近日，电影学院姚俊峰教授课题组在三维物体碰撞检测方面提出了新算法，这一成果以“Efficient Collision Detection using Hybrid Medial Axis Transform and BVH for Rigid Body Simulation”为题发表在Graphical Models期刊上。
近年来，中轴变换（MAT）被广泛应用于三维物体碰撞检测中。相对于传统的BVH算法， MAT算法能够对三维复杂物体进行高精度的体近似，提高了算法的效率。然而，现有的MAT近似方法产生的中间网格有不少退化的情况，这将对后续的碰撞检测方法产生影响。为此本文提出一种新的算法，在使用这些退化的中间基元之前，检测并过滤掉它们。因为MAT是非层次结构的，所以它在轻度碰撞场景中可能表现性能不佳，在BVH顶层的几个剔除可能需要用MAT进行大量的剔除。姚俊峰教授课题组提出一种结合MAT和BVH的碰撞检测方法（Cone-OBB）来解决这个问题，技术有效地剔除了动态和静态对象之间的碰撞。实验结果表明，该方法比纯BVH或MAT方法具有更高的剔除效率。
本论文由电影学院2022级硕士生李星欣、信息学院2019级硕士生宋仕博，电影学院教授姚俊峰、2022级硕士生张瀚尹、2021级硕士生周荣洲、副教授洪清启合作完成。本研究工作得到了国家自然科学基金项目（No.62072388）、福厦泉自创区协同专项(No.3502ZCQXT202001)、湖南省科技计划工业引导性项目（No.2020H0047）和湖南省阳光慈善公益基金会的资助。
（电影学院 李星欣）
