在对虚拟现实中的碰撞检测技术做出全面了解、透彻分析的基础上,针对目前该领域存在的问题,分别从以下四个角度出发,设计、实现并验证了一组新的碰撞检测方法:1.在研究分离超平面定理的基础上提出了一种新型的包围盒:近似分离包围盒(ASBVs)。并给出了基于线性支撑向量机快速计算ASBVs的方法和基于ASBVs的快速通用碰撞检测方法。实验证明该方法能高效平衡的处理无拓扑模型的分离、碰撞等复杂情况。2.从提高碰撞检测的实时性和通用性入手,将人工智能技术引入到了碰撞检测领域。首先提出了一种基遗传算法的实时最优分离超平面计算方法。该方法有助于提高穿透模型对的ASBVs计算精确度。此外还提出了一种基于粒子群的混合碰撞检测方法。通过基于密度的聚类多种群并行搜索模型间的局部最小,再结合临近查询策略和层次包围体树结构,该算法可用于任意表示模型物体之间的碰撞检测或如织物这样复杂变形物体模型的自我检测。3.对基于图像空间的碰撞检测算法在适用性和检测精度上的局限性等问题上展开了研究。首先提出了一种基于粒子群优化算法的层次深度图的最小存储空间计算方法。该方法通过把最佳视线计算问题转化为在视线空间内的最优化问题,并利用粒子群优化算法进行最小存储空间求解。还提出一种基于分层深度图的快速的碰撞检测算法。通过为两个物体间构造层次深度图,把碰撞检测计算映射到图形硬件利用图形硬件的并行架构和实时绘制过程快速产生碰撞检测结果。该方法能实时检测超大型物体模型的碰撞、穿透等复杂情况。4.将基于图像空间碰撞检测算法和仿真模型的物理特性更为合理的结合起来,提出了一种基于图像的快速的碰撞响应算法,该算法通过利用分层深度图计算相交区体积和势能,把像素与模型的顶点关联计算反馈力。此外还提出了一种在物体空间内的混合对惩罚力和表面接触力模型来计算顶点反馈力的方法。