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.
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.
CUDA 는 GPGPU 프로그래밍을 위해 nVIDIA 사에서 개발한 병렬 처리 프로그래밍 개발환경이다. 본 논문에서는 가상 객체들 간의 삼각형 충돌 검사 부분을 CUDA 를 이용해 병렬적으로 구현하였다. 삼각형 충돌 검사는 실시간 충돌 검사 시 주요 병목현상을 일으키는 부분이다. 하지만 CPU 와 GPU 간의 데이터 전송 지연 문제 때문에 기존의 오브젝트 스페이스상의 GPU 기반의 충돌 검사 방법으로는 이 병목현상을 해결하기 어려웠다. 그러나 데이터 전송 지연 문제를 크게 완화시킨 CUDA 를 이용해 데이터 전송에 소모되는 비용을 줄이고 또한 삼각형 충돌 검사를 병렬적으로 수행함으로써 가상 객체를 형성하는 삼각형 집합들의 충돌검사 알고리즘의 성능을 크게 향상시킬 수 있었다.
Han, Seungyeop;Bai, Ji Hoon;Hong, Seong-Min;Roh, Heekun;Tahk, Min-Jea;Yun, Joongsup;Park, Sanghyuk
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.709-718
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2017
This paper proposes the guidance laws for an agile turn of air-to-air missiles during the initial boost phase. Optimal solution for the agile turn is obtained based on the optimal control theory with a simplified missile dynamic model. Angle-of-attack command generating methods for completion of agile turn are then proposed from the optimal solution. Collision triangle condition for non-maneuvering target is reviewed and implemented for update of terminal condition for the agile turn. The performance of the proposed method is compared with an existing homing guidance law and the minimum-time optimal solution through simulations under various initial engagement scenarios. Simulation results verify that transition to homing phase after boost phase with the proposed method is more effective than direct usage of the homing guidance law.
본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
현재까지 개발된 다양한 형태의 유도법칙은, 유도개념에 따라 추적방식, 미사일과 표적에 의해 정의되는 방위각을 일정하게 유지시키는 유도법칙, 그리고 표적의 기동 예측에 기반한 유도법칙 등으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 유도목적을 일반화한 유도법칙을 제안하였다. 제안한 유도법칙은 충돌삼각형 상에서 정의된 목표각을 사용하는데, 목표각은 매개변수의 설정에 따라 다양한 형태가 될 수 있다. 르야프노프 이론을 사용하여, 제안한 유도법칙은 목표각 오차의 반응이 1차 시스템과 동일함을 증명하였다. 그리고 자동조종장치의 동역학이 느릴 경우는, 목표각 오차 반응을 2차 시스템으로 모사할 수 있는 유도법칙도 제안하였다. 제안한 유도법칙의 유용성을 보이기 위하여 측정잡음을 포함한 시뮬레이션을 수행하고 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 적응형 및 연속적인 부호 거리장을 빠르게 계산하기 위한 새로운 GPU 기반 프레임워크를 제안하고, 이를 활용한 렌더링/충돌처리 관련 사례를 살펴본다. 삼각형 메쉬로부터 구성된 쿼드트리를 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대한 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬 처리함으로써 적응형 격자 공간에서 불연속 없이 연속적인 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 적응형 부호 거리장의 절단면 보기, 특정 위치에서의 거리 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행될 수 있는지를 실험을 통해 보여준다. 제안하는 방법을 사용하면 하이폴리곤 메쉬에서도 1초 내외로 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에서도 충분히 활용될 수 있는 방법이며, 다양한 모델에서도 정확하게 샘플링하고 거리 값을 나타낼 수 있는지 다양한 실험 결과를 통해 알고리즘의 안정성을 보여준다.
변형물체 시뮬레이션은 강체 시뮬레이션에 비해 많은 연산량을 요구하기 때문에 효과적인 충돌 검사 방법을 필요하다. 그러나 CPU 기반의 충돌 검사 알고리즘을 그대로 GPU 환경에 적용할 경우 GPU의 성능을 제대로 사용할 수 없기 때문에 GPU 환경에 최적화된 충돌 감지 알고리즘과 자료구조가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 변형 물체 표현을 위해 널리 사용되고 있는 질량-스프링 시스템을 위한 GPU 기반의 병렬 충돌 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 AABB-옥트리 구조를 이용한 GPU 기반의 컬링 알고리즘을 통해 충돌 감지 비용을 줄이는 병렬 알고리즘과 자료 구조를 사용하였다. 본 연구에서는 모든 삼각형 쌍의 충돌을 병렬로 검사하는 기존 방법과의 비교실험을 통하여 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해서 평균 약 24%의 성능 개선을 보였다. 따라서 제안하는 방법을 통해서 변형 물체에 대한 실시간 시뮬레이션의 성능 개선이 가능할 것으로 기대한다.
기존의 삼각교통섬은 일반적으로 우회전차로와 직진차로의 분리를 위하여 포장면 상단에 연석 등을 이용하여 돌출된 시설물을 사용한다. 그러나, 기존의 삼각교통섬을 좁은 차로의 교차로에 설치할 경우, 대형자동차가 좌회전시 대향 차로를 침범하여 대향 차로에 대기하는 자동차와 충돌할 가능성이 높다. 따라서 대향 차로를 분리하여, 대형자동차가 교차로 회전시 대향 차로를 침범하는 것을 방지해야 할 필요가 있다. 본 연구는 우리나라 여건에서 기존의 삼각교통섬만으로 이루어진 평면교차로와 물방울교통섬이 추가된 평면교차로를 비교하였다. 먼저, 안전성 측면에서 대형자동차의 회전궤적을 고려하여 물방울교통섬의 설치위치 및 형태를 결정하는 방법을 제시하였으며, 운전자 및 주행 쾌적성, 보행자, 확폭량, 경제성측면에서 물방울교통섬이 기존 삼각교통섬에 비해 상대적으로 우위에 있음을 분석하였다.
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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