融合R-Sphere包围球的变形体碰撞检测算法

针对变形体碰撞检测算法中实时性较差的问题,提出一种R-Sphere包围球与粒子群优化算法融合的混合碰撞检测算法。将有公共顶点的三角片构造成R-Sphere包围球,利用R-Sphere包围球的旋转不变性和球心固定的特性对包围球更新过程进行优化;利用层次包围球(BVH)树快速剔除不相交的包围体,在确认发生碰撞的包围球中融合粒子群算法,将复杂的三维空间距离检测问题转换为二维离散空间内的寻优问题,快速找到发生碰撞的包围球对。实验结果表明,混合算法有效提高了碰撞检测的实时性。

基于分块和包围球误差函数的地形绘制方法

针对大规模地形数据庞大、绘制速度慢的问题,提出一种基于数据分块和包围球误差函数的地形绘制方法。该方法对数据进行分块组织,按行列顺序对数据块编号,实现对地形数据的部分读取。依据视点可见性判断,实时调入可见数据块,设计一种基于包围球的误差函数,通过三角形二叉树构建层次细节模型,实现大规模地形实时绘制。实验结果表明该方法可以取得较高的帧速率和较好的绘制效果。

基于四叉树包围球和屏幕误差的LOD算法

针对大规模地形数据庞大、帧速低的问题,提出一种基于四叉树包围球和屏幕误差的LOD算法.该算法对地形进行分块编号,实现部分地形读取;预处理阶段对分块地形构造包围球,减少数据存储量和实时阶段计算量.实时绘制阶段,依据基于投影和包围球的视锥裁剪方法实时调入可见地形块,结合四叉树结构建立基于包围球屏幕误差的LOD模型,实现大规模地形的实时绘制.实验表明该方法可提高帧速率,保证大规模地形绘制的流畅性和实时性.

一种Sort-first构架的基于包围球的归属判断策略

在大规模场景并行渲染系统的任务拆分过程中,当场景比较复杂,图元数量较多时,采取一种有效的归属判断策略对整个系统的效率具有重要影响。针对采用Sort-first架构的基于立即模式的包围盒的归属判断策略的固有缺点,介绍了一种基于驻留模式的包围球的归属判断策略。实验结果表明,采用这种基于"包围球"的归属判断策略相对于基于"包围盒"的归属判断策略大大提高了图元归属情况的计算速度。

改进的最小包围球随机增量算法

三维空间中离散点集的最小包围球,在碰撞检测、计算几何和模式识别等领域都有广泛应用。为了更好地理解和构造最小包围球算法,首先对最小包围球的性质进行分析。然后,基于对随机增量算法的分析,提出了构造较大初始包围球和减少迭代过程中最小包围球更新次数两种策略。依据后一种策略提出的方法称为随机点组-重算最远点算法。计算机随机生成数据和现实三维模型采样数据的多组实验结果表明,随机点组-重算最远点算法相比于之前的经典算法能够有效地提高时间效率。

基于二叉树搜索的塔机防碰撞包围球判定方法

建筑工地中,往往是多塔机同时作业,而塔机间的防碰撞问题一直是建筑施工中所面临的一项安全问题.在防碰撞包围球判定方法基础上,研究了二叉树搜索算法在其中的应用.借助空间坐标变换以及位置信息的无线通信交换,详细论述了二叉树搜索算法的实现.该方法提高了碰撞区域判定效率,对于塔机安全运行,有效避免碰撞事故发生具有重要意义.

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。

虚拟视觉的Mesh方法与包围球方法研究

虚拟现实(VE)中虚拟视觉的实现方法大多采用基于信息表的查询,一般对静态物体的检测采用包围盒的办法。信息表的查询方法在一定程度上保证了处理速度,但是违背了视觉的工作原理。基于包围球的方法比包围盒方法精确,Mesh方法对动态物体轮廓的获取不但遵循了生物仿生学原理,而且也在信息处理速度和仿真度上折中得到了最优结果。

基于最小包围球的支持向量机研究

传统支持向量机的时间空间复杂度和样本个数有关，样本个数大时，将产生时间空间上的巨大耗费。文章通过对一类问题最小包围球研究分析的基础上提出了一种简化算法，该算法对每一类别样本单独构造一个近似最小超球．不仅降低了二次规划问题的复杂度，而且易于扩充。仿真实验表明，该卓法在不降低识别率的情况下，减少了支持向量的个数，降低了算法的复杂度。

基于混合包围盒的碰撞检测算法

提出了一种基于k-dops包围盒与包围球相结合的碰撞检测算法。预处理阶段为几何对象构造包围盒二叉树,其中节点的内层构造k-dops包围盒,节点的外层构造包围球。碰撞检测阶段,首先利用包围球快速排除不可能发生相交的物体,然后利用k-dops包围盒进一步精确地判断物体对是否发生相交。通过与QuickCD算法的性能进行比较,证明了这种混合包围盒能够有效地提高复杂结构几何体之间碰撞检测的效率。

一种新的基于混合层次包围盒的碰撞检测算法

为了实现物体间快速精确的碰撞检测,提出了一种新的基于混合层次包围盒的碰撞检测算法,充分利用了包围球计算简单和K-DOPs包围盒紧密性好的优点,来构建物体的混合层次包围盒结构。在包围盒树的上层采用Sphere包围盒,能快速排除不相交的物体,下层采用K-DOPs包围盒,进行更加精确的相交测试,提高了碰撞检测实时性。实验结果表明,该算法是有效可行的,具有较强的实时性及鲁棒性,性能优于传统碰撞检测算法。

基于混合包围盒的碰撞检测算法优化

为提高复杂场景中碰撞检测的效率,提出一种传统混合包围盒碰撞检测算法的优化算法。从数据结构上对混合包围盒树进行改进,引入时空相关性概念,将包围盒树分为上下2层结构,上层采用包围球,下层采用轴向包围盒,构造混合层次包围盒树,实现物体的快速碰撞检测,利用碰撞检测的时空相关性,简化树的搜索过程。实验结果表明,与传统的混合包围盒碰撞检测算法相比,该算法具有较好的碰撞检测性能。

基于球向量机的图像分割

由于图像数据量庞大,将标准支持向量机应用于图像分割时,其训练的时间复杂度较高。通过使用球向量机对图像进行分割,以降低训练过程消耗的时间。实验表明,在无噪声和有噪声情况下,使用球向量机对图像进行分割,其分割效果和抗噪性能与标准支持向量机的分割效果基本相同。然而,球向量机在训练过程中所消耗的时间显著小于标准支持向量机。应用球向量机进行图像分割,可以显著提高图像分割的整体性能。

包围盒碰撞检测技术的研究

碰撞检测是虚拟现实开发中物理建模的重要技术,主要用于加强虚拟现实环境的真实感。文章首先介绍目前常用的基于包围盒的碰撞检测技术,再从简单性和紧密性方面对其进行分析比较。

基于支持向量数据描述的闭合超球面机

为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机。在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系设计分类规则。不同规模和不同平衡度的数据集上的仿真结果表明,该算法分类精度高,训练时间短,将支持向量机和光滑支持向量机的运行时间降低为原来的17.17%和29.06%,将支持向量数据描述分类器的精度提高12.98%且具有较好的鲁棒性。

三维地球场景中的地平线剔除算法研究

本文对三维地球场景中的地平线剔除算法进行了改进，提出了针对一般场景对象的包围球距离算法和针对地形块的代理点距离角度算法。实验结果表明，改进的地平线剔除算法能有效减少参与绘制的地形块数量，并且不依赖特殊的硬件特性，具有较好的通用性。

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。

改进的混合包围盒碰撞检测算法研究(英文)

针对方向包围盒(OBB)构造耗时长,场景碰撞检测算法效率不高的问题,提出了一种快速自适应的混合包围盒碰撞检测算法,优化了包围盒的层次结构和存储方式,通过八叉树空间分割和包围球的粗检测排除大量不可能相交的物体,再对可能相交的对象作OBB包围盒的精确相交测试。实验结果表明,改进的算法较经典的OBB算法相比,降低了包围盒构造的复杂度,且场景中物体数越多,碰撞检测的精确度越高。

基于MATLAB的导弹毁伤效能数值计算效率优化方法

为解决蒙特卡洛仿真法评估导弹毁伤效能计算时间长、效率低的问题,研究了一种基于MATLAB的导弹毁伤效能仿真计算效率优化方法。在建立一体化目标易损性模型和战斗部威力场模型的基础上,应用包围球相交检测法实现破片射击线与目标部件相交的快速检测,并建立了交点求解优化算法;基于MATLAB编制了导弹毁伤效能快速数值计算程序。实例结果表明:与常规线面相交求解算法相比,优化方法的计算效率提高了约16倍。

基于弹簧质点模型的快速逼真的布料模拟仿真

基于弹簧质点模型的布料模拟仿真中,如果弹簧强度过大,会引起布料抖动;强度变小,会出现超弹性现象。为了避免超弹性现象,提出动态约束法限制弹簧的可伸长长度;基于该约束模型还构建一种的不需要更新的层次包围球,加快自碰撞检测。这两种方法的结合,增强了模拟布料的逼真性,加快了布料模拟速度。