【摘 要】
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为了解决布料与精细建模物体间碰撞检测速度慢和剔除率低的问题，本文提出了简化模型的有向包围盒算法和使用深度神经网络优化的连续碰撞检测算法使得碰撞检测效率更加高效。该算法分为两个阶段：在粗略检测阶段，对于精细建模物体，首先使用二次误差度量的表面简化法对精细模型进行简化，将简化后的模型嵌入原模型中，其次使用一种快速自适应的有向包围盒算法对简化后的模型构建包围盒，以此来替代原模型构建包围盒。对于布料模型，
【基金项目】
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国家自然科学基金（62071281）； 山西省自然科学基金项目（项目编号：202103021224218）；
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为了解决布料与精细建模物体间碰撞检测速度慢和剔除率低的问题，本文提出了简化模型的有向包围盒算法和使用深度神经网络优化的连续碰撞检测算法使得碰撞检测效率更加高效。该算法分为两个阶段：在粗略检测阶段，对于精细建模物体，首先使用二次误差度量的表面简化法对精细模型进行简化，将简化后的模型嵌入原模型中，其次使用一种快速自适应的有向包围盒算法对简化后的模型构建包围盒，以此来替代原模型构建包围盒。对于布料模型，构建固定球形-轴向混合包围盒和碰撞检测包围盒树。在精确检测阶段，采用全连接深度神经网络学习滤波器剔除在粗略检测阶段未发生碰撞的碰撞对，将训练后的最优深度神经网络模型用于优化连续碰撞检测算法。实验结果表明使用简化90%的模型构建的有向包围盒完全可以替代原模型的有向包围盒，耗时相比于传统OBB包围盒与快速自适应包围盒算法缩短了约2.7～0.4倍。在布料与精细建模物体交互的场景下，使用深度神经网络优化的连续碰撞检测算法比使用不同类型滤波器优化的连续碰撞检测算法速度更快，耗时缩短了约7%～11%。
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