实时碰撞检测技术研究.
《2024年三维场景中碰撞检测技术的研究》范文
《三维场景中碰撞检测技术的研究》篇一一、引言随着三维技术的飞速发展，三维场景在众多领域如游戏开发、虚拟现实、机器人技术等中扮演着至关重要的角色。
在三维场景中，碰撞检测技术是一项核心且基础的技术，其直接影响到虚拟世界中物体运动的真实性和交互性。
本文将重点探讨三维场景中碰撞检测技术的研究，从其基本原理到最新的发展动态进行深入分析。
二、碰撞检测技术的基本原理碰撞检测技术是指在三维场景中，通过算法对物体之间的空间位置关系进行计算，判断物体之间是否发生碰撞的过程。
其基本原理主要包括以下几步：1. 空间划分：将三维空间划分为多个子空间，每个子空间内的物体互不干扰。
这样可以大大减少碰撞检测的复杂度。
2. 物体建模：对场景中的物体进行建模，包括几何形状、物理属性等。
这是进行碰撞检测的基础。
3. 空间位置计算：通过算法计算物体在三维空间中的位置和运动轨迹。
4. 碰撞判断：根据空间位置计算的结果，判断物体之间是否发生碰撞。
三、常见的碰撞检测技术根据不同的应用场景和需求，常见的碰撞检测技术包括以下几种：1. 边界框法：通过计算物体的边界框，判断两个物体的边界框是否相交，从而判断是否发生碰撞。
该方法简单快速，但精度较低。
2. 特征形状法：根据物体的特征形状进行碰撞检测，如使用点、线、面等特征进行判断。
该方法精度较高，但计算复杂度较大。
3. 空间网格法：将三维空间划分为网格，将物体置于网格中，通过判断网格的交集来判断物体是否发生碰撞。
该方法在精度和计算复杂度之间取得较好的平衡。
四、最新的发展动态近年来，随着深度学习和机器视觉等技术的发展，碰撞检测技术在三维场景中的应用也取得了重要进展。
其中包括基于深度学习的物体识别和姿态估计技术，以及基于机器视觉的三维重建和运动跟踪技术等。
这些技术可以提高碰撞检测的精度和效率，使虚拟世界中的物体运动更加真实和自然。
五、未来展望未来，随着三维技术的进一步发展，碰撞检测技术将面临更多的挑战和机遇。
虚拟现实中的碰撞检测技术研究与设计
虚拟现实中的碰撞检测技术研究与设计虚拟现实（Virtual Reality，VR）作为一种全新的交互方式和体验形式，已逐渐渗透到多个领域，包括游戏、娱乐、教育、医疗等。
在虚拟现实中，碰撞检测技术是确保用户与虚拟环境之间具有真实互动的重要组成部分。
本文将针对虚拟现实中的碰撞检测技术进行研究与设计，探讨现有技术的问题、应用场景及未来发展方向。
首先，我们需要了解什么是碰撞检测技术。
简单来说，碰撞检测技术用于判断虚拟物体之间或虚拟物体与真实物体之间是否存在碰撞。
在虚拟环境中，通过使用碰撞检测技术，可以使用户在互动中感受到真实的物体碰撞和交互。
目前，虚拟现实中常用的碰撞检测技术主要可以分为基于物体表示（Object Representation）和基于碰撞检测算法（Collision Detection Algorithm）两种方法。
基于物体表示的碰撞检测技术主要是通过建立虚拟物体的几何模型或包围盒来表示对象，然后比较对象之间的位置、大小和形状等属性来判断是否存在碰撞。
这种方法的优点是实现简单、计算效率高。
常见的基于物体表示的碰撞检测技术包括几何模型法、包围盒法和模型缩减法。
几何模型法是一种利用虚拟物体的精确几何模型进行碰撞检测的方法。
对于每个虚拟物体，系统需要记录其精确的顶点坐标、面片信息等，然后通过对比两个物体的模型来判断是否碰撞。
这种方法的精度高，可以准确地检测碰撞，但计算复杂度也较高。
包围盒法是指使用简化的盒状模型来表示虚拟物体，并将碰撞检测的过程转化为盒子之间的相交关系。
由于盒子的计算量较小，所以这种方法在碰撞检测中较为常用。
但缺点是无法精确地检测物体之间的碰撞。
模型缩减法是一种更高级的碰撞检测技术，它通过将复杂的几何模型进行简化，如使用多边形网格等，以提高碰撞检测的速度和精度。
另一种常见的碰撞检测技术是基于碰撞检测算法的方法。
这种方法主要通过数学计算和物理模拟来判断碰撞并模拟物理反应。
