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并行化碰撞检测算法综述

发布时间:2018-11-16 17:13
【摘要】:随着不同应用领域对实时碰撞检测算法需求的增长,利用多核CPU和GPU的并行处理能力来提高碰撞检测算法的处理速度已经得到了广泛的关注。文中回顾了碰撞检测算法的发展历史并从多个角度对目前现有的算法进行了分类归纳;介绍了十余种代表性的基于CPU和GPU并行化碰撞检测算法,并从算法的可扩展性和存储空间消耗以及任务量均衡化等方面分析了这些算法的优缺点。最后总结了并行化碰撞检测算法研究中存在的问题和新的发展方向以及常用的实验测试数据。
[Abstract]:With the increasing demand of real-time collision detection algorithms in different application fields, the parallel processing ability of multi-core CPU and GPU to improve the processing speed of collision detection algorithm has been paid more and more attention. In this paper, the history of collision detection algorithms is reviewed and the existing algorithms are classified and summarized from several angles. In this paper, more than ten typical parallel collision detection algorithms based on CPU and GPU are introduced. The advantages and disadvantages of these algorithms are analyzed from the aspects of scalability, storage space consumption and task equalization. Finally, the problems existing in parallel collision detection algorithms, new development directions and commonly used experimental test data are summarized.
【作者单位】: 杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心;
【基金】:国家自然基金青年科学基金(61502133) 浙江省自然科学基金一般项目(LY16F020029) 浙江省教育厅科研项目(Y201017442)
【分类号】:TP301.6

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本文编号:2336124

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