Frictional Contact on Smooth Elastic Solids
Notice bibliographique
Résumé
Frictional contact between deformable elastic objects remains a difficult simulation problem in computer graphics. Traditionally, contact has been resolved using sophisticated collision detection schemes and methods that build on the assumption that contact happens between polygons. While polygonal surfaces are an efficient representation for solids, they lack some intrinsic properties that are important for contact resolution. Generally, polygonal surfaces are not equipped with an intrinsic inside and outside partitioning or a smooth distance field close to the surface. Here we propose a new method for resolving frictional contacts against deforming implicit surface representations that addresses these problems. We augment a moving least squares (MLS) implicit surface formulation with a local kernel for resolving contacts, and develop a simple parallel transport approximation to enable transfer of frictional impulses. Our variational formulation of dynamics and elasticity enables us to naturally include contact constraints, which are resolved as one Newton-Raphson solve with linear inequality constraints. We extend this formulation by forwarding friction impulses from one time step to the next, used as external forces in the elasticity solve. This maintains the decoupling of friction from elasticity thus allowing for different solvers to be used in each step. In addition, we develop a variation of staggered projections, that relies solely on a non-linear optimization without constraints and does not require a discretization of the friction cone. Our results compare favorably to a popular industrial elasticity solver (used for visual effects), as well as recent academic work in frictional contact, both of which rely on polygons for contact resolution. We present examples of coupling between rigid bodies, cloth and elastic solids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».