常见的基于碰撞检测算法的技术包括分离轴测试法、基于网格的碰撞检测法和基于约束动力学的碰撞检测法。
碰撞检测算法研究综述
碰撞检测算法研究综述
碰撞检测是计算机图形学、游戏开发、机器人学等领域中的一个重要问题。
它的目的是确定两个或多个物体是否在空间中发生了碰撞，并计算碰撞的位置和碰撞力等信息。
碰撞检测算法可以分为两大类：离散碰撞检测和连续碰撞检测。
离散碰撞检测算法将物体表示为一组多边形，并通过比较多边形的顶点来判断是否发生碰撞。
这种方法简单易实现，但是精度较低，难以处理复杂的形状和运动。
连续碰撞检测算法则将物体表示为一个数学模型，如球体、胶囊体、凸包等，并通过计算模型之间的距离和夹角来判断是否发生碰撞。
这种方法精度较高，但是计算复杂度较高，难以处理大规模的场景。
此外，还有一些基于物理引擎的碰撞检测算法，它们基于物体的物理特性来计算碰撞，如动量守恒、能量守恒等。
这些算法可以更准确地模拟物体的碰撞行为，但是需要对物体的物理特性有深入的了解。
在实际应用中，选择合适的碰撞检测算法需要考虑多个因素，如场景的复杂程度、物体的形状和运动、计算效率和精度等。
近年来，随着计算机硬件技术的发展，碰撞检测算法的效率和精度都得到了显著提高，并在许多领域得到了广泛应用。
总的来说，碰撞检测算法是计算机图形学、游戏开发、机器人学等领域中的一个重要问题，需要不断地进行研究和改进。
实时碰撞检测算法综述
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一
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协作机器人零力控制与碰撞检测技术研究共3篇
协作机器人零力控制与碰撞检测技术研究共3篇协作机器人零力控制与碰撞检测技术研究1协作机器人零力控制与碰撞检测技术研究随着智能制造业的快速发展，协作机器人越来越多地出现在制造场景中。
协作机器人不同于传统的工业机器人，它可以协同工人完成一系列任务，实现人机协作，提升生产效率。
协作机器人的一个重要问题是如何实现“零力控制”和“碰撞检测”，使机器人在与人类近距离协作时能够及时感知周围的环境，保证安全性和可靠性。
一、协作机器人零力控制技术研究协作机器人与人类进行工作时需要实现零力控制技术，即机器人在与人类接触或协作时不会对人体造成伤害或危害。
实现零力控制技术，可以采用力测量、力控制器和探针等方式。
1、力测量力测量是一种常用的实现零力控制的方法。
利用压电传感器等可测量力和力矩的装置，测量机器人运动过程中的力和力矩，即机器人与人体接触造成的相互作用力。
在机器人运动控制过程中，通过实时测量的力信号计算机自动调整控制信号，以实现零力控制。
2、力控制器力控制器是一种利用传感器获取机器人端末执行器和相应工具的力信号后，通过运算控制执行器所受的力的大小、方向和刚度等的装置。
当机器人执行器与外界物体接触时，力控制器可以自动调整控制信号，保证机器人与外界物体的相互作用力在一定范围内。
3、探针探针是一种具有弹性和敏感性的传感器，可感知接触和相互作用的力和变形。
探针作为机器人末端装置，通过感知机器人与外界物体之间的相互作用力，来调节机器人的运动并实现零力控制。
二、协作机器人碰撞检测技术研究协作机器人的另一个重要问题是如何实现碰撞检测技术，及时判断是否发生了碰撞，保障整个系统的安全性。
机器人碰撞检测技术的常用方法有：力矩保护、视觉碰撞检测和电容传感碰撞检测等。
1、力矩保护力矩保护是在机器人末端装置或机器人的关节处安装传感器，当机器人运动时，通过测量传感器获取的力信号计算机程序进行判断，如果力信号超过预设值，则机器人将自动停止，从而实现碰撞检测。
碰撞检测算法研究技术报告
碰撞检测算法研究技术报告传统工业机器人工作时，为了保证安全需采取措施把人排除在工作区域外。
近年来，随着3C 行业的崛起以及中小企业对自动化需求的增长，在一些涉及到装配（组装）、医疗手术辅助等领域，注重人机协作安全的协作型机器人逐渐进入人们的视野。
