基于低精度布料采样的多精度布料构建方法

为了兼顾布料仿真的逼真度和计算效率,提出一种基于低精度布料采样的多精度布料构建方法。首先,通过对低精度布料运动仿真实例进行数次采样,获取布料各区域在仿真过程中的平均变形度,用顶点平均变形度和边碰撞标记对其进行表示;再根据平均变形度将低精度网格区域划分为高变形区、中变形区和低变形区;然后利用改进的自适应细分算法对三种变形区进行不同程度的细分,从而构建出低精度布料对应的多精度布料几何模型;最后基于多精度几何模型对布料质点质量和弹簧系数进行定义,得到多精度物理模型。实验结果表明,相对于高精度布料,多精度布料减少了网格数量,提高了计算效率;相对于低精度布料,它又提高了仿真的逼真度。

基于质点转换和包围盒的混合碰撞检测算法

为了提高碰撞检测的效率,提出了一种基于质点转换和包围盒相结合的碰撞检测算法。对空间中的所有物体采用区域中心法和二叉树来构建OBB层次包围盒;对于空间中相隔一定距离的物体利用物理学中质点的概念,把物体的最外层OBB包围盒当作三维空间中的点来计算两点之间的距离,根据质点计算的结果与还原距离进行判断,对于没有通过结果验证的质点不再检测,而通过结果验证的质点则对其进行质点还原;对还原的包围盒进行OBB层次包围盒相交测试。实验结果表明,相比于前人算法基于质点转换和包围盒的混合碰撞检测算法能够更加有效地提升检测效率,并且随着空间的增大检测所花费的时间将会变得更少检测效率更高,特别适用于空间中存在大量物体的复杂环境。

三维散乱点云模型的快速曲面重建算法

针对离散点云数据快速重构曲面的问题,提出一种基于紧支径向基函数(CSRBF)的2层隐式函数插值算法.首先在插值前设定一个中心减少阈值,以减少CSRBF的中心点,简化基于CSRBF的线性系统;然后在粗层上通过插值对点云模型进行逼近;再在细层上拟合曲面并对粗、细层曲面求和;最后引入一个正则化参数,将由CSRBF组成的矩阵正则化,处理携带噪声的三维点云模型.实验结果表明,该算法不仅能够简捷地处理含有噪声的三维点云数据,而且能够实现曲面快速重构,最终得到逼真、平滑的曲面模型.

基于椭球拟合的人体—服装碰撞检测方法

为了实现服装仿真中服装与人体的快速碰撞检测,提出了一种基于椭球拟合的碰撞检测方法。首先,以测地距离等值线为基础数据,结合人体尺寸与身高的线性关系和人体结构特征提取模型特征点,实现模型语义分割;然后,以径向距离的平均值作为椭球与模型之间的拟合误差,采用剪枝优化的二分K均值聚类算法逐步增加聚类中心个数,实现对人体模型的快速聚类并生成一系列逼近模型的最小体积包围椭球;最后,使用生成的包围椭球代替人体模型与布料进行碰撞检测。实验结果表明,该方法不仅能快速实现对三维人体模型的高度拟合,而且有效提高了碰撞检测的计算效率。