автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и алгоритмы синтеза визуальной обстановки для тренажеров транспортных средств

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯРОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Владимирский госудфсгвенный университет

На правах руюписи

ЗАХАРОВ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

УДК 658 512 <0 1156:68133

METO ДЫИ АЛГОРИТМЫ СИНТЕЗА ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ ДЛЯ ТРЕНА ЖЕРО В ТРАНСПОРТН ЫХ СРЕДСТВ

Специалшость:

05.1301 - Системный анализ,управлениеи обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации насоисканиеученой степени кандидата технических наук

Владимир 2004

Работа выполнена на кафедре Информационные системы» Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

САДЫКОВ Султан Садыкович

Официал ьные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ХАЛАТОВ Евгений Михайлович

кандидат технических н^к,доцент ЖИРКОВ Владислав Федорович

Ведущая организация: Пензенский государственный университет

30

Защита со стаится «¿<Р» в на заседании диссертационного

совета Д212.025.01 Владимир сю го государственного университета по адресу:600026,г. Владимир,ул.Горького,д.87, вуд.211-1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Владимирского государственного университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 600026, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ученому секретарю совета.

Авторефератразослан «¿УГ*» (/¿ка'дрЯ 2003 г.

Ученый секретарь диссертационно го совета

до кгор технич еских наук, профессор

Р И. Макаров

eûû? - ^ /зыг

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Акгуалыюсгь темы. С каждым днем в мире увеличивается количество транспортных средств (ТС). При этом в условиях расширяющихся функциональных характеристик современной техники предъявляются все более высокие требования к профессиональным навыкам людей, управляющих ТС. Навыки управления любым ТС, отработанные до автоматизма, приобретаются по истечении многочисленных тренировок. Только тогда эффект от выполненной работы будет максимальным, и только тогда повысится уровень безопасности человеческих жизней.

Существенно повысить уровень профессиональной подготовки позволяют тренажерные комплексы, создаваемые на базе компьютерных технологий. Тренажеры ТС предназначены для обучения человека навыкам управления без использования самой машины. При этом обучение водителя на тренажере должно соответствовать подготовке управлению реальным ТС. Одним из самых важных факторов, который позволяет создать максимальный эффект присутствия обучаемого в виртуальном мире, является отображение визуальной обстановки местности (80 % информации поступает по визуальному каналу). Несмотря на прогрессивное развитие машинной графики, вопрос синтеза виртуальных сцен в реальном масштабе времени с помощью широкораспространенных вычислительных средств nota не решен на удовлетворительном уровне.

Особенно остро эта проблема проявляется в условиях ограничения возможностей по применению аппаратных средств. Техническое обеспечение современных тренажеров наземного транспорта ограничено использованием широкораспространенных персональных компьютеров, снабженных акселераторами, которые не позволяют пока с достаточной степенью правдоподобия отображать виртуальный мир в реальном масштабе времени. Применение дорогостоящих графических станций и комплексов, применяемых в САПР или при создании мультимедийной продукции, не распространено из экономических соображений.

Проблема усложняется также тем, что синтезируемая обстановка для тренажеров транспортных средств (TTC) специализированного назначения значительно отличается от изображений, генерируемых в системах визуализации, например, автомобильных тренажеров. Экстремальные условия, вызванные сложной формой рельефа, многочисленными объектами окружающей среды, водными преградами, накладывают свой отпечаток на процесс синтеза виртуального мира в тренажерах для спецтехники и требуют разработки новых методов и алгоритмов, позволяющих моделировать реалистичные изображения с использованием широкораспространенных аппаратных средств ВТ (в первую очередь ПЭВМ).

Цель диссертационной работы. Целью настоящей работы является создание методов и алгоритмов, позволяющих строить системы синтеза визуальной обстановки на базе широкораспространенных ПЭВМ для тренаже-

РОС Н' Н!:оЦЛЧЫ!АЯ

f ЛЕКА

< (!чср'3ург

Wiiypl-,

24 8 зги

Реализация данной цели требует: анализа методов и алгоритмов синтеза визуальной обстановки;

- разработки и исследования алгоритмов, формирования полигональных поверхностей сложной формы путем вставки двумерной сети в трехмерную поверхность;

разработки и исследования алгоритма уменьшения детальности полигональных объектов;

разработки и исследования метода выбора уровня детальности полигональных объектов;

разработки и исследования метода отсечения граней, перекрываемых объектами визуальной обстановки;

- разработки и исследования алгоритмов, имитирующих движение ТС по дорожной сети и пересеченной местности с учетом подрессоренной части машины;

разработки и исследования алгоритма, определяющего пересечение полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов;

- разработки и исследования алгоритма синтеза динамических поверхностей;

создания системы синтеза визуальной обстановки для ТГС с использованием разработанных методов и алгоритмов на базе универсальных ПЭВМ.

Методы исследования. В работе использованы методы машинной графики, вычислительной геометрии, теоретической механики, численные методы.

Научная новизна:

1. Алгоритмы вставки полигональной сети в трехмерную поверхность, позволяющие внедрять модель проектируемого сооружения в модель существующего рельефа.

2. Метод выбора уровня детальности полигональных объектов, позволяющий задавать количество граней поверхности объекта в зависимости от условий визуализации, сокращая тем самым объем вычислений.

3. Метод отсечения затеняемых областей, позволяющий отсекать невидимые грани в процессе графической обработки.

4. Алгоритмы взаимодействия ТС с объектами внешней среды, позволяющие моделировать его навигацию в виртуальном мире.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и алгоритмы позволяют:

1. Внедрять модели инженерных сооружений в модель рельефа.