当人与机器人处于同一个协作空间时，安全性成为首先要考虑的问题，而最常发生的安全问题是机器人与人发生碰撞导致受伤。
因此，为了防止碰撞给人造成伤害，协作机器人就必须具备碰撞检测功能。
目前主流的解决方案是在机器人外部安装传感器，如机器人外表面包裹上一层敏感的皮肤传感器[1-2]、加装视觉传感器[3]、安装关节力矩传感器等[4-6]，其中安装关节力矩传感器是最常用的解决方案。
Lu [4]等人在机器人基座以及腕关节各加装了一个六维力矩传感器，基于动力学模型提出了一种神经网络方法，可实现对碰撞力的检测。
Haddadin [5]及Hur [6]等人以LWR Ⅲ机器人为原型，通过安装在机器人各个关节处的力矩传感器获得准确的关节力矩，通过观测关节处力矩的变化，实现机器人碰撞检测。
安装传感器的方案在一定程度上能够很好地保证人机协作安全，但存在两个主要不足：一方面，传感器数据的采集处理增加了控制系统的复杂性，容易造成实时性差的问题；另一方面，安装传感器会增加机械结构的复杂性以及加工制造的成本。
针对上述不足，部分学者在不借助外部传感器而通过控制算法来实现碰撞检测方面做了一些研究。
潘婷婷[7]等人提出了一种基于动力学模型的力矩差碰撞检测方法，通过实时比较关节理论预测力矩与关节采样力矩（电机力矩采样计算）的差值，若超出预设安全阈值，则认为发生碰撞。
但该方法受加速度影响较大，加减速频繁时关节采样力矩会存在较大的误差。
Luca [8-10]及Lee [11-12]等人提出了一种基于机器人广义动量构造观测器，实现对关节外力矩观测的方法，该方法避免了加速度对观测值的影响，但该算法的传递函数为一阶系统，可调参数较少，难以同时保证良好的快速性和稳定性。
虚拟手术中实时碰撞检测技术
虚拟手术中实时碰撞检测技术研究彭 磊 张裕飞 王秀娟（泰山医学院 信息工程学院 山东 泰安 271016）摘 要： 碰撞检测是虚拟手术的关键技术，为提高检测速度，满足系统实时性的要求，提出空间剖分和层次包围盒相结合的方法。
使用八叉树表示法对虚拟场景进行空间剖分，在叶节点构建层次包围盒。
进行碰撞检测时属于不同八叉树节点的几何元素不会相交，否则使用层次包围盒算法继续进行检测，对于有可能相交的几何元素再进行精确相交检测。
关键词： 虚拟手术；碰撞检测；空间剖分；层次包围盒中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1120029－02进行碰撞检测时从八叉树的根节点开始，计算两几何元素0 引言是否属于同一节点，如果不属于同一节点则不相交，如果属于虚拟手术是集医学、生物力学、材料学、计算机图形学、同一节点，递归的到下一级节点进行检查，直到发现两几何元虚拟现实等诸多学科为一体的交叉研究领域。
虚拟手术在医学素属于同一叶节点，则需要进一步使用层次包围盒进行检查。
中的应用主要包括：手术计划与过程模拟、术中导航与监护、 2 层次包围盒手术教学与训练等。
碰撞检测是虚拟手术系统中的关键技术，贯穿于虚拟手术的整个过程。
对于八叉树的每个叶节点包含的几何元素，建立层次包围虚拟手术系统中的对象根据材质可分为刚体组织和软件组盒（Bounding Volume Hierarchy ，BVH ）。
相对于单纯的层次织。
骨骼、手术器械等属于刚体组织，而人体的许多器官如肌包围盒技术，使用空间剖分与层次包围盒相结合的方法进行碰肉、血管、肝脏等属于软体组织。
以往大部分碰撞检测的研究撞检测，构建的层次树规模更小，计算量更少。
层次包围工作都是针对刚体对象的。
与刚体相比较，软体组织由于其特殊的物理性质，在外力或某些操作的作用下会发生几何形状、位置甚至数量上的变化，因此基于软体组织的碰撞检测需要更详细的信息和更多的处理。
车联网中的车辆碰撞预测与智能安全研究
车联网中的车辆碰撞预测与智能安全研究车辆碰撞是道路交通中常见的事件，造成了大量的人员伤亡和财产损失。
为了解决这一问题，并提高道路交通的安全性，车联网技术中的车辆碰撞预测与智能安全研究变得越来越重要。
