We study the problem of Trajectory Range Visibility, determining the sub-trajectories on which two moving entities become mutually visible. Specifically, we consider two moving entities with not necessarily equal velocities and moving on a given piece-wise linear trajectory inside a simple polygon. Deciding whether the entities can see one another with given constant velocities, and assuming the trajectories only as line segments, was solved by P. Eades et al. in 2020. However, we obtain stronger results and support queries on constant velocities for non-constant complexity trajectories. Namely, given a constant query velocity for a moving entity, we specify all visible parts of the other entity's trajectory and all possible constant velocities of the other entity to become visible. Regarding line-segment trajectories, we obtain $\mathcal{O}(n \log n)$ time to specify all pairs of mutually visible sub-trajectories s.t. $n$ is the number of vertices of the polygon. Moreover, our results for a restricted case on non-constant complexity trajectories yield $\mathcal{O}(n + m(\log m + \log n))$ time, in which $m$ is the overall number of vertices of both trajectories. Regarding the unrestricted case, we provide $\mathcal{O}(n \log n + m(\log m + \log n))$ running time. We offer $\mathcal{O}(\log n)$ query time for line segment trajectories and $\mathcal{O}(\log m + k)$ for the non-constant complexity ones s.t. $k$ is the number of velocity ranges reported in the answer. Interestingly, our results require only $\mathcal{O}(n + m)$ space for non-constant complexity trajectories.


翻译:我们研究轨迹范围的可见度问题, 确定两个移动实体相互可见的子轨迹。 具体地说, 我们考虑两个移动实体, 其速度不一定等于速度, 并在简单的多边形内移动给定的片断线性轨迹。 决定这些实体能否用给定的恒定速度看到对方, 并假设轨迹仅作为线段, P. Eades 等人在2020年解决了。 然而, 我们获得了更强有力的结果, 并且支持关于非稳定复杂度实体的恒定速度查询。 也就是说, 鉴于一个移动实体的恒定查询速度, 我们指定了其他实体的轨迹的所有可见部分, 以及其它实体的所有恒定速度。 关于线性轨迹, 我们得到的 $ mathal {( n\ log n. n) 时间来指定所有可相互可见的子轨迹的子轨迹( t. at. 美元是多元值的轨迹值 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月20日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月18日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员