変形可能オブジェクトのためのニューラル衝突検出【JST・京大機械翻訳】

Zesch Ryan S.; Witemeyer Bethany R.; Xiong Ziyan; Levin David I. W.; Sueda Shinjiro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200738935776 整理番号：22P0284921

変形可能オブジェクトのためのニューラル衝突検出【JST・京大機械翻訳】

Neural Collision Detection for Deformable Objects

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

変形可能物体による衝突検出のためのニューラルネットワークベースアプローチを提案した。境界体積階層に基づく以前のアプローチとは異なり,著者らのニューラルアプローチは,オブジェクトが変形するとき,空間データ構造の更新を必要としない。このネットワークをオブジェクトの自由度の低減で訓練し,物体が変形する場合でも衝突のクエリに同じネットワークを使用できるようにした。本アプローチは,使用と実装が簡単で,GPU上で容易に使用できる。2つの具体的例,すなわち有限要素メッシュによる触覚応用とスキン付き特性による布シミュレーションによるアプローチを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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