本文将深入探讨车联网中车辆碰撞预测技术的原理、应用和挑战，以及智能安全研究的潜力和展望。
车辆碰撞预测是车联网中的一项关键技术，它基于传感器技术、通信技术和数据分析技术，实现对车辆碰撞风险的实时监测和预测。
车辆碰撞预测主要依靠车辆之间和车辆与基础设施之间的通信，通过交换车辆状态信息和环境信息，分析和预测潜在的碰撞风险，并及时采取相应的措施避免碰撞的发生。
车辆碰撞预测技术的原理主要包括：1. 数据采集和传输：车辆通过传感器采集到的数据包括车速、加速度、位置等信息，通过通信网络传输到云服务器进行处理和分析。
2. 数据分析和建模：云服务器接收到车辆数据后，利用机器学习和数据挖掘技术，对大量数据进行处理和分析，建立起车辆碰撞预测模型。
3. 风险评估和预测：基于建立的模型，云服务器可以对车辆所处的道路环境和交通状况进行实时评估和预测，判断车辆是否存在碰撞风险，并发出预警信号。
车辆碰撞预测技术在车联网中的应用非常广泛。
首先，它可以用于车辆自身的安全保护。
当车辆在高速行驶或复杂路况下，无法全面感知道路情况时，通过车辆碰撞预测技术，可以提前预警驾驶员避免碰撞的发生。
其次，车辆碰撞预测技术还可以应用于城市交通管理。
通过采集和分析车辆状态和交通流量信息，交通管理部门可以实时掌握交通拥堵和交通事故的情况，及时调整交通信号灯和道路限速，减少交通事故的发生。
然而，车辆碰撞预测技术在实际应用中还面临一些挑战。
首先，车辆碰撞预测需要大量的数据支持，但现实中车辆之间的通信和数据采集存在一定的困难，因此数据的可靠性和准确性是一个重要问题。
其次，车辆碰撞预测技术需要高度精准的模型和算法支持，以准确地预测碰撞风险，但现有的模型和算法在效率和准确性上仍存在改进空间。
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层次包围体树法（hierarchical bounding volume trees）
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
采用空间结构的碰撞检测算法
博士学位论文答辨
实时碰撞检测技术研究
答辨人 范昭炜 指导教师 高曙明 研究员
万华根 副研究员
浙江大学CAD&CG国家重点实验室 浙江大学计算机科学与技术学院 二〇〇三年十一月二十六日
主要内容
绪论 基于图象的快速碰撞检测算法 基于流的实时碰撞检测算法 并行碰撞检测算法 总结与展望
第一部分 绪论
层次包围体树法，包围体类型的不同来加以区分
层次包围球树[Hubbard 1993][Hubbard 1995][Palmer 1995][O’Sullivan 1999]、
AABB层次树（Aligned Axis Bounding Box）[Zachmann 1997][Bergen 1997][Larsson 2001]、
研究背景和研究意义
碰撞检测问题
是机器人、动画仿真、虚拟现实等领域不可回避的 问题之一
基本任务
确定两个或多个物体彼此之间是否发生接触或穿透。
起源
早期在机器人路径规划、自动装配规划等领域中， 为检测机器人与场景中的物体或零件与零件之间是 否发生碰撞，产生了一系列碰撞检测算法。
研究背景和研究意义
OBB层次树（Oriented Bounding Box）[Gottschalk 1996] k-dop层次树（Discrete Orientation Polytope）
[Klosowski 1998][Zachmann 1998] QuOSPO 层次树(Quantized Orientation Slabs with
连续碰撞检测算法
连续的时间间隔内进行碰撞检测 计算速度还太慢 [Cameron 1990][Canny 1986][Redon
2001][Redon 2002a]
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法 基于图象空间的碰撞检测算法
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
采用一般表示模型的碰撞检测算法
采用空间结构的碰撞检测算法
基于空间域的碰撞检测算法分类
ห้องสมุดไป่ตู้
基于物体空间的碰撞检测算法
采用一般表示模型的碰撞检测算法 多边形表示模型
多边形集合，结构化表示模型
非多边形表示模型
CSG表示模型，隐函数曲面，参数曲面，体表示模型
多边形表 示模型
几何模型
非多边形 表示模型
Primary Orientations) [He 1999] 凸块层次树[Ehmann 2001] 混合层次包围体树[Wan 2001]等等
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
采用空间结构的碰撞检测算法
层次包围体树法，包围体类型的不同来加以区分
(a) 包围球 (b) AABB包围盒 (c)OBB包围盒 (d) 6-dop包围体 (e)凸包包围体 包围体二维示意图
基于物体空间的碰撞检测算法
采用一般表示模型的碰撞检测算法
面向CSG表示模型
[Zeiller 1993][Su 1996][Poutain 2001]
面向隐函数曲面表示
[Farouki 1989][Miller 1991][Shene 1991]
面向参数曲面表示
非均匀有理B样条曲线（NURBS） [Turnbull 1998]
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法 基于图象空间的碰撞检测算法
利用图形硬件 对物体的二维图象采样 相应的深度信息
基于空间域的碰撞检测算法分类
静止状态下进行碰撞检测 [Dobkin 1985][Agarwal 1991][Chazelle
1989]
离散碰撞检测算法
在每一时间的离散点上进行碰撞检测 是研究的重点和热点 [Lin 1998][Jiménez
2001]
基于时间域的碰撞检测算法分类
离散碰撞检测算法
存在问题
存在刺穿现象 遗漏应该发生的碰撞
多边形 集合
结构化表 示模型
CSG 表 示模型
隐函数 曲面
参数曲 面
体表示 模型
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
采用一般表示模型的碰撞检测算法
面向多边形表示模型的碰撞检测算法
[Hubbard 1995][Gottschalk 1996] [Klosowski 1998][Zachmann 1998]
目前研究的意义
虚拟场景中的物体模型越来越复杂 在仿真中对实时性和真实性的要求越来越高 现有的碰撞检测算法无法满足要求
碰撞检测算法分类
从两个角度对碰撞检测算法进行分类
从时间域的角度来分 从空间域的角度来分
基于时间域的碰撞检测算法分类
分为静态、离散和连续的碰撞检测算法 静态碰撞检测算法
1998], [Ehmann 2000], [Ehmann 2001]
基于单纯形（Simplex）的碰撞检测算法
Gilbert、Johnson和Keerthi [Gilbert 1988][Gilbert 1990]提出的GJK算法
[Cameron 1997][Bergen 1999]
基于空间域的碰撞检测算法分类
面向凸体的碰撞检测算法
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
面向凸体的碰撞检测算法
基于特征的碰撞检测算法
Lin-Canny的“最邻近特征算法”[Lin 1991, Lin1993] [Lin 1995], [Cohen 1995], [Chung 1996], [Mirtich
体表示模型
主要用于虚拟手术中可变形物体的碰撞检测 [Heidelb 2003][Boyles1999][魏迎梅 2001]
基于空间域的碰撞检测算法分类
基于物体空间的碰撞检测算法
采用一般表示模型的碰撞检测算法 采用空间结构的碰撞检测算法
空间剖分法（space decomposition）