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融合神经网络的布料碰撞检测算法

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目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN(open neural networks library)神经网络加速预测碰撞检测的算法.方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间.其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题.最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应.结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51％～11.32％.基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70％,比融合DNN(deep neural network)的自碰撞检测算法减少了6.62％.随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84％时,传统物理碰撞检测方法用时增加96％,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11％,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37％,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求.结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短.对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法.
Neural network fusion based cloth collision detection algorithm

靳雁霞、马博、贾瑶、陈治旭、芦烨

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中北大学大数据学院,太原 030051

碰撞检测 布料模拟 神经网络 轴对齐包围盒(AABB) 双层包围盒

山西省自然科学基金

202103021224218

2022

中国图象图形学报
中国科学院遥感应用研究所,中国图象图形学学会 ,北京应用物理与计算数学研究所

中国图象图形学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.111
ISSN：1006-8961
年,卷(期)：2022.27(7)
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