Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/26202

Type: Dissertação
Title: Detecção de colisão usando Sweep and Prune com kDOPs em GPU
Author(s)/Inventor(s): Amaral, Bruno Gallego Soares do
Advisor: Esperança, Claudio
Abstract: No ambiente computacional, a detecção de colisão consiste em verificar se dois objetos ocupam o mesmo lugar no espaço virtual, sejam em ambientes bidimensionais ou tridimensionais, portanto, e tema imprescindível em simulações de objetos rígidos, deformáveis e dinâmica de fluidos. Para as simulações que requerem tempo real, normalmente, são utilizados volumes envolventes [8] para aproximação do real objeto em cena, com objetivo de aumentar consideravelmente o desempenho, assim suportando centenas de objetos ou maiores taxas de quadros por segundo. Devido ao alto custo computacional [6] desses algoritmos e técnicas de aceleração, estes são temas de interesse, assim como o uso de hardware especializado, como, por exemplo, GPUs [25], para tratar do problema com eficiência superior às unidades centrais de processamento (CPUs). São apresentados nesta dissertação experimentos acerca do modelo de detecção de colisão através do algoritmo Sweep and Prune [5], visto que estudos recentes [1] comprovaram a efetividade desse algoritmo. Nosso estudo adota os k-Politopos Discretos Orientados (k-DOPs) ao invés de caixas alinhadas com os eixos (AABBs) ou esferas como volumes envolventes, já que os k−DOPs melhor aproximam geometricamente objetos com formas irregulares [8], podendo ser mais efetivos na eliminação dos pares que não se encontram em colisão. Além da utilização de GPU, com objetivo de extrair melhor performance do paralelismo ofertado por esse hardware. Para realizar a simulação dos objetos com resposta as colisões, faz-se necessário aplicar a dinâmica de corpos rígidos, a qual e implementada neste trabalho através da técnica de casamento de formas ([55]). animação baseada em física, detecção de colisão, sweep and prune, k-dop, gpgpu, meshless deformation, shape matching.
Abstract: Collision detection is an important consideration for physical simulation of rigid and deformable objects, or even fluids. For each type of simulation and object, different bounding volumes can be used in order to generalize the real object in the scene, with the goal to improve performance and to support huge quantities of objects. Due to the high cost of this procedure, many algorithms and techniques have been investigated, in addition to specific hardware such as GPUs, that tend to be more efficient for this task than CPUs. In this thesis, an alternative approach to the collision detection model based on the Sweep and Prune algorithm is investigated, where k-Discrete Oriented Polytopes (kDOPs) are used as bounding volumes instead of the more traditional axis-aligned bounding boxes, since they tend to approximate objects with irregular shapes better. Furthermore, GPUs are very amenable for implementing this approach since the algorithms have a high degree of parallelism. In order to build objects simulation with collisions, it is required to use any rigid body dynamic, whose was chosen meshless deformation based on shape matching technic. physically-based animation, collision detection, sweep-and-prune, k-dop, gpgpu, meshless deformation, shape matching.
Keywords: Detecção de colisão (computação)
Estrutura de dados (Ciência da computação)
Animação baseada em física
GPU (Graphics Processing Unit)
Sweep and prune
Meshless deformation
Shape matching
GPGPU
Subject CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAO
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação
Production unit: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Dec-2021
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Citation: AMARAL, Bruno Gallego Soares do. Detecção de colisão usando Sweep and Prune com kDOPs em GPU. 2021. 102 f. Tese (Doutorado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021.
Appears in Collections:Engenharia de Sistemas e Computação

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