2. Сокращать вычислительные затраты, выполняемые в процессе визуализации синтезируемых сцен.

3. Моделировать навигацию ТС в виртуальном мире.

4. Синтезировать динамические поверхности.

5. Создавать систему синтеза визуальной обстановки, которая может быть использована при создании TTC различных типов.

Реализация результатов исследования. Исследования по диссертационной работе выполнены в рамках ГБ НИР №340/98. Разработанные методы, алгоритмы и программы внедрены в производство, о чем свидетельствует акт, приведенный в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы. Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуждались на: научных конференциях преподавателей МИ ВлГУ (2001 г., 2002 г., 2003 г.); на международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2001 г. и 2002 г.); на Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в проектировании, производстве и образовании» (Ковров, 2002 г.); на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2002 г.), на международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2003 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 15 работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 103 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 168 страниц, 73 рисунка и 7 таблиц.

На защиту выносится:

- алгоритмы вставки двумерных сетей в трехмерную поверхность; алгоритм уменьшения геометрической сложности полигональных

объектов;

- метод выбора уровня детальности полигональных объектов;

- метод отсечения затеняемых областей;

- алгоритм определения пересечений объектов с использованием ориентируемых ограничивающих параллелепипедов;

алгоритмы взаимодействия ТС с рельефом местности;

- алгоритм синтеза динамической поверхности; результаты экспериментальных исследований;

- система синтеза визуальной обстановки для TTC.

Автор выражает признательность научному руководителю д.т.н., профессору Садыкову С.С. и научному консультанту к.т.н. Масанову А.Н. за помощь и постоянную поддержку при проведении работы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследований, приведена аннотация диссертационной работы.

1. В первой главе показана актуальность разработки современной системы синтеза визуальной обстановки для TTC. Рассмотрены известные математические методы и алгоритмы, используемые при моделировании геометрии и генерации трехмерных изображений в системах компьютерной графи-

ки. Проведен анализ современных систем синтеза визуальной обстановки для тренажеров различных типов. По результатам анализа поставлены следующие задачи:

1. Разработка и исследование алгоритмов автоматизированной вставки двумерной сети в трехмерную поверхность.

2. Разработка и исследование алгоритма упрощения полигональных поверхностей.

3. Разработка и исследование метода выбора уровня детальности полигональных объектов в зависимости от условий визуализации.

4. Разработка и исследование метода отсечения невидимых областей, перекрываемых другими объектами сцены.

5. Разработка и исследование алгоритмов, имитирующих навигацию ТС в виртуальном пространстве с учетом рельефа местности и подрессоренной части машины.

6. Разработка и исследование алгоритма, повышающего точность и быстродействие определения пересечений полигональных объектов.

7. Разработка и исследование алгоритма синтеза динамической поверхности.

8. Создание системы синтеза визуальной обстановки для тренажеров ТС на базе ПЭВМ с использованием разработанных методов и алгоритмов и ее практическое использование.

Во второй главе представлены разработанные методы и алгоритмы синтеза визуальной обстановки для тренажеров ТС.

Алгоритмы вставки двумерной сети в трехмерную поверхность (рисЛ) дают возможность внедрять модели объектов визуальной обстановки в модель рельефа с использованием триангуляции Делоне.

Исходная

ЗБ - поверхность/ Исходная 20-сеть

Результирующая 30-ссть г

-----ь.

У У

а) б)

Рисунок ] Алгоритмы вставки двумерной сети в трехмерную поверхность а) вставка без ломки 20-ссти. б) вставка с трансформацией 20-сети Для определения пересекающихся при наложении граней и нахождения координа1 вершин, в которых сеть трансформируется, ан&пизируются на пересечение проекции ребер с помощью системы уравнений:

а> -О;

а,+гО>,= -О, ()

где а„ а„ Ьх, сх, сп <1Т, & - координаты отрезков АВ и СО; г.$-коэффициенты.

Система линейных алгебраических уравнений (1) при условии (2)

(Ьт - я, Щ -с,)* (Ъу - а5 )(</т - с,) (2)

имеет единственное решение:

(а1. - с, )(</, - с,) - (ах - - с,)

5 = -

Фх - ах )(<з\ - с,.) - (Ьг -ау)(с!х-схУ (а, -с,)(.Ьх-ах)-(ах-сх)(Ь, -аг)

(3)

(4)

(¿Л - «V - с, ) - -

Если 0 << 1 и 0 < 5 < 1, то отрезки АВ и С>0 пересекаются.

Алгоритм упрощения полигональной сети реализует удаление одной вершины за шаг с последующей триангуляцией контура (рис.2). Алгоритм дает возможность сократить количество визуализируемых примитивов и, следовательно, уменьшить вычисления, выполняемые в системе. Сохранение формы объекта при упрощении достигается путем выделения опорных вершин с использованием октодеревьев.

а) б) в)

Рисунок 2. Упрощение полигональной сети а) исходная се! ь, б) удаление вершины и граней, в которые она входит, в) триангуляция контура с использованием пошагового алгоритма

Метод выбора уровня детальности основан на том, что при упрощении полигональной сети с использованием разработанного алгоритма величина площади поверхности остается примерно постоянной. Количество удаляемых вершин поверхности в зависимости от изменения расстояния между объектом и наблюдателем определяется из следующего соотношения:

Т я (К, -2)(1-

г

¿1. ,22

(5)

где Г - количество удаляемых вершин; У, - количество вершин объекта на предыдущем уровне детализации; г/,2; - расстояния от точки наблюдения до объекