大数据背景下混合层次包围盒碰撞检测算法的优化

基于层次树和时空相关性理论研究大数据的快速处理及优化算法在农业物联网中的快速应用,提出一种改进的混合层次包围盒树和碰撞检测算法.实验结果表明,该优化算法在农业物联网等领域具有一定的推广价值.     

面向飞机虚拟维修的改进混合层次包围盒碰撞检测算法

为提高飞机虚拟维修场景中碰撞检测效率,提出一种混合层次包围盒算法,构建一种新型的双层混合层次包围盒树结构。上层CAABB与下层OBB相结合,相交测试逐步递进,该结构降低树的遍历和粗略检测的时间消耗,并在OBB以分离轴法相交测试前对其相交状态进行预判断,只对相交状态不确定的OBB采用分离轴法,减少精确检测计算。实验结果表明,在飞机虚拟维修场景中,该算法比传统混合层次包围盒算法效率更高。     

一种基于混合层次包围盒的快速碰撞检测算法

提出了一种基于混合层次包围盒（BVH）的快速碰撞检测算法，它将固定方向凸包（FDH）包围盒与沿坐标轴方向的包围盒（AABB）相结合，吸收了基于图像的碰撞测算法的优点，利用了图形硬件的计算能力．算法在预处理阶段为待测物体的凸块构造FDH包围盒树，然后在逐步求精的过程中遍历该树并进行初步碰撞检测，最后通过建立AABB包围盒快速设置视域参数，在对凸块绘制的同时进行精确求交，实时得到碰撞检测的结果．实验结果表明，所提算法可以较好地解决形状复杂刚体的实时碰撞检测问题，检测速度比经典算法RAPID和RECODE分别提高了约17％和20％．     

混合包围盒碰撞检测算法的研究

本文基于包围球和OBB包围盒的优点提出了一种混合包围盒方法:S-OBB,用于解决刚体之间的碰撞检测问题。我们构造了更加简单的包围盒树,采用改进的数据结构,减少了存储空间;在树的遍历中,我们应用单重遍历的方法,提高了碰撞检测的速度,尤其是当树的深浅悬殊时效果尤为明显。     

基于层次包围盒的碰撞检测方法

碰撞检测是虚拟现实应用中的关键技术。本文主要介绍了碰撞检测中的层次包围盒方法，并对几种基于不同类型包围盒的碰撞检测算法进行了比较研究。     

基于圆柱体包围盒母线的快速碰撞检测算法

针对传统平表面包围盒对圆滑表面包围不紧密的问题,提出一种基于圆柱体包围盒的碰撞检测算法.该算法先检测端面圆片相交,再求出两圆柱的相对角度,最后求二者最靠近对方的母线并用于进行碰撞检测.实验测试表明,在对相同柱状形体进行检测时,该方法较传统的平表面包围盒检测方法在速度和精确度上均有明显提升.     

基于空间分解和混合包围盒的碰撞检测算法

针对如何提高碰撞检测的实时性,提出了一种碰撞检测算法.该算法首先利用空间分解确定相邻物体,然后对相邻物体利用层次包围盒方法进行碰撞检测,在包围盒碰撞检测方面,提出了一种新的包围盒混合结构,这种混合结构结合了AABB包围盒相交测试的简单性和k-DOPs包围盒的紧密性.实验结果表明,该算法有效地提高了碰撞检测的实时性.     

基于κ-DOPs包围盒碰撞检测算法的改进

在基于层次包围盒碰撞检测算法中,参与相交测试的包围盒的数目直接会影响到碰撞检测的速度.针对这一特点,本文利用虚拟环境中对象运动的时空相关性对k-DOPs包围盒树进行优化,通过跟踪上一时间点对包围盒树的遍历过程,确定当前时间点的遍历路径,从而有效地减少遍历过程中包围盒相交的次数,大大地提高了碰撞检测的速度.     

基于动态包围盒树的碰撞检测算法研究

改进了以AABB包围盒为基础的碰撞检测算法.在多物体筛选阶段,利用AABB的构造特性和物体的运动特性,结合一维投影和二维投影来快速排除不可能相交的物体对,为了加快相交测试的速度,在投影测试之前划分坐标轴;在对可能相交的物体对进行进一步检测时,分割物体包围盒寻找可能碰撞的图元,在分割过程中建立动态包围盒树,减少了算法存储空间,有利于物体的更新操作.实现表明,改进后的算法效率有所提高.     

一种基于OBB的碰撞检测算法的改进

针对基于层次包围盒的碰撞检测算法中的方向包围盒（OBB）算法，提出了一种改进算法，利用虚拟环境中发生碰撞的帧与帧之间的关联性，对已发生的碰撞进行缓冲，以便下一次的碰撞检测可以利用已检测的上一次碰撞的信息，加快碰撞检测的速度，同时利用预测试方法扩展了这种算法，实验结果证明，本算法可以有效地解决碰撞检测的计算复杂性问题和改进虚拟环境中碰撞检测的性能。     

一种基于MPI的并行碰撞检测算法

提出了一种快速的碰撞检测算法.主要对虚拟空间划分,计算体元尺寸,通过检测体元内物体的状态构建物体的相邻物体链表.通过时空相关性,确定树的遍历次序,并采用MPI并行处理方式将各子任务分配到各子进程执行.实验结果表明,本算法减少了碰撞检测次数以及包围盒的遍历深度,提高了碰撞检测的效率.     

一种基于分治和流水线技术的并行碰撞检测算法

提出了一种基于并行的碰撞检测算法,主要采用并行算法中的分治策略,建立环境中每个物体的平衡包围盒树,通过遍历每两棵包围盒树,形成对一任务树的遍历,并将所有任务树的遍历平均分配到每个处理器,然后采用并行算法中的流水线技术,通过划分进程来遍历任务树,从而加速碰撞检测算法,同时在进程中也应用了多线程技术,因而能运行于单处理机和多处理机上。     

基于MPI+OpenMP的多层次并行偏移算法研究

根据PC集群的系统特性和叠前深度偏移的理论特点,提出了多层次并行单平方根和双平方根叠前深度偏移算法.从波动方程叠前深度偏移的概念和特征入手,针对单平方根和双平方根波动方程的实现特点,利用PC集群各节点内的每个内核,构建两类多层次并行叠前深度偏移算法.理论模型验证了其正确性,得到了较好的成像效果,不同类型的多层次并行偏移算法计算结果有所差异.多层次并行偏移算法是在实现MPI并行偏移的基础上,对集群各节点内核的充分利用,有利于提升PC集群的计算性能,为叠前深度偏移的实际推广奠定基础.     

基于OpenMP矩阵相乘并行算法的设计

目的设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将划分的数据交给多个线程同时执行,充分挖掘计算机的性能。方法根据OpenMP并行编程的基本风格,并在Visual Studio2005上搭建能够实现并行编程的环境平台。结果并行算法所花费的时间较非并行算法短。结论通过与非并行矩阵乘法性能进行比较,验证该算法可以有效地利用多核处理器的优势。     

多核CPU环境下的并行遗传算法的研究

多核CPU已经成为当前CPU市场上的主流产品,设计适应多核CPU环境的算法与软件势在必行.遗传算法是一种具有很强通用性的全局搜索方法,也是一种计算量大、极耗计算资源的算法,其传统的串行计算形式并不能充分利用多核的计算资源,将其设计为适应多核CPU环境的并行计算形式,具有重要的现实意义.将遗传算法的基本操作设计成并行执行形式,并利用OpenMP将其线程化,从而对不同规模的TSP问题的求解结果来看,加速比与计算效率随着规模的增大而提高.     

基于空间数据结构的快速碰撞检测算法

在已有的预留碰撞算法基础上,提出了一种以空间数据结构管理为核心,用简化的几何模型表示(OBB层次树)结合起来实现复杂物体间的实时碰撞检测算法,主要采用包围盒的方法对检测物体进行包围,然后对包围盒所形成的体进行结构索引,遍历体索引输出检测结果,这样在少量增加存储空间的前提下,可以提高碰撞检测的速度。     

基于模拟退火遗传算法的凸多面体间碰撞检测算法研究

提出用顶点的凸包来表示凸多面体,将两凸物体间距离的问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题。利用模拟退火遗传算法对该问题进行求解,即利用模拟退火的接收准则来交叉、变异。结果表明,该算法有较高的计算效率和计算速度。     

基于遗传算法的凸多面体间碰撞检测算法研究

将两凸物体间碰撞检测问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题．对该问题进行适当的处理后．利用遗传算法对该问题进行求解．实例表明,遗传算法对该问题的求解比用传统的方法求解具有更高的计算效率和更快的计算速度．     

一种基于动态调度的数据挖掘并行算法

数据挖掘并行算法,应该以不牺牲挖掘效率和挖掘质量为前提。通过对数据挖掘原理和并行化的深入研究,在考虑到挖掘效率,负载平衡,运行环境,节点状态等多方面因素的基础上,提出了一种新的基于动态调度的数据挖掘并行算法。该算法以规模较小的子数据集为并行挖掘单元,各个并行单元之间采用全局通讯模式—Master-Worker模式来进行互相通信。降低了并行挖掘的通信成本,提高了挖掘的效率,缩短了挖掘的时间。同时该算法对不断变化的节点状态适应能力强。最后,实验结果验证了该算法的有效性以及在大数据集挖掘应用中的优越性。该算法不但保证了挖掘结果的正确性,而且具有较高的加速比。