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J-GLOBAL ID：202002228229047929   整理番号：20A0439714

SimDOP:衝突検出のための最適化境界体積階層【JST・京大機械翻訳】

SIMDop: SIMD optimized Bounding Volume Hierarchies for Collision Detection

著者 (3件)： Tan Toni (University of Bremen,Germany) ,  Weller Rene (University of Bremen,Germany) ,  Zachmann Gabriel (University of Bremen,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IROS  ページ： 7256-7263  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衝突検出タスクにおいて現れるように,SIMD最適化同時境界体積階層(BVH)トラバースのための新しいデータ構造を提示した。全ての以前の手法とは対照的に,筆者らは横断アルゴリズムとBVHの構築の両方を考慮した。主なアイデアは,利用可能なSIMDレジスタに従ってBVHの分岐因子を増加させ,SIMD演算を用いて同時BVHトラバースを並列化することである。これは,衝突検出のための従来のBVHが通常単純な二値木であるため,新しいBVH構築法を必要とする。そのために,SIMD最適化同時BVHトラバースに沿って効率的なn-aryツリー構造を構築することができるクラスタリングアルゴリズム,Batchニューラルネットワークに基づく新しいBVH構築法を提案した。著者らの結果は,著者らの新しいデータ構造が有意に二値ツリーより優れていることを示Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 演算 ,  SIMD ,  データ構造 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *最適化 ,  レジスタ ,  ツリー構造
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  衝突検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衝突検出 ,  最適化 ,  境界 ,  体積 ,  階層