[发明专利]一种混合CPU和GPU的大规模物体群的碰撞剔除方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维模型碰撞检测技术领域，尤其是指一种混合CPU和GPU的大规模物体群的碰撞剔除方法。

背景技术

随着三维电影、动画和游戏等的快速发展，面向复杂三维场景的快速碰撞检测问题已成为人们探索的研究热点之一。碰撞检测问题是三维图形中的经典问题，包括基于包围盒的检测，基于时间或空间连贯性的检测等。随着多核CPUs的出现和GPGPU(General-Purpose Computation on Graphics Processing Units)的兴起，碰撞检测在多核处理器上的研究也有一些成果，但是大多数研究是基于GPU计算的。CPU和GPU具有不同的运算特性，如何充分发挥各自的运算能力，协作CPU和GPU的并行处理任务是目前碰撞检测问题新的研究领域。所以，需要建立一些新的方法，用于大规模物体群的碰撞检测和剔除。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种混合CPU和GPU的大规模物体群的碰撞剔除方法，运用了多核技术和同步并行计算，尤其适用于由少量的大形状和大量的小形状组成的物体群，对于复杂三维场景的快速碰撞剔除计算具有重要意义。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种混合CPU和GPU的大规模物体群的碰撞剔除方法，包括以下步骤：

1)大规模物体群分类预处理，由CPU完成所有输入物体的聚类分析，把物体群分成小形状物体群和大形状物体群两类；

2)将小形状物体群存入GPU的Global内存中，在GPU中建立改进的LBVH树，再用并行SaP算法进行叶子节点内和叶子节点间的碰撞剔除计算；

3)在CPU上用并行SaP算法完成基于检测粒度的共享工作队列的多线程的大形状物体群之间的碰撞剔除计算，再协同GPU同步计算的LBVH小形状物体群的碰撞剔除结果，用两次并行SaP算法进行大形状物体群和小形状物体群之间的碰撞剔除计算；

4)建立协同CPU和GPU同步碰撞检测的计算模型，实现混合多核的同步并行计算；

5)分析比较不同数量级物体群的碰撞剔除计算时间。

在所述步骤1)中，提出用物体AABB包围盒的对角线长度作为统计量，并向有序列表的两端聚集，最后确定大形状物体群和小形状物体群的分割点。

所述步骤2)包括以下过程：

2.1)在GPU上进行小形状物体群的碰撞剔除计算，包括：提出改进的LBVH算法，对物体群进行空间划分，再用并行SaP算法计算LBVH叶子上的各划分空间的物体位置关系；

2.2)在并行SaP计算中，要确定SaP的扫描方向，提出用与最大方差轴夹角最小的空间主轴作为并行SaP的扫描方向，以减少任何形状包围体投影后的重构工作量；其中，最大方差轴方向w为：

W(WX,Wy,WZ)=argmax||W||=1(E{(WTX)2})]]>

式中，X为输入物体群的坐标数据集，argmax(w)为w方向各分量的最大值；因此，扫描方向s为：