【摘 要】
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快速而精确的碰撞检测技术对虚拟环境及相关应用至关重要。为了使算法能在保证精度的同时满足实时性要求,提出一种新的自适应柯西变异粒子群的碰撞检测算法。该算法将层次包
【机 构】
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南昌大学信息工程学院; 九江学院信息科学与技术学院; 加拿大卡尔顿大学系统与计算机工程系;
【基金项目】
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国家863课题(2013AA013804);国家自然基金(61175072,61163023,51165033);国家973项目(2011CB302400);江西省科技支撑计划项目(20121BBE50023,20133BBE50046)
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快速而精确的碰撞检测技术对虚拟环境及相关应用至关重要。为了使算法能在保证精度的同时满足实时性要求,提出一种新的自适应柯西变异粒子群的碰撞检测算法。该算法将层次包围盒树与随机碰撞检测算法相结合,通过层次包围盒进行粗略检测以排除明显不相交空间,再基于随机碰撞检测算法思想把碰撞检测问题转换为物体模型点与点之间距离的非线性规划问题,同时采用自适应柯西变异粒子群优化算法进行寻优。在群体迭代更新时,既保留部分粒子的经验值又对其他粒子进行变异,避免了粒子陷入局部最优并进一步加速了碰撞检测的速度。将该算法应用到不同的仿真试验中,实验结果表明:与传统算法相比,该算法执行速度快、寻优效率高、能够满足一般虚拟环境应用的实时性和准确性要求。
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