2007 Fiscal Year Annual Research Report
大規模群れ動作の表現と高速化に関する研究-群れ動作へのフラクタル性の導入-
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19500093
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
吉田 典正 Nihon University, 生産工学部, 准教授 (70277846)
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| Keywords | boidアルゴリズム / フラクタル / 適応的表示 |
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| Research Abstract |
海を泳ぐ魚の群れは,数十万匹以上にも及ぶ場合があることが知られている.コンピュータグラフィックスの分野では,魚などの群れの形成にボイド(boid)アルゴリズムを利用することが一般的である.しかしながら,現在のコンピュータでリアルタイムにシミュレーションおよび表示できる個体数は数千匹程度である.近年,コンピュータディスプレイの高解像度化にも伴い,大規模な群れの動作を高速に表示できるアルゴリズムの構築が望まれる.
本年度は,次のようなアルゴリズム構築を行った.
(1)フラクタルボイドアルゴリズム:ボイドアルゴリズムにフラクタル性を導入し,n匹の群れの生成でn^2匹の群れの動作を生成する.これにより,群れの動作生成の大幅な高速化が可能となる.
(2)再帰的ボイドアルゴリズム:フラクタルボイドアルゴリズムの部分群れに対して,個別にボイドアルゴリズムを動作させる.これにより,フラクタルボイドアルゴリズムにおける群れの規則性が減少され,より自然な動作を作成できることが期待される.再帰的ボイドアルゴリズムは,フラクタルボイドアルゴリズムよりも,高速ではないが,より自然な動作を生成できるという意味において有用である.
(3)視界に依存する適応的表示アルゴリズム:視点からの近い場合には再帰的ボイドアルゴリズムを適用し群れの動作を生成し,遠くに離れているかほとんど隠れている場合にはフラクタルボイドアルゴリズムによって生成されたテクスチャ画像を表示する.これによって,群れの動作生成だけではなく,表示の高速化も可能となる.
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Research Products
(1 results)
