We introduce an algorithm for continuous collision detection (CCD) for linearized trajectories designed to be scalable on modern parallel architectures and provably correct when implemented using floating point arithmetic. Our approach to broad-phase CCD is based on new simple, yet efficient and scalable, broad-phase algorithm based on the surprising experimental observation that sorting and linearly checking for intersections has a performance comparable to state of the art approaches when executed on a modern GPU. For narrow-phase CCD, we extend the recently proposed interval-based algorithm of Wang et al. [2021] to work on massively parallel hardware. To evaluate the correctness, scalability, and overall performance of our approach, we introduce a large scale benchmark for broad- and narrow-phase CCD with symbolically computed time of impacts, and compare our approach with 11 state-of-the-art (SOTA) methods for broad-phase and 1 SOTA methods for narrow-phase. We integrate our algorithm with the IPC contact solver and evaluate its impact on challenging simulation scenarios. We release the dataset with analytic ground truth, which required over 5 CPU years to be generated, the implementation of all the algorithms tested, our testing framework, and a reference CPU and GPU implementation of our algorithm as an open-source project to foster adoption and development of linear CCD algorithms.


翻译:我们引入了连续碰撞探测的算法(CCD),用于在现代平行结构上可扩缩的线性轨迹,在使用浮动点算术实施时可以准确无误地纠正。我们对广泛阶段的CCD采用的方法是基于新的简单、高效和可伸缩的广级算法,其依据是令人惊讶的实验观察,即对交叉点进行分类和线性检查的性能与在现代GPU上实施时的先进性能相当。对于狭窄阶段的CCD,我们将最近提议的Wang et al.(2021年)的间基算法扩展至大规模平行硬件方面的工作。为了评估我们的方法的正确性、可伸缩性以及总体绩效。为了评估我们的方法的准确性、可伸缩性以及总体绩效,我们采用了一个大尺度的CCDM(CCD)阶段基准,并象征性地计算了影响的时间,将我们的方法与11种最先进的(SOATA)方法以及1种窄级方法相比较。我们将我们的算法与IPC联系解算法结合,并评价其对具有挑战性的模拟假设情景的影响。我们将所有数据设置与解性地面数据设置与解地平地平,这需要超过5年的CPU的CPU的CFSLALAL检验和直线性算法框架的测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
【Google】梯度下降,48页ppt
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+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 Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24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 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2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
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+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
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
【Google】梯度下降,48页ppt
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+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 Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24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 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
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
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+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
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员