一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法技術

本發明專利技術公開了一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法，其步驟：1)把物體群分成小形狀物體群和大形狀物體群兩類；2)將小形狀物體群存入GPU的Global內存中，在GPU中建立改進的LBVH樹，再用并行SaP算法進行葉子節點內和葉子節點間的碰撞剔除計算；3)在CPU上用并行SaP算法完成基于檢測粒度的共享工作隊列的多線程的大形狀物體群之間的碰撞剔除計算，再協同GPU同步計算的LBVH小形狀物體群的碰撞剔除結果，用兩次并行SaP算法進行大形狀物體群和小形狀物體群之間的碰撞剔除計算；4)建立協同CPU和GPU同步碰撞檢測的計算模型；5)分析比較不同數量級物體群的碰撞剔除計算時間。本發明專利技術在百萬級以下的物體群規模情況下，比現有傳統并行算法快10-30倍。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及三維模型碰撞檢測
，尤其是指一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法。
技術介紹
隨著三維電影、動畫和游戲等的快速發展，面向復雜三維場景的快速碰撞檢測問題已成為人們探索的研究熱點之一。碰撞檢測問題是三維圖形中的經典問題，包括基于包圍盒的檢測，基于時間或空間連貫性的檢測等。隨著多核CPUs的出現和GPGPU(General-Purpose?Computation?on?Graphics?Processing?Units)的興起，碰撞檢測在多核處理器上的研究也有一些成果，但是大多數研究是基于GPU計算的。CPU和GPU具有不同的運算特性，如何充分發揮各自的運算能力，協作CPU和GPU的并行處理任務是目前碰撞檢測問題新的研究領域。所以，需要建立一些新的方法，用于大規模物體群的碰撞檢測和剔除。
技術實現思路
本專利技術的目的在于克服現有技術的不足，提供一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法，運用了多核技術和同步并行計算，尤其適用于由少量的大形狀和大量的小形狀組成的物體群，對于復雜三維場景的快速碰撞剔除計算具有重要意義。為實現上述目的，本專利技術所提供的技術方案為：一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法，包括以下步驟：1)大規模物體群分類預處理，由CPU完成所有輸入物體的聚類分析，把物體群分成小形狀物體群和大形狀物體群兩類；2)將小形狀物體群存入GPU的Global內存中，在GPU中建立改進的LBVH樹，再用并行SaP算法進行葉子節點內和葉子節點間的碰撞剔除計算；3)在CPU上用并行SaP算法完成基于檢測粒度的共享工作隊列的多線程的大形狀物體群之間的碰撞剔除計算，再協同GPU同步計算的LBVH小形狀物體群的碰撞剔除結果，用兩次并行SaP算法進行大形狀物體群和小形狀物體群之間的碰撞剔除計算；4)建立協同CPU和GPU同步碰撞檢測的計算模型，實現混合多核的同步并行計算；5)分析比較不同數量級物體群的碰撞剔除計算時間。在所述步驟1)中，提出用物體AABB包圍盒的對角線長度作為統計量，并向有序列表的兩端聚集，最后確定大形狀物體群和小形狀物體群的分割點。所述步驟2)包括以下過程：2.1)在GPU上進行小形狀物體群的碰撞剔除計算，包括：提出改進的LBVH算法，對物體群進行空間劃分，再用并行SaP算法計算LBVH葉子上的各劃分空間的物體位置關系；2.2)在并行SaP計算中，要確定SaP的掃描方向，提出用與最大方差軸夾角最小的空間主軸作為并行SaP的掃描方向，以減少任何形狀包圍體投影后的重構工作量；其中，最大方差軸方向w為：W(WX,Wy,WZ)=argmax||W||=1(E{(WTX)2本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法，其特征在于，包括以下步驟：1)大規模物體群分類預處理，由CPU完成所有輸入物體的聚類分析，把物體群分成小形狀物體群和大形狀物體群兩類；2)將小形狀物體群存入GPU的Global內存中，在GPU中建立改進的LBVH樹，再用并行SaP算法進行葉子節點內和葉子節點間的碰撞剔除計算；3)在CPU上用并行SaP算法完成基于檢測粒度的共享工作隊列的多線程的大形狀物體群之間的碰撞剔除計算，再協同GPU同步計算的LBVH小形狀物體群的碰撞剔除結果，用兩次并行SaP算法進行大形狀物體群和小形狀物體群之間的碰撞剔除計算；4)建立協同CPU和GPU同步碰撞檢測的計算模型，實現混合多核的同步并行計算；5)分析比較不同數量級物體群的碰撞剔除計算時間。

【技術特征摘要】
1.一種混合CPU和GPU的大規模物體群的碰撞剔除方法，其特征在于，
包括以下步驟：
1)大規模物體群分類預處理，由CPU完成所有輸入物體的聚類分析，把
物體群分成小形狀物體群和大形狀物體群兩類；
2)將小形狀物體群存入GPU的Global內存中，在GPU中建立改進的LBVH
樹，再用并行SaP算法進行葉子節點內和葉子節點間的碰撞剔除計算；
3)在CPU上用并行SaP算法完成基于檢測粒度的共享工作隊列的多線程
的大形狀物體群之間的碰撞剔除計算，再協同GPU同步計算的LBVH小形狀物
體群的碰撞剔除結果，用兩次并行SaP算法進行大形狀物體群和小形狀物體群
之間的碰撞剔除計算；
4)建立協同CPU和GPU同步碰撞檢測的計算模型，實現混合多核的同步
并行計算；
5)分析比較不同數量級物體群的碰撞剔除計算時間。
2.根據權利要求1所述的一...

【專利技術屬性】
技術研發人員：楊喬杰，陳澤琳，
申請(專利權)人：華南理工大學，
類型：發明
國別省市：廣東;44