本论文详细论述了作者攻读硕士学位期间在碰撞检测方面从事的研究工作。主要从事了基于图像空间的碰撞检测算法的研究工作。碰撞检测是机器人、动画仿真与虚拟现实等领域中一个非常关键的问题,其基本任务是确定两个或多个物体彼此之间是否发生接触或穿透。尽管针对碰撞检测已有了大量有价值的研究成果,但随着诸如虚拟现实等新兴领域的涌现及随之而来的人们对交互实时性、场景真实性要求的不断提高,碰撞检测技术所面临的问题也日益突出,其中最核心的问题是如何有效地提高碰撞检测的速度。在对各类碰撞检测算法做出全面了解、透彻分析的基础上,针对碰撞检测技术目前存在的问题,本文详细分析、扩展并验证了一种基于图像空间的实时碰撞检测算法。该算法对如何利用图形硬件的高计算性能,加速碰撞检测过程进行了有益的探索性研究。算法首先在预处理阶段将物体表面分解为凸面片,构建与凸面片相对应的OBB凸包围体,并将凸分解结果合理地组织成层次二叉树,同时采用三角形带压缩这一绘制加速技术加快碰撞检测阶段的绘制速度。然后算法结合了图形硬件的可编程功能,对CULLIDE算法中潜在碰撞集的特点进行了分析,提出新的裁减方案,以减少物体的相交测试计算,最后算法将CPU的相交计算映射到GPU中,均衡CPU与GPU的负载,并通过OBB包围盒组成的层次包围体结构来提高物体间碰撞检测速度。在pc机上(CPU为P4 2.4G,778MB RAM),使用VC++与OpenGL实现了基于图像空间的碰撞检测算法,取得了良好的的效果。