基于aabb包围盒文化粒子群碰撞检测算法地研究和实现

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1、中南民族大学硕士学位论文摘要随着虚拟现实技术和仿真技术的兴起,快速、健壮的碰撞检测检测算法在虚拟现实、计算机游戏、计算机辅助设计等领域扮演着重要角色。在刚体对象的碰撞处理中,由于模型不会发生形变,所以其包围盒等关键数据都可以在预处理阶段处理完毕。对于软体对象即变形体对象,由于在移动时其对象顶点之间的相对位置要发生变化,导致包围盒不断发生改变,必须更新大量的数据以重构包围盒,而这种庞大的运算量在虚拟现实系统中会严重影响到系统的实时性。因此,优化碰撞检测算法的研究已成为虚拟现实领域的热点。粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。文化粒子群

2、算法则将粒子群算法融合到文化算法框架中,它在群体空间的基础上增加了一个知识空间,两个空间交互通信,以指导粒子的优化飞行,同时提高算法的收敛速度。为了提高碰撞检测的实时效率,本文提出了基于AABB包围盒的文化粒子群优化算法AABB-CAPSO。该算法首先利用AABB包围盒做粗略检测,如果变形体模型碰撞后发生形变,则利用文化粒子群算法进行精确的碰撞信息计算。本文将粒子群算法与文化算法相结合,组成基于粒子群算法的主群体空间和知识空间,两空间独立并行演化,下层主群体空间定期贡献优选个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,也定期贡献优选个体给下层主群体空间,这种“双演化双促进”机制避免

3、了PSO可能因为“早熟”现象而陷入局部最优解,提高了AABB包围盒寻优更新数据的运算效率。本文的创新点在于将文化算法框架同粒子群算法相结合,基于AABB包围盒碰撞检测策略,提出了AABB-CAPSO检测算法。AABB-CAPSO基于文化算法框架,增加了粒子群算法的群体多样性,充分利用了历史信息,为后期的寻优过程提供了良好的指导。本文的实验结果表明,AABB-CAPSO算法提高了碰撞检测的实时效率,在虚拟仿真的应用中有实用价值。关键词:虚拟现实;碰撞检测;AABB包围盒;粒子群算法;文化算法I基于AABB包围盒的文化粒子群碰撞检测算法的研究与实现AbstractInapplica

4、tionofvirtualrealityanddistributedsimulationtechnology,arapidandrobustalgorithmofcollisiondetectionplaysanimportantrole.Ingeneral,therigidobjectcan’tbedistortedincollisionprocess,soit’scriticaldatasuchasboundingboxcanbeprocessedinthepre-processingstage.Forthedeformableobject,however,itsrelat

5、ivepositionbetweenthevertexwillbechangedwhentheobjectmove,theboundingboxwillbechangedconstantly.Butre-createtheboundingboxisatime-consumingandlabor-intensivethings,suchanenormousamountinavirtualrealitysystemwouldseriouslyaffectthereal-timeperformance.Therefore,studyofoptimizecollisiondetecti

6、onalgorithmbecomesahotfieldofvirtualreality.PSOisanewswarmintelligenceoptimizealgorithms,thesysteminitializesasetofrandomsolutionsandthroughtheiterativetogetoptimalresultvalues.CA-PSOintegratedPSOintotheframeworkofCA,itincreasesaknowledgespaceandthetwospacescancommunicateeachothertoguidetheo

7、ptimizationofparticleflightandimprovetheefficiencyofthealgorithm.Inordertoimprovereal-timeefficiencyofcollisiondetection,anewalgorithmAABB-CAPSOisproposed.ThecollisionwillbedetectedbyAABBboundingboxwhencollisionoccurs,thenthepreciseinformationofthe

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