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  • Unity 模型碰撞

    千次阅读 2017-10-26 14:18:26
    模型碰撞这块我一直想明白,今天终于完成了一个碰撞项目功能。我把项目中遇到的碰撞问题一一列出,也可以方便大家学习参考。... 首先我需要实现的功能是模拟人物模型在船舱内部行走,遇到船舱部件停止运动,出现的问

         模型碰撞这块我一直想明白,今天终于完成了一个碰撞项目功能。我把项目中遇到的碰撞问题一一列出,也可以方便大家学习参考。

         简单介绍一下Collider和Rigidbody:Rigibody:官方文档中对于其解释相当详细:点击打开链接;Collider:官方文档中对于其解释相当详细:点击打开链接

         首先我需要实现的功能是模拟人物模型在船舱内部行走,遇到船舱部件停止运动,出现的问题如下:

    (1)俩个模型碰撞以后发生穿透现象,解决方法:在博客里看到需要对Rigibody进行位置重新赋值,下面代码在Is Kinematic勾选的情况下不起作用,模型还是会出现穿透现象。

    void FixedUpdate()
    {
          GetComponent<Rigidbody>().velocity=new Vector3(0,0,0);
    }
    (2)俩个模型碰撞以后一个模型可以推着另一个模型往前移动,解决方法:将碰撞主体的Is Kinematic和Is Trigger都不勾选,被撞模型Is Kinematic勾选即可,然后又出现碰撞主体模型向着反弹方向移走。

    (3)为了解决上面的问题,我试着把碰撞主体的Rigidbody的Freeze Rotation全部选中,以此实现了我需要的功能,即一个模型向前行走碰撞另一个固定不动的模型,碰撞结束以后俩个模型待在原地没有发生移位现象。

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    在浏览三维场景时,当视角遇见模型,不会穿入模型内部。 (二)操作步骤 碰撞分析功能在飞行管理中的场景漫游模块,如下图 (1)碰撞开启 此功能操作较为方便,将碰撞检测的设为开启即可使用 (2)、检测距离 既是视角...

    (一)功能介绍

    碰撞检测:用于检测场景相机漫游时与模型之间的碰撞,当相机与模型之间的距离等于指定的检测距离时,相机则不能继续向模型拉近。在浏览三维场景时,当视角遇见模型,不会穿入模型内部。

    (二)操作步骤

    碰撞分析功能在飞行管理中的场景漫游模块,如下图
    在这里插入图片描述
    (1)碰撞开启
    此功能操作较为方便,将碰撞检测的设为开启即可使用

    (2)、检测距离
    既是视角和模型不能相互靠近的距离,此参数越大,则视角与模型在较远的距离就会发生碰撞,从而不能再相互靠近。开启前后效果查看下面动图

    (3)、行走模式
    此功能也能应用于第一人人称视角漫游场景,来模型人在真实场景中行走与奔跑。如下图,在行走模式选项中,有键盘驱动,自动行走,自动奔跑。这些模式都可真实模拟出漫游街道的效果。
    在这里插入图片描述

    1、键盘驱动
    顾名思义,就是使用键盘操控视角的变换,和电脑游戏中的操控任务的方法一样。人物前、后、左、右行走分别由W、S、A、D 方向键控制,而鼠标上下滑动控制人物的俯仰角,左右滑动控制任务的旋转方向。

    2、自动行走
    点击自动行走模式后,不需要人为使用键盘控制视角,视角会自动根据相机当前方向行走,只需要鼠标左右滑动控制视角的左右方向旋转,上下滑动控制视角的俯仰角。中间的滚轮决定行走的速度

    3、自动奔跑
    自由奔跑与自动行走的操作一样,只是奔跑模式较行走模式的速度更快一些。

    (三)效果展示

    在这里插入图片描述

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    写在前面:

    最近在做一个碰撞检测的工作,阅读了一下Memory-optimized bounding-volume hierarchies这篇文章,以下是这篇文章的原理简介。

    包围层次盒简介:

    一个完整的BV树由2*N-1个节点组成,其中N是输入模型中的几何体(通常是三角形)的数量。在完全树中,每个叶字节点包含一个几何体,这意味着其中有N个叶节点和N-1个内部节点。
    其中内部节点用来存储空间划分的信息,叶子节点存储结合体的位置信息。

    碰撞检测的代价:

    方法一:

    时间成本
    =+ 总代价=内部检测次数*单次内部节点检测代价+叶子节点检测次数*单次叶子节点检测代价
    论文优化
    论文认为如果三角形发生碰撞,我们无论如何都要进行三角形重叠测试。在这种情况下,在进行三角-三角形测试之前进行OBB-OBB测试是浪费时间的。如果他们没有,我们也会检测到它,速度大致和以前一样快。
    aabb检测速度和精确求相交检测时间差不多,他们认为可以跳过叶子节点的aabb检测直接进行精确的求交检测。用这种方式,就可以省略掉所有的叶子节点,从而大大的节省内存。
    叶节点中只剩下一个基元指针。我们也可以删除它们,方法是将它们存储在父节点中,替换先前指向我们刚刚丢弃的叶节点的指针。通过将精确几何体的指针信息直接存放在上一层的内部节点之中从而实现了内存上的优化。
    完整的树包含2*N-1个叶节点中的N个,通过这种方式直接扔掉了一半。而且这种测试还更加精确,很有可能查询会更早停止。与此同时,树的构造也更加精简。

    方法二:

    对于aabb tree的包围盒,用 int16代替float的32位数据,在损失不大的精度的同时,降低了至少一半的内存。
    当然,使用稍微大一点的容量会导致在冲突查询期间进行更多的测试,这显然是要付出代价的,这是速度和内存之间通常的折衷。
    最后,作者混合使用了这种方法和前一种方法(删除叶节点),这种混合成本低得多。混合使用这两种策略可以节省大量内存,从而大大减少缓存未命中。从内存中获取数据是处理流水线中最昂贵的步骤之一。作者认为在这个问题上,混合BV-tree比标准BV-tree要高效得多。
    作者对包围盒进行量化,最终得到一个小到20字节的BV节点(量化的AABB为12字节,两个指针为8字节)。这不仅比单个标准AABB都小,而且还做到了标准树的一半节点。通过将指针替换为增量编码的16位索引,只需做一点额外的工作,就可以将其进一步减少到每个三角形16字节。

    结论:

    比较次数: 原始-原始对比确实会让测试更早的停下来。

    速度: 要提供准确的比较和公平的数字要困难得多。通常,简单地更改两个模型的相对方向会使一个库比另一个库更快或更慢。在许多情况下,我们发现我们的实现优于RAPID(最多快5倍),主要是在对象高度重叠的情况下。这是非常令人鼓舞的,因为在模型之间有大量重叠的情况下,使用AABB树进行交集测试通常比使用OBB树多花50%的时间[4]。在其他一些情况下,Rapid更快,主要是在近距离的场景中,OBB确实比AABB更合适(事实上,Rapid有时在这些情况下只使用一种OBB-OBB测试,而我们需要更多的OBB-OBB测试)。有趣的是,在这些情况下,我们的版本通常并不比快速版本慢很多。
    实验证实了丢弃叶节点和引入三角盒重叠测试通常会产生更快的查询。
    结论:
    论文提出了两种方法来大大降低包围盒层次结构的内存需求:使用原始BV测试丢弃叶节点,以及使用量化包围盒。混合使用这两种方法会将内存需求除以4,通常还会产生更快的冲突查询。

    原文链接: http://www.codercorner.com/Opcode.htm

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  • 为了应对这种洪流的数据,CERN正在转向机器学习,为AI模型提供奖品,这些模型可以消除混乱并帮助实现下一个突破。在大型探测器内部,大颗粒探测器点着LHC环,加速到接近光速的质子以令人难以置信的能量相互粉碎,并...

    粒子物理学家必须在大型强子对撞机上进行分类的数据量是惊人的,它将增加一个数量级。为了应对这种洪流的数据,CERN正在转向机器学习,为AI模型提供奖品,这些模型可以消除混乱并帮助实现下一个突破。

    在大型探测器内部,大颗粒探测器点着LHC环,加速到接近光速的质子以令人难以置信的能量相互粉碎,并产生一个奇异的,短暂的颗粒喷泉,影响排列在墙壁上的传感器。正在引导这些质子环绕磁环的磁场的改进意味着,一旦你可以预期几十次碰撞来绘制数据,很快就会有数百个。

    非常适合科学家,但是碰撞越多,数据就越多,在这种情况下,数量更多。研究人员告诉“自然”,对数据进行分类和分类的旧方法太慢。所以他们正在做任何现代数据科学家在面对大量嘈杂数据时会做的事情:将它交给AI。

    当然,我使用的术语是松散的 - 机器学习模型在咀嚼大量数据以寻找他们已经训练过的内容方面非常出色。医学,天文学,当然还有心理学(由Facebook提供)已经被这种将统计小麦与谷壳分开的便利能力所推动。粒子物理学就是它的另一个例子。

    像往常一样,一场健康的竞争是一个启动该领域的好方法。因此CERN建立了TrackML,这是一场相对低调的竞赛,物理学家和数据科学家可以下载真正的对撞机数据,并训练模型对其进行正确分类。当然,有几兆字节可用于拾取,但您需要使用此特定数据集。

    奖池相对较小,获奖者总共可获得25,000美元奖金。也许他们把所有的钱用完......你知道,用先进的低温磁铁升级世界上最大的粒子对撞机。

    没有报名费,所以如果您有兴趣参加比赛,请前往参加比赛的Kaggle,并下载您自己的数据副本。你有足够的时间 -  8月份提交。哦,并且您提交的任何内容都将公开发布,所以不要担心他们会将您的算法商业化。

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空空如也

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