A collision query determines the intersection between given objects, and is used in computer-aided design and manufacturing, animation and simulation systems, and physically-based modeling. Bounding volume hierarchies are one of the simplest and most widely used data structures for performing collision detection on complex models. In this paper, we present hierarchy of oriented rounded bounding volume for fast proximity queries. Designing hierarchies of new bounding volumes, we use to combine multiple bounding volume types in a single hierarchy. The new bounding volume corresponds to geometric shape composed of a core primitive shape grown outward by some offset such as the Minkowski sum of rectangular box and a sphere shape. In the experiment of parallel close proximity, a number of benchmarks to measure the performance of the new bounding box and compare to that of other bounding volumes.
본 논문은 가시화 기반 LBVH(Linear Bounding Volume Hierarchy))을 이용한 빠른 GPU기반 N-body 충돌 체크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 움직이는 n-body 개체에 대한 수정된 모튼코드(Morton code)를 이용하며, 이 모튼코드는, 일반적으로 사용되는 개체의 위치 정보뿐 아니라 이 개체가 스크린상에 차지하는 가시화 영역 정보를 이용하기 때문에, 카메라의 위치 및 방향에 따라 화면상에 차지하는 영역이 작은 개체에 대한 빠른 GPU기반 정렬(sorting)이 가능하게 된다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 15%이상 성능 향상이 있음을 알게 되었다
Lately, much research on hull plate forming has been successful in improving productivity of the forming process. Those researches include forming methods, forming information, and automation. After forming each plate, the fabricated surface is compared with the corresponding designed surface. Two sets of data from the designed and fabricated surfaces are matched in order to complete the forming process. However, only a few papers deals with comparison of two surfaces. This paper presents a new matching method based on the bounding volume hierarchy (BVH). By comparing the conventional method, this new approach using BVH shows not only good agreement but also better advantages.
본 논문에서는 주어진 단백질 분자에 대해 3차원 보로노이 다이어그램을 계산하는 알고리즘을 제안한다. 분자는 반경이 서로 다른 구의 집합으로 표현되며, 각 구의 반경은 원자의 반데르바스 (van der Waals) 반경에 대응한다. 보로노이 다이어그램은 3차원 공간을 복셀(voxel)의 집합으로 분할한 뒤, 보로노이 다이어그램을 포함하는 복셀을 보수적으로 추출함으로써 구성된다. 분자의 계층적 성질을 이용하여 BVH(bounding volume hierarchy)를 구성하고, CUDA 프로그래밍을 통하여 그래픽 하드웨어 가속을 활용함으로써 계산 시간 효율성을 높인다. 공간이 최대 $2^{24}$개의 복셀로 분할될 경우, 단일 코어 CPU로 구현하는 알고리즘에 비해 계산 속도가 323배 가량 향상 되었다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반 옷감 시뮬레이션에서 계산이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU 기반으로 가속화하는 방법을 소개한다. CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반 병렬 최적화를 위해, 본 논문에서는 1) GPU에서 BVH(Bounding Volume Hierarchy) 트리를 효율적으로 구축, 업데이트 및 순회하는 방법을 제안하고, 2) 삼각형 메쉬 기반에서는 R-Triangle(Representative-Triangle) 기법을 GPU에서 최적화하여 프리미티브 충돌 검사를 최소화한다. 결과적으로, 제안된 방법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체 충돌을 CPU기반 알고리즘에 비해 빠르고 효율적으로 처리할 수 있으며, 다양한 장면에서 실험한 결과 5배~10배정도 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 BVH를 GPU에서 최적화했기 때문에 BVH를 기반으로 활용하는 다양한 알고리즘과 분야에 쉽게 통합이 가능하다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
We present an interactive and accurate collision detection algorithm for deformable, polygonal objects based on the streaming computational model. Our algorithm can detect all possible pairwise primitive-level intersections between two severely deforming models at highly interactive rates. In our streaming computational model, we consider a set of axis aligned bounding boxes (AABBs) that bound each of the given deformable objects as an input stream and perform massively-parallel pairwise, overlapping tests onto the incoming streams. As a result, we are able to prevent performance stalls in the streaming pipeline that can be caused by expensive indexing mechanism required by bounding volume hierarchy-based streaming algorithms. At run-time, as the underlying models deform over time, we employ a novel, streaming algorithm to update the geometric changes in the AABB streams. Moreover, in order to get only the computed result (i.e., collision results between AABBs) without reading back the entire output streams, we propose a streaming en/decoding strategy that can be performed in a hierarchical fashion. After determining overlapped AABBs, we perform a primitive-level (e.g., triangle) intersection checking on a serial computational model such as CPUs. We implemented the entire pipeline of our algorithm using off-the-shelf graphics processors (GPUs), such as nVIDIA GeForce 7800 GTX, for streaming computations, and Intel Dual Core 3.4G processors for serial computations. We benchmarked our algorithm with different models of varying complexities, ranging from 15K up to 50K triangles, under various deformation motions, and the timings were obtained as 30~100 FPS depending on the complexity of models and their relative configurations. Finally, we made comparisons with a well-known GPU-based collision detection algorithm, CULLIDE [4] and observed about three times performance improvement over the earlier approach. We also made comparisons with a SW-based AABB culling algorithm [2] and observed about two times improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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