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虚构事实中碰撞检测的异构加速研究

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毕业论文范文题目：虚构事实中碰撞检测的异构加速研究，论文范文关键词：虚构事实中碰撞检测的异构加速研究
虚构事实中碰撞检测的异构加速研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年GPU通用打算的发展为虚构事实范畴算法的改进提供了良好的前提,为并行化解决效力问题提供了机会。CPU+GPU组成的异构打算环境更是为虚构事实算法中实时性问题的解决提供了更好的方法。虚构事实技巧广泛利用于打算机游戏、打算机帮助教养、打算机帮助设计等范畴,并在近十年有宏大的发展。跟着人们对虚构事实体系场景逼真度及高交互性请求的日益进步,体系打算数据量也大幅度晋升。其中,场景中物体的碰撞检测打算是全部打算的重要组成部分。因此,解决碰撞检测打算的实时性常常是全部虚构事实体系高效实现的关（略..）键。碰撞检测是断定两个或更多对象是否有一个或多个交点的过程。碰撞检测的研究是打算机图形学、虚构事实、医学模仿等范畴的重要分支。在很多情况下,挪动对象在虚构场景地图中挪动不容许产生与某些对象的穿透,实时的碰撞检测算法是解决这类问题的关键。品位包抄盒技巧与空间划分技巧是碰撞检测算法的两个基本方法,它们分辨从两个方面降落碰撞检测过程的打算复杂度。只管这多少年碰撞检测研究有了较多有价值的成果,但跟着场景与模型范围复杂度的日益进步,同时用户对人机交互的实时性与正确性请求也越来越高,核心算法须（文章此处忽略..）要有更高的效力。然而,经典的品位包抄盒技巧与空间宰割技巧不能直接利用GPU做加速打算,须要对其进行改进以适应GPU的硬件多线程处理。本文缭绕虚构场景中碰撞检测问题,对进步复杂场景下检测效力进行了分析与研究,在对各种基本碰撞检测算法深刻懂得的基本上,结合NVIDIACUDA通用打算平台,以异构编程的思维从下多少个方面对算法进行改进：首先,对碰撞检测算法中物体模型包抄球品位树以及三角形数据凑集的数据构造进行具体分析,再基于CPU+GPU异构打算思维进行问题分解,分层探讨宽阶段的初步检测（此处忽略..）与大范围多物体检测。在宽阶段碰撞检测算法与窄阶段碰撞检测算法中改进CPU端履行部分以适应GPU端对输入数据的请求,分别出打算密集型的Device(GPU)端部分；而后,创建合适GPU处理的相交测试逻辑,再将场景中物体间相交测试映射到CUDA线程履行模型；最后,根据GPU存储器模型进行效力优化。具体的说,在宽阶段碰撞检测中,CPU负责包抄球品位树的构建与遍历,GPU负责一物体包抄球品位树与另一物体三角形凑集的并行相交测试,剔除不可能相交的三角形凑集,得到潜在相交凑集；在窄阶段碰撞检测中G（此处忽略..）PU以上一阶段的数据为输入,对三角形凑集进行正确的并行相交测试,并终极得出测试成果。对多物体场景则先在CPU端对场景对象凑集进行分组,以便于后续GPU并行履行,而后,GPU以多趟的方法做物体间检测,并利用并发Kernel进步履行效力。与串行Rapid算法以及GPU并行OBBsCG算法对比的实验成果显示,异构碰撞检测算法在实时性方面有更加出色的表示,而且跟着场景模型复杂度的晋升,处理时光保持平缓的增加,同时存在较高的牢固性。在多物体场景方面,本方法亦表示出良好的实时性。

以上为本篇毕业论文范文虚构事实中碰撞检测的异构加速研究的介绍部分。

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