複雑形状における高速内外判定(形状認識)法についての研究を行いました。 一般に、3次元複雑形状を正確に判定することは、Virtual Reality(VR)やAugmented Reality(AR)のような描画処理にとどまらず、Computer Aided Design(CAD)や形状判定、接触判定といった分野においても必要とされています。しかしながら、高精度を要する3次元複雑形状判定は、データ数が膨大になってしまうことから、それに伴う計算量も必然的に増大するという傾向があります。また、計算機を用いて演算する際に発生する微小な誤差(数値計算における誤差)が、最終的に積み重なることで大きな差となってしまい、誤判定につながってしまうという既知の問題も発生します。 そこで、上記のような問題点を解決するために、ベクトル解析を応用することで、半空間分割関数を定義し、除算を用いることなく内外判定を行えるようにしました。また、膨大なデータに対して、CUDA(Compute Unified Device Architecture)を用いることで、内外判定を高速に処理できることを示しました。さらに、一般的なPCを並列に接続することで、高速化できるように、並列分散処理が可能なネットワーク環境について研究を行いました。なお、理論的な側面として、研究期間を通し、4次元超立体についても応用可能な研究を行いました。 これまでに行った研究に関する成果については、論文誌への投稿、および、国際会議にて発表を行いました。
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