基于AABB层次树的数字样机空间区域计算与搜索方法

为了准确地从复杂产品结构树上搜索大规模数字样机中特定空间区域的数字模型,开展关联设计和数字样机检查工作,避免复杂产品研制对高性能计算机的严重依赖,提出了产品数字样机区域划分方法。首先给出了数字样机区域层次树,然后设计了基于构建、更新和搜索AABB层次树的数字样机空间区域自动计算与搜索算法,最后将研究成果应用于某民用型机的研制。应用表明该方法大大提高了区域数字样机模型的加载效率,缩短了数字样机的关联设计和协调周期。

一种基于AABB包围盒法的改进算法

介绍了实时碰撞检测技术的概念及现状，分析了存在的问题，提出了改进的AABB包围盒法，改进的AABB包围盒法进行实时干涉检验确保拆卸路径的有效性。试验证明，该算法比传统包围盒法包围物体更为紧密，可大大减少不必要的干涉检验，从而降低了系统开销，改进后的AABB包围盒算法比传统的包围盒算法检验速度快5％～20％。

混合包围盒碰撞检测算法研究

为提高碰撞检测的实时性,提出一种混合包围盒碰撞检测算法。将物体的包围盒二叉树设计为2层结构,顶层使用AABB包围盒排除不相交的物体,下层利用k-DOPs包围盒检测物体之间的碰撞情况。采用任务树的方法对2棵混合包围盒二叉树进行同步遍历,实现物体之间的碰撞检测。与其他碰撞检测算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能提高碰撞检测的实时性和精确性。

基于网格包络的工业机器人仿真碰撞检测算法

为提高工业机器人在复杂作业环境下的碰撞检测效率,提出了一种网格包络的碰撞检测算法,以大量等尺寸的立方体网格来包络模型本身,并在网格内部建立网格子模型的AABB树结构。该算法在建模过程中将网格的空间坐标进行有序存储,在遍历阶段可快速搜索到相交的网格,之后遍历网格内部的树结构来进一步判断模型是否碰撞。该算法网格内部的子模型几何数据量远小于整体模型几何数据量,其网格内的检测速度远快于以整体模型建模的传统层次包围盒方法的检测速度。实验结果表明,在大型复杂模型碰撞检测仿真中,该算法在不同网格数量下的检测效率比传统的Solid算法的检测效率快数倍到数十倍。

面向虚拟手术的碰撞检测优化算法

为了提高虚拟手术仿真系统中碰撞检测算法的效率,基于混合包围盒碰撞检测法,提出了一种快速的碰撞检测优化算法。首先利用S-AABB上层包围盒进行粗略碰撞检测,然后利用球包围盒进行底层精确碰撞检测,并采用2种优化方法代替传统上建立层次二叉树的过程。采用分区域碰撞检测法,使每次检测只是针对某一个区域内的单元体,有效地提高了碰撞检测效率;采用预测碰撞检测法,当碰撞连续发生时,预测出即将可能发生碰撞的单元体,只是针对这些单元体进行碰撞检测。最后通过实验数据,证明了该碰撞检测算法及其优化方法的有效性及其快速性。

干涉检验优化算法及其在车辆电磁制动器虚拟装配系统中的实现

干涉检验是基于虚拟现实设计系统的关键技术,然而利用传统几何求交的方法进行干涉检验效率低、耗时长,已远不能满足实时精确干涉检验的要求。首先对比包围球、沿坐标轴的包围盒以及方向包围盒三种干涉检验优化方法,给出采用基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验方法的理论依据及算法的流程图。通过构建层次包围盒逐渐逼近几何实体,排除不可能发生干涉的部件,这样可大大减少干涉检验的运算量并提高算法效率。最后在基于三维软件Unigraphics(UG)开发的车辆电磁制动器虚拟装配系统中,实现了基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验的算法,使用该算法前后的对比试验可验证该算法的优越性。对比试验的结果证明,基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验算法能有效地减少复杂对象干涉检验的运算时间,具有广泛的应用前景。

密闭空间多源烟雾扩散的实时仿真

实时动态烟雾的模拟是计算机图形学的研究热点,密闭空间多源烟雾扩散的实时仿真尤其具有挑战性.首先,为进一步表现存在障碍物的密闭空间中烟雾扩散态势,利用Kanilan功率密度谱建立密闭空间中小尺度可变风场,并考虑风力衰减因子,增强烟雾与障碍物的实时交互效果;同时,为提高实时性,引入Mac Cormack方法动态求解N-S方程中的对流项,大大的减少了计算量;其次,借助AABB包围盒技术实现网格的建模,使密闭空间不再是单一的矩形,可以表现不同形状的烟雾空间,拓展了烟雾扩散模拟的应用领域;然后,采用双向耦合的方法动态表现烟雾与移动障碍物之间的相互作用力,使交互细节更加逼真自然;最后,设计多种密闭空间多源烟雾扩散的实验实例,实验表明,能够实时模拟出密闭空间中烟雾扩散、抽离及与移动障碍物交互的自然逼真的效果.

船舶三维管路智能布局优化算法

针对船舶在三维环境下管路布局约束多,工程规则难以量化,难以确定合适的优化评价函数等问题,提出一种新的船舶管路自动布局方法。首先,采用轴平行包围盒法(AABB)对船体和船内设备进行简化,将其离散成空间节点并赋予初始信息素和能量值,对空间障碍物进行标记,并对主要的敷管规则给出了具体的量化形式;其次,将快速扩展随机树(RRT)算法和蚁群优化(ACO)算法进行结合,引入方向选择策略、避障策略和变步长策略,提升了算法搜索效率和成功率,通过建立优化评价函数,利用ACO对路径进行循环迭代优化,以期得到满足工程规则的综合最优解;最后,采用计算机模拟的船舱空间布局环境进行管路自动敷设仿真实验,验证了所提方法的有效性和实用性。

维修仿真中的混合碰撞检测算法

针对维修仿真中物体之间存在的穿越问题,提出一种混合碰撞检测处理算法。该算法结合轴向包围盒的快速性及几何约束的精确性,采用轴向包围盒改善虚拟人与虚拟物体之间的碰撞效果,运用几何约束算法解决虚拟人所携带零件与其他零件之间的穿越问题。实验结果表明,该算法的实时碰撞检测效果较优。

融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合Open NN(open neural networks library)神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN(deep neural network)的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于Open NN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。

轴对齐包围盒算法的研究

本文围绕如何提高虚拟环境中物体运动的真实性和实时性,对虚拟环境中的物体进行了预处理,并从相交测试复杂度、紧密性角度对几种常见的包围盒进行了比较,在分析轴对齐包围盒(AABB)树生成基础上,从存储空间的角度对AABB包围盒树的节点进行了存储优化和AABB包围盒树结构的优化,改进后显著提高了碰撞检测的速度,增强了系统的实时性。