2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩129頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,人們對(duì)虛擬場(chǎng)景的復(fù)雜度和真實(shí)感的要求越來(lái)越高,不僅要生成高度真實(shí)的復(fù)雜虛擬環(huán)境,而且用戶要和虛擬環(huán)境進(jìn)行互動(dòng),增強(qiáng)交互性和沉浸感。另一方面,虛擬環(huán)境中人群的仿真對(duì)于增強(qiáng)虛擬環(huán)境的真實(shí)感和可信性起著不可或缺的作用,但是目前虛擬環(huán)境中大規(guī)模人群實(shí)時(shí)繪制還不是很常見(jiàn),最主要的原因是大規(guī)模人群的真實(shí)感繪制的計(jì)算復(fù)雜度很高。受限于有限的計(jì)算機(jī)資源,目前主流的游戲、仿真等應(yīng)用中人群的繪制規(guī)模被限定在千人的規(guī)模。
 

2、  近些年很多研究工作致力于提高動(dòng)態(tài)人群繪制的效率。為了減少大規(guī)模人群繪制的幾何復(fù)雜度,人群系統(tǒng)普遍基于層次細(xì)節(jié)技術(shù)(Level of Detail, LOD)結(jié)合多分辨率的虛擬人模型,其中,基于細(xì)分的多分辨率模型表示方法得到廣泛的研究;針對(duì)不同的模型表示方法,也出現(xiàn)了多種繪制方法,有幾何繪制方法、基于圖像的繪制方法、點(diǎn)繪制以及混合繪制方法等等;在人群運(yùn)動(dòng)建模方面,有基于粒子的方法、基于元胞自動(dòng)機(jī)的方法以及基于流體的方法;對(duì)于角色微觀

3、的交互行為,已有各種不同的人工智能的方法滿足相應(yīng)的應(yīng)用需求。盡管已有許多的研究成果,但是大規(guī)模人群動(dòng)態(tài)繪制的效率問(wèn)題還是沒(méi)有得到很好的解決,嚴(yán)重制約了人群仿真的應(yīng)用范圍。
   隨著計(jì)算機(jī)圖形硬件可編程性的提高,使得圖形處理單元(Graphics ProcessUnit, GPU)已經(jīng)不僅僅用于渲染,而開(kāi)始參與進(jìn)行各種通用計(jì)算。且GPU的并行處理架構(gòu)非常適合于人群相關(guān)的各種并行計(jì)算。因此,GPU可編程性的提高為人群繪制規(guī)模的增大

4、、真實(shí)感的提高提供了從算法、框架模型等方面的相關(guān)研究提供了新的切入點(diǎn)。
   本文在系統(tǒng)總結(jié)和深入分析當(dāng)前國(guó)內(nèi)外虛擬環(huán)境中人群繪制技術(shù)成果的基礎(chǔ)上,探討了如何在保證真實(shí)感前提下,提高大規(guī)模人群繪制效率的問(wèn)題,并重點(diǎn)研究基于GPU平臺(tái)的人群繪制相關(guān)技術(shù)。論文取得主要研究成果如下:
   1.基于細(xì)分的多分辨率模型表達(dá)。研究了插值細(xì)分和逼近細(xì)分的特點(diǎn),提出了一種融合插值細(xì)分和逼近細(xì)分的方法,融合后的插值細(xì)分格式具有逼近細(xì)分格

5、式生成曲面光順的特點(diǎn),此方法適合于人群繪制中多分辨率網(wǎng)格的表達(dá)。
   2.基于動(dòng)態(tài)Flow Tiles的人群運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型。針對(duì)宏觀層的人群運(yùn)動(dòng),提出了一種基于動(dòng)態(tài)Flow Tiles的宏觀人群運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模型,適用于人群散場(chǎng)等人流方向相對(duì)固定的人群運(yùn)動(dòng)情況的仿真,解決了Flow Tiles方法中人群運(yùn)動(dòng)
   路線固定的問(wèn)題。并充分利用GPU的新特性,對(duì)本文的方法進(jìn)行了優(yōu)化。
   3.融合FSM、模糊邏輯與個(gè)性化

6、因素的角色行為模型。針對(duì)微觀層的人群行為,提出了融合FSM、模糊邏輯與個(gè)性化因素的角色交互行為模型。針對(duì)特定個(gè)體角色的交互和決策行為,使用了有限狀態(tài)機(jī)方法和模糊邏輯推理機(jī)制進(jìn)行建模。
   4.基于GPU的大規(guī)模人群繪制方法。研究了基于幾何和圖像的混合繪制方法,在保證人群繪制真實(shí)感的情況下,提出了一種基于Shader Model4.0的人群混合繪制算法,提高了人群的繪制效率。根據(jù)Shader Model4.0渲染架構(gòu)設(shè)計(jì)了基于幾

7、何和圖像的人群混合繪制算法,根據(jù)視點(diǎn)顯示需要,并行、動(dòng)態(tài)的生成Impostor,均衡了CPU與GPU之間計(jì)算負(fù)載,極大地提高了大規(guī)模人群繪制效率。
   5.基于GPU的群組交互模型。研究了大規(guī)模人群交互技術(shù),針對(duì)大規(guī)模人群仿真中并發(fā)的各種交互計(jì)算,提出了一種基于GPU的群組交互模型。此模型將各種交互計(jì)算轉(zhuǎn)換為圖形的渲染,以此提高交互計(jì)算的效率。并且采用了將多通道交互信息融合為繪制調(diào)用的方法實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互。此模型完全基于GPU進(jìn)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論