虚拟环境中的混合层次包围盒算法研究

针对采用单一层次包围盒进行碰撞检测在实时性和精确性方面的不足,提出基于轴向包围盒(AABB)结构和有向包围盒(OBB)的混合层次包围盒的碰撞检测方法(SHBVs).通过分析各种层次包围盒的特点以及虚拟手术环境中的对象特点,混合层次包围盒的碰撞检测方法将包围盒树分为上下两层,上层采用AABB-AABB的方式,用来快速排除不可能相交的物体;下层采用OBB-AABB的方式,能更紧密的包围虚拟环境中的活动对象(如细长的手术器械),同时对环境对象(软体组织)能更快速地在软组织变形后进行更新.实验证明,提出的混合层次包围盒算法能更快地检测碰撞,达到较好的实时性和精确性.

医学体数据中基于局部特征尺寸的Delaunay四面体化算法

为了从医学体数据构建面向虚拟手术仿真系统的器官实体模型,提出一种基于局部特征尺寸的Delau-nay四面体化算法。首先采用Marching Cubes算法和外存模型简化技术从体数据中得到器官等值面简化模型,提出重心射线法去除内部冗余网格,获得器官多面体表面;然后基于局部特征尺寸构建表面顶点保护球,结合Delaunay细分算法生成边界一致的初始四面体网格;最后提出基于随机扰动的空间分解法快速生成内部节点,并逐点插入到四面体网格中优化单元质量。该算法克服了Delaunay细分算法无法处理锐角输入的缺点,并从理论上证明其收敛性。实验结果表明,与Delaunay增量算法相比,该算法显著提高了边界保持能力且实现较为简单,生成的器官模型已应用于虚拟手术仿真系统。