algorithms of linear block codes from the geometrical perspective are represented.The minimum distance and weight property lemmas and the theorem are proved for the generator matrix.Based upon the property of generator matrix,the structured algorithms of linear block codes are demonstrated.Since the complexity of optimal structured algorithm is very high,the binary linear block codes is searched by using the suboptimal structured algorithm.The comparison with Bose-Chaudhuri-Hocquenqhem(BCH) codes shows that the searched linear block codes are equivalent on minimum distance and can be designed for more block lengths.Because the linear block codes are used widely in communication systems and digital applications,the optimal and suboptimal structured algorithms must have great future being widely used in many applications and perspectives.     

弹载被动系统测距算法

针对空中作机动飞行的点目标,利用弹载被动系统(包括红外被动系统和被动雷达系统)测量的目标光谱辐射照度信息,建立了具有Markovk跳变参数的统一目标距离估计模型。基于结构随机跳变系统最优滤波理论,提出了一种被动系统距离估计算法,考虑到系统的实时性要求,推导了其简化算法。仿真结果验证了算法的正确性,并且简化算法具有很高的实时性。     

匿名区域层级扩张的位置隐私保护方法

针对传统中心点匿名区域扩张方法中用户位置可预测的问题,提出一种匿名区域按照匿名用户离散距离层级扩张的位置隐私保护方法。首先，将位置区域按照匿名用户离散间距进行划分,并利用希尔伯特曲线按照间距递进的原则建立具有不同离散间距层级的N-阶位置区域四叉树。其次，基于该四叉树用户可选择不同离散程度的匿名区域,防止由于匿名用户密度导致的隐私泄露。同时，由于用户并不位于匿名中心,又可有效应对诸如用户距离差分攻击、中心区域选择攻击等攻击方法。最后,通过安全性分析给出了该算法的理论依据。实验验证与同类算法的比较,进一步展示了所提算法相比于同类算法的优越性。     

受限p-中心的并行迭代算法

提出了受限 p-中心的多项式时间并行迭代算法 ,分析了这些算法的计算复杂性 .计算实例表明所提出的算法简洁有效 .本文的算法还可以对其它关于受限 p-中心及 p-中心的启发式算法和近似算法进行补充 ,以此为基础容易获得相应的 Tabu Search算法和遗传算法 .     

多传感器一致性数据融合方法的改进与推广

为了提高集中式多传感器一致性数据融合方法的精度和速度 ,利用多元正态分布的统计假设检验和统计推断理论 ,详细地分析了现有多传感器一致性数据融合方法存在的缺点 ,提出了一种新的置信距离用以度量不同传感器测量数据之间的距离 ,讨论了它的性质 ,并因此建立了新的融合算法。计算机仿真结果表明 ,算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法 ,并且可以很容易地推广到多维数据情形中。