计算机动画中碰撞检测技术研究

来源 :江南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:JACK910680
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
计算机动画是一个迅速发展的领域,它不仅可以将已经存在的事物变为可见的,也可以将人为创造的概念动态地表现出来。计算机动画是一门涉及多学科的综合技术,它以计算机图形学三维造型的显示为基础,涉及图像处理技术、摄影技术、绘画技术、广告创意、计算机视频、视像与声音的合成技术等。碰撞检测技术是计算机动画中基础问题之一,其任务就是确定动画场景中的两个或多个物体彼此之间是否发生接触或穿透,它也是许多其它学科中一个基础的问题。精确的碰撞检测对提高动画场景的真实性和实时性起着至关重要的作用。研究表明,多种碰撞检测归根到底都要进行基本几何元素的相交测试,基本几何元素的相交测试是碰撞检测数据结构和算法的基本组成部分。而基本几何元素大多是三角形或四面体,因此高效的三角形对相交测试对提高碰撞检测算法效率,增强动画场景中的真实感起着至关重要的作用。为提高碰撞检测的速度,就必须减少三角形对相交测试的测试步骤和计算复杂度。基于此观点,本文提出了一种基于Ayellet算法的改进算法,该算法从代数的角度出发,首先快速排除掉三角形对不相交或共面的两种情况,然后计算三角形TA与三角形TB所在平面π2的相交线段,反过来计算三角形TB与三角形TA所在平面π1的相交线段,最后检测这两条线段是否有公共点,而不去计算这两条线段相交点的具体坐标。如果有公共点则三角形对相交,反之则不相交。该算法也可以应用于类似的问题,如矩形对的相交测试,多边形对的相交测试。实验结果表明该算法均优于现有的其它算法。本文还提出了一种全新的三角形对相交测试的算法,该算法结合了支持向量机中的一类分类方法。首先使用核函数把其中一个三角形(记为Ta)训练成球心为a半径为R的超球体,然后依据另一个三角形(记为Tb)上的某些点到超球体的球心a的距离di(i=1,2…,n)与R的关系,判断这些点是否在超球体内。如果Tb上有点在超球体内,则断定两个三角形发生相交,反之则没有。理论分析和实验结果表明,该算法速度很快,效率较高,能够满足计算机动画场景中的物体之间的实时碰撞检测要求。上述的两种三角形对相交测试算法,测试步骤都比较少,能够满足精度要求不是很苛刻的计算机动画中的碰撞检测,同时能满足计算机动画的真实性和实时性要求。本文的研究成果对计算机动画中碰撞检测技术有重要的理论价值和实际意义。
其他文献
互联网的迅速发展和普及,网上信息资源越来越多,给用户搜索、定位和获取信息资源带来了巨大的困难。搜索引擎的出现解决了用户搜索信息的难题。   传统的搜索引擎采用集中式
随着服务计算的兴起,以分布在网络上的服务组件为功能模块建立特定应用已成为目前学术界的研究热点。服务计算作为极有前途的一种分布式计算模式,它涉及服务网格、SOA、云计
随着Internet的飞速发展,人们被包围在信息的汪洋大海之中。准确、高效地从信息海洋中抽取有用的信息,正是信息抽取任务要解决的问题。信息抽取是自20世纪80年代末以来,自然
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是实现统计学习理论的通用学习方法,其优异的泛化性能使得支持向量机在模式识别、回归分析和预测、密度估计等领域都得到了实际应用
近年来在经济发展的热潮中电力技术也得到了巨大的发展,现有的继电保护装置和各类异常、故障预警检测手段虽已得到长足的发展,但仍有很多亟待提高和需要继续发展的薄弱环节。在继电保护学科领域中,有关自适应继电保护的各类研究也在不断增多。各学校相关专业及相关电力行业在近10年内也在对自适应电网及自适应保护方面做了大量的研究和探索。众所周知,神经网络具有训练效果好,适应融合力强的特点。利用这些特点可以搭建出优良
传统的存储系统可靠性通过数据备份以及数据冗余技术保证,一旦存储设备发生故障,可以通过数据恢复以及数据重建的方式修复数据,但这种方式下故障恢复时间窗口较大,在故障恢复
Web服务为互联网应用提供了一种共享数据和功能的有效手段,较好地解决了异构应用之间及松散耦合环境下的互操作、集成和协作的问题。随着web服务技术的日益成熟,越来越多的稳
光盘前端芯片技术是光存储行业的共性技术和关键技术,同时也是公益性技术。该技术将促进高清光存储行业的发展,从而刺激整个光存储业务和利润的上升。目前整个光盘视盘机行业
对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)是面向对象技术与数据库技术的结合走向成熟的产物。它提供对复杂数据进行复杂查询的支持,从而能够更好的满足多媒体、Web应用以及一些新的
随着网络信息量的快速增长,人们要在其中获取所需要的信息变得十分困难。虽然搜索引擎为用户查询信息提供了很多方便,但是目前大多数的搜索引擎存在许多缺陷。由于对用户的个性