Convex hull covering of polygonal scenes for accurate collision detection in games
Notice bibliographique
Résumé
(a) A building model used in computer games. (b) Convex hull covering computed by our algorithm. Figure 1: A result of convex hull covering. (a) A complex building mesh used in games, where front and top walls are culled to reveal the interior structures. The building contains a disconnected collection of closed and open mesh pieces with highly non-uniform tessellations. (b) The convex hulls obtained, shown in different colors, collectively cover the building geometry (they may overlap, hence a covering), but do not take away any original game playing space — this is our accuracy requirement. The original model has 14,608 polygons and the algorithm returned 3,137 convex hulls. Although the convex hull count is still high due to the strict accuracy requirement, about 80 % of collision entity reduction (triangles to convex hulls) still provides great potential to lower the computation cost of collision detection. Decomposing a complex object into simpler pieces, e.g., convex patches or convex polyhedra, is a well-studied geometry problem. A well constructed decomposition can greatly accelerate collision detection since intersections with and between convex objects are fast to compute. In this paper, we look at a particular instance of the convex decomposition problem which arises from real-world game development. Given a collection of polyhedral surfaces (possibly
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».