Animação Baseada em Física Usando Partículas em GPUS
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Informações:
Publicações do PESC
Título
Animação Baseada em Física Usando Partículas em GPUS
Linha de pesquisa
Computação Gráfica
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
29/9/2011
Resumo
Apresenta-se, nesta tese, abordagens para simulação baseada em física. Inicialmente, abordagens sequencias são apresentadas, entretanto, devido ás limitações em poder de processamento de CPUs atuais é possível simular apenas algumas dezenas de objetos em tempo real. Ainda utilizando múltiplos núcleos de processamento (multi-core), os resultados serão incrementados aproximadamente em 5-10 vezes, sendo assim possível simular algumas centenas de objetos em tempo real. Estas limitações, sugerem o emprego de arquiteturas que permitam processamento paralelo massivo. Este é o caso das GPUs atuais, pelo que um segundo grupo de abordagens; que tratam objetos sólidos (rígidos e deformáveis), líquidos (SPH), elásticos (tecidos) e a interação entre eles são implementados empregando esta plataforma. Nestas abordagens, que chamamos de abordagens GPGPU, todas ou algumas etapas foram realizadas na GPU aproveitando seu poder computacional. Este aproveitamento é possível, principalmente, pelo emprego de partículas para representar objetos, ou seja, objetos são representados por conjuntos de partículas. Esta representação permite utilizar o mesmo sistema de detecção de colisão (sistema unificado) para simular a dinâmica e interação de objetos de diferentes classes. Assim, é possível simular cenários com grandes quantidades de objetos, e de diferentes classes, em tempo real. O sistema de detecção de colisão unificado é linear no número de partículas, e a detecção de colisão entre partículas (esferas) é rápida, levando a obter ganhos consideráveis comparado com abordagens sequencias que usam malhas. Quando duas partículas colidem, forças de repulsão ou impulsos são computados, que posteriormente são aplicados aos objetos aos quais estas partículas pertencem. Para a renderização, objetos sólidos guardam referências para malhas trianguladas, que serão visualizadas na posição e orientação correspondente a cada instante de tempo. Já no caso de líquidos, é usada uma abordagem baseada no espaço-imagem que permite aproximar a superfície do liquido sem necessidade de usar algoritmos complexos, como por exemplo, os conhecidos algoritmos de marcha.
Abstract
In this work, we present some approaches for physically based simulation. Firstly, two sequential approaches are presented, however, due to limited computational power on current CPUs, only few dozens of objects can be simulated in real time. Still using multi-core processors, will be possible to simulate only some hundred of objects in real time. These limitations, suggest the use of massive parallel processing architectures. This is the case of current GPUs, so a second group of approaches, that allow the simulation of solid objects (rigid and deformable), liquids (SPH), elastics (cloth) and the interaction between them was implemented using that architecture. In these approaches, to which we called GPGPU approaches, all or some steps are done on the GPUs exploiting their computational power. This use is possible, mainly, due to use of particles to represent objects. This representation allows use the same collision detection system (called, unified collision detection) to simulate the dynamic and interaction between different kind of objects. Then, is possible to simulate scenes with hundreds and thousands of objects in real time. The unified collision detection is linear to number of particles, and collision detection between particles (spheres) is simple and fast, leading to high increase in performance compared with sequential approaches based on meshes. When two particles collide, forces or impulses are computed, which are applied to objects which belong them. For rendering, solid object have references to pre-loaded meshes, who are rendered on their corresponding position and orientations for each time step. On the liquid case, an image-space approach is used, which allows approximate the liquid surface without use complex algorithms, for instance, the well known marching techniques.
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