[發(fā)明專利]一種面向GPU的三角網(wǎng)格碰撞檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710076449.X | 申請日: | 2017-02-13 |
| 公開(公告)號: | CN106875491A | 公開(公告)日: | 2017-06-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張新宇;任花 | 申請(專利權(quán))人: | 華東師范大學(xué) |
| 主分類號: | G06T19/00 | 分類號: | G06T19/00 |
| 代理公司: | 上海精晟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司31253 | 代理人: | 馮子玲 |
| 地址: | 200062 上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 面向 gpu 三角 網(wǎng)格 碰撞 檢測 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域,尤其涉及一種面向GPU的三角網(wǎng)格碰撞檢測方法。
背景技術(shù)
碰撞檢測(Collision Detection,簡稱CD)技術(shù)用于檢測空間中的一個或多個幾何物體之間是否存在重疊,如果存在則識別重疊特征。碰撞檢測算法被廣泛地應(yīng)用在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的多方面應(yīng)用中,包括基于物理的動畫、幾何建模、6-DOF觸覺渲染、機(jī)器人路徑規(guī)劃、醫(yī)學(xué)成像、交互式計(jì)算機(jī)游戲等。
隨著多核圖形處理器(Graphics Processing Unit,簡稱GPU)這樣的大規(guī)模并行處理器的快速發(fā)展,以及NVIDA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)CUDA(Compute Unified Device Architecture,簡稱CUDA)。許多基于單處理器的算法已經(jīng)利用CUDA技術(shù)擴(kuò)展到GPU上。如層次包圍盒(Bounding Volume Hierarchy,簡稱BVH)結(jié)構(gòu)就是提高碰撞檢測性能很好的技術(shù)。但是由于一般的串行算法對數(shù)據(jù)依賴較高,從存儲器結(jié)構(gòu)訪問數(shù)據(jù)會有延遲。如BVH這類空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法復(fù)雜度較高,很多都需要進(jìn)行預(yù)處理或是代價較高的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重構(gòu)。為了解決這些問題,首先,需要將這些有效的串行算法重新設(shè)計(jì)適用于大規(guī)模的并行處理器,其次,需要在保證碰撞檢測性能提高的基礎(chǔ)上,摒棄預(yù)處理以及代價較高的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重構(gòu)操作。
因此,本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開發(fā)一種面向GPU的三角網(wǎng)格碰撞檢測方法,利用對基本的碰撞檢測算法的優(yōu)化在GPU上進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算來對物體進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的碰撞檢測,算法適用于中等復(fù)雜度的模型,涉及基于分離軸的三角形相交測試、減少內(nèi)存訪問優(yōu)化策略、共享內(nèi)存優(yōu)化策略等方法,降低了算法復(fù)雜度,提高了碰撞檢測算法的性能。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷,本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是開發(fā)一種面向GPU的三角網(wǎng)格碰撞檢測方法,利用對基本的碰撞檢測算法的優(yōu)化在GPU上進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算來對物體進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的碰撞檢測,算法適用于中等復(fù)雜度的模型,涉及基于分離軸的三角形相交測試、減少內(nèi)存訪問優(yōu)化策略、共享內(nèi)存優(yōu)化策略等方法,降低了算法復(fù)雜度,提高了碰撞檢測算法的性能。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種面向GPU的三角網(wǎng)格碰撞檢測方法,包括基本碰撞算法部分和算法優(yōu)化部分,其中,
基本碰撞算法的具體步驟包括:
步驟11、進(jìn)行三角形相交測試;
步驟12、進(jìn)行兩個物體間的碰撞檢測;
算法優(yōu)化部分利用減少內(nèi)存訪問策略和共享內(nèi)存策略,具體步驟包括:
步驟21、通過減少內(nèi)存訪問次數(shù)的策略,對基本碰撞算法進(jìn)行優(yōu)化;
步驟22、通過內(nèi)存共享的策略,對基本碰撞算法進(jìn)行優(yōu)化;
步驟23、結(jié)合減少內(nèi)存訪問的次數(shù)和內(nèi)存共享,對基本碰撞算法進(jìn)行優(yōu)化。
進(jìn)一步地,步驟11具體為:
步驟111、尋找三角形對之間所有的潛在分離軸;
步驟112、利用分離軸方式進(jìn)行三角形相交測試。
尋找潛在的分離軸方式:假設(shè)有三角形x1x2x3和三角形x4x5x6,π1、π2分別是三角形x1x2x3和三角形x4x5x6的平面法線,ei(i=1,…6)為三角形x1x2x3和三角形x4x5x6的邊,令L為潛在的分離軸,對于三維空間的兩個三角形,分離測試只要考慮有限集合的潛在的分離軸,這里的分離軸包括π1,π2,ei×ej(i=1,2,3;j=4,5,6),π1×ei(i=1,2,3),π2×ej(j=4,5,6)。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于華東師范大學(xué),未經(jīng)華東師范大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201710076449.X/2.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 圖形處理器任務(wù)的分配方法和裝置
- 一種資源調(diào)度裝置、資源調(diào)度系統(tǒng)和資源調(diào)度方法
- 一種免工具GPU支架固定裝置
- 一種YARN集群GPU資源調(diào)度方法、裝置和介質(zhì)
- 一種服務(wù)器內(nèi)4GPU布局結(jié)構(gòu)及其安裝方法
- 一種GPU資源調(diào)度系統(tǒng)及其調(diào)度方法
- 一種GPU拓?fù)浞謪^(qū)方法與裝置
- 一種基于Kubernetes的共享GPU調(diào)度方法
- 一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置
- 一種GPU分配方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備





