虚拟场景中的碰撞检测算法

综述了当前出现的虚拟场景中的各种碰撞检测算法。重点对包围盒层次法中的轴向包围盒法(AABB)、方向包围盒法(OBB)、离散方向多面体法(K-DOPs)的检测原理和检测效率进行了分析比较。得出的主要结论是:包围盒层次法应用极为广泛,检测效率取决于对包围盒的选取。K-DOPs是介于AABBs和凸包之间的包围盒,只要合理地选取平行平面对的个数和方向,就可以在碰撞检测的简单性和包裹物体的紧密性之间取得较好的折衷。     

视景仿真中运动实体的动态碰撞检测

在视景仿真中,经常会出现运动实体穿入或穿透其他实体的现象,而用现有的各类包围盒模型不能很好地处理这一问题。为了解决这个问题,介绍了包围盒方法,分析了实体平动、转动、组合运动及相应包围盒的碰撞检测;针对所发现的问题,提出动态碰撞检测方法,并建立了运动实体的动态碰撞检测模型;运用OpenGVS图形引擎,通过VC++编程对模型进行了仿真,通过对仿真结果的对比实验,验证了模型的可行性。     

虚拟战场中坦克的快速碰撞检测算法

为了使虚拟战场中的坦克仿真运动有较高的真实性,必须处理坦克与场景中的物体及地形的碰撞问题。提出了碰撞检测的简化包围盒算法及地形匹配算法,分别解决这两种碰撞问题。在地形匹配算法中,依据地形平均曲率划定地形范围,地形平缓的地带采用两点匹配法,变化较为剧烈的地带采用三点匹配法。这两种简化的处理方法降低了系统的计算要求,满足了系统仿真的真实性需求。     

具有可控细节层次的阴影空间新算法

首先阐述了阴影空间算法 ,然后对基于层次结构化包围盒和光线投射技术的阴影空间新算法进行了详细地研究。采用本算法可使生成的阴影效果具有可控细节层次。     

虚拟检测维修系统的设计与实现

结合实际装备维修工作的需求,开发了一套基于虚拟现实技术的具有一定通用性的虚拟维修训练系统。系统由界面层、应用层、对象层和技术支持层组成,运用OSG渲染创建逼真的场景,基于均匀网格和OBB树的混合碰撞检测算法解决碰撞问题,通过协同网络通信实现多人协作维修/检测操作。通过对某型装备手控台的虚拟维修训练系统的构建,证明系统能够快速开发相应的虚拟训练系统。训练过程中操作与场景变化实时同步,结果表明该系统能够有效提高操作人员的维修维护能力。     

一种面向飞机虚拟维修的面向对象松散八叉树

为提高飞机虚拟维修场景的组织管理效率,提出一种面向对象松散八叉树方法,它结合面向对象和松散八叉树算法,构成一种以松散八叉树叶节点存储对象AABB树的新型树结构,该结构将场景对象从三角面片中分离出来,以实现对维修对象和工具的快速定位,降低因对象移动造成的场景更新时间开销。经过验证,该方法比传统八叉树效率更高。     

近界视景导航中森林场景加速绘制

作为近界视景导航中典型地物,三维几何树模型能提高虚拟场景视觉精度,增强场景真实感,但会导致大规模森林场景绘制效率降低,从而降低视景导航精度。为提高绘制效率以确保视景导航精度,并提高场景真实感,采用布告板云算法构建了基于视距的多分辨率树模型,针对算法在近界视景导航应用中存在的问题进行了改进。为进一步提高近界特别是贴地飞行时高动态视点下视景导航精度,根据有限视域、威胁区域以及视觉冗余等特点,提出了一种基于高动态视点的加速绘制算法。通过实验对比分析,算法大幅提高了场景绘制效率,增强了场景视觉质量,提高了虚拟场景导航精度。     

使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。     

基于小波分层连通树结构的信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显改善。     

虚拟环境下柔性线缆建模方法

研究了虚拟环境下柔性线缆建模方法,给出了离散控制点线缆简化模型和计算各离散控制点坐标值的算法。针对柔性线缆在虚拟环境中的碰撞检测问题,具体分析了从物体侧面绕过和从物体上表面经过2种碰撞检测情况,基于深度矢量和体矢量碰撞检测算法,给出了碰撞检测响应算法。     

Global minimization of indefinite quadratic functions subject to box constraints

A branch-and-bound algorithm is proposed for global minimization of indefinite quadratic functions subject to box constraints. Branching is done according to the sign of first-order derivatives. New tests based on the compatibility of signs of several first-order derivatives and on various bounding procedures, allow curtailment of the search. Computational experiments are reported. Comparison is made with an interval arithmetic implementation. © 1993 John Wiley & Sons, Inc.     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。     

An exact algorithm for the maximal covering problem

This article develops a robust, exact algorithm for the maximal covering problem (MCP) using dual-based solution methods and greedy heuristics in branch and bound. Based on tests using randomly generated problems with problem parameters similar to those in the existing literature, the hybrid approach developed in this work appears to be effective over a wide range of MCP model parameters. The method is further validated on problems constructed from three real-world data sets. The extensive computational study compares the new method with other existing exact methods using problems that are as big, or larger than, those used in previous work on MCP. The results show that the proposed method is effective in most instances of MCP. In particular, it is shown that bounding schemes using Lagrangian relaxation are effective on MCP as a method of obtaining both exact and heuristic solutions. © 1996 John Wiley & Sons, Inc.     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

曲面重构误差的单纯形匹配检验方法

针对反求工程中的曲面重构误差检验问题,提出了一种点云数据和重构曲面的匹配检验方法.首先,通过包围盒刚体变换求取了匹配初值,再基于单纯形优化方法求取最佳变换矩阵完成了精确匹配.以匹配后的模型为基础,设定误差检验包络面,分析了测量点与重构曲面的偏差和均方根误差.实践证明:该方法具有高效、精确等特点,有效地解决了曲面重构误差分析和质量评估问题.