声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于CPU并行化碰撞检测算法
1.2.2 CPU 和 GPU 结合的连续碰撞检测算法
1.3 本文主要研究内容
第2章 基于光线跟踪的高效层次包围盒构造方法
2.1 前言
2.2 层次包围盒相关工作
2.3 构造八叉树
2.3.1 先序树的构造
2.3.2 八叉树的层次结构
2.3.3 几何体空间划分方法
2.4 实验结果
2.4.1 构建时间分析
2.4.2 帧频分析
2.5 线性层次包围盒
2.6 线性层次包围盒的前期工作
2.7 并行构造
2.7.1 OpenMP技术
2.7.2 完全二叉树
2.7.3 完全二叉树的光线跟踪
2.7.4 基于无堆栈层次包围盒的节点结构
2.7.5 基于无堆栈层次包围盒的空间分配
2.8 实验结果与分析
2.8.1 结构性能
2.8.2 渲染帧频率
2.8.3 内存占用
2.8.4 三种结构的光线跟踪效率
2.9 本章小结
第3章 基于交叉与排斥算子的SIMD并行碰撞检测算法
3.1 引言
3.2 相关知识
3.2.1 碰撞检测的定义
3.2.2 k-DOP包围盒
3.3 建立k-DOP平衡包围盒树
3.4 算法描述及实现
3.4.1 平衡包围盒树的几何划分
3.4.2 搜索空间
3.4.3 交叉排斥算子
3.4.4 SIMD并行处理技术
3.4.5 交叉排斥算子SIMD并行碰撞检测
3.5 对比实验结果及性能分析
3.6 本章小结
第4章 基于GPU流水线重组的光线跟踪碰撞检测
4.1 算法简介
4.2 基于GPU的光线跟踪算法
4.2.1 基于图像的碰撞检测
4.2.2 GPU计算
4.2.3 合成
4.3 光线跟踪的碰撞检测流水线
4.3.1 流水线结构
4.3.2 检测每一对对象的步骤
4.3.3 检测每个顶点的步骤
4.3.4 检测每一条光线的步骤
4.4 缓冲区完成预测
4.4.1 一般预测
4.4.2 缓冲区大小预测
4.4.3 工作量预测
4.4.4 光线跟踪的流水线算法
4.5 性能评价
4.5.1 场景实验
4.5.2 流水线性能
4.5.3 工作量预测
4.5.4 预测误差评估
4.5.5 实验分析
4.6 本章小结
第5章 多GPU体系结构的MPI并行迭代光线跟踪碰撞检测
5.1 碰撞检测过程划分
5.1.1 碰撞检测
5.1.2 基于时空相关性的MPI的并行碰撞检测技术
5.2 详细检测阶段的算法分析
5.2.1 基于特征的算法
5.2.2 基于单纯形的算法
5.2.3 包围盒的层次结构
5.2.4 基于图像的碰撞检测
5.2.5 算法分析
5.3 Hermann算法研究
5.3.1 光线跟踪过程
5.3.2 Hermann算法与碰撞检测
5.4 时空相关性的光线跟踪
5.4.1 基于迭代的光线跟踪碰撞检测
5.4.2 碰撞检测的约束
5.4.3 实验及性能分析
5.5 本章小结
第6章 基于CUDA与GPU变形模型的碰撞检测
6.1 CUDA的工作原理
6.1.1 CPU与GPU
6.1.2 CUDA的多线程模型
6.1.3 CUDA的多线程的工作过程
6.1.4 CUDA的内存模型
6.1.5 CUDA编程模型
6.2 变形模型
6.2.1 变形模型的弹簧质点
6.2.2 变形模型的仿真
6.2.3 弹簧质点模型的仿真原理及算法实现
6.3 变形模型的碰撞检测
6.3.1 变形模型碰撞检测原理
6.3.2 变形模型光线投射算法
6.4 基于光线跟踪的变形模型的碰撞检测
6.4.1 变形模型的光线跟踪
6.4.2 变形模型的反演处理
6.4.3 变形模型接触点的生成
6.5 实验结果及分析
6.5.1 三种算法的对比实验
6.5.2 变形模型算法的性能
6.6 结论与未来工作
第7章 总结和展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
吉林大学;
