融合智能優(yōu)化算法的Snake模型變形體碰撞檢測算法研究.pdf

1、碰撞檢測是計算機圖形學(xué)、計算機虛擬現(xiàn)實等諸多領(lǐng)域中研究的一項重要內(nèi)容。隨著互聯(lián)網(wǎng)和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的快速發(fā)展，虛擬試衣間、機械臂路徑規(guī)劃等熱門領(lǐng)域成為當代主流產(chǎn)業(yè)。但隨著這些產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，內(nèi)在的一些問題也日益突顯出來。例如，虛擬試衣間中試衣時出現(xiàn)失真現(xiàn)象。目前，大規(guī)模復(fù)雜場景越來越多，對物體碰撞過程的實時性和逼真性要求也越來越嚴格。這使得如何快速提高碰撞檢測效率和物體真實性變的尤為重要。
　　針對這些具體問題，本文從以下幾個方面進行

2、深入研究，主要工作包括:
　　(1)針對目前較成熟的各種碰撞檢測算法、群智能優(yōu)化算法進行分析與總結(jié)，發(fā)現(xiàn)變形體碰撞檢測效率和實時性存在的問題;
　　(2)為了彌補粒子群優(yōu)化算法易陷入局部收斂的缺陷，提出一種多直線群體粒子群算法，并將其與Snake模型結(jié)合，彌補Snake模型凹處不收斂等缺陷，將改進的Snake模型用于包圍盒的更新，通過實驗驗證，該算法提高了碰撞檢測算法的檢測效率;
　　(3)以遺傳算法與模擬退火算法(簡