基于圖形硬件的復(fù)雜織物模擬研究.pdf

1、在各種真實(shí)場(chǎng)景和人物動(dòng)畫的虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,織物模擬都是必不可少的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,其模擬效率和模擬效果往往對(duì)場(chǎng)景整體的效率和真實(shí)感起決定性作用。大量實(shí)踐表明,實(shí)現(xiàn)織物動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)模擬的關(guān)鍵在于加速物理模擬計(jì)算過(guò)程和碰撞檢測(cè)過(guò)程,然而,由于基于物理的織物模擬計(jì)算量很大,僅僅依賴CPU的計(jì)算能力很難使其達(dá)到實(shí)時(shí)。近年來(lái),GPU卓越的并行計(jì)算能力以及自身的高速發(fā)展越來(lái)越受到研究者的關(guān)注,"CPU+GPU"的桌面超級(jí)計(jì)算模式已成為計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的重要發(fā)

2、展方向。因此,本文以復(fù)雜織物的實(shí)時(shí)模擬為目標(biāo),利用GPU的并行計(jì)算能力,研究并提出織物模擬及碰撞檢測(cè)的并行算法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的織物模擬系統(tǒng)。
　　文中采用了經(jīng)典的彈簧-質(zhì)點(diǎn)模型對(duì)織物建模,并通過(guò)顯式歐拉迭代更新質(zhì)點(diǎn)狀態(tài)。在所提出的并行算法中,組成系統(tǒng)的質(zhì)點(diǎn)與GPU線程一一對(duì)應(yīng),質(zhì)點(diǎn)的速度和位置信息從而得以并行更新。算法通過(guò)運(yùn)用線性存儲(chǔ)器紋理解決了越界問(wèn)題,并借助CUDA的共享內(nèi)存以減少對(duì)全局內(nèi)存的訪問(wèn)次數(shù)。為了使各線程負(fù)載均衡

3、地填充共享內(nèi)存,論文進(jìn)一步提出了nPass方法。
　　在碰撞檢測(cè)階段,論文采用了層次四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)潛在碰撞集合作快速剔除,將其并行化以滿足GPU的并行計(jì)算模型。針對(duì)層次四叉樹(shù)的更新問(wèn)題,算法在預(yù)處理階段對(duì)其進(jìn)行重構(gòu),使四叉樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)與GPU的線程標(biāo)號(hào)相對(duì)應(yīng);隨后,論文分別給出了用數(shù)組/B+樹(shù)表示的層次四叉樹(shù)的并行更新算法,算法對(duì)層次四叉樹(shù)進(jìn)行自底向上的更新,在每一個(gè)層次上,所有節(jié)點(diǎn)的更新是并行發(fā)生的。在層次四叉樹(shù)構(gòu)造完畢之后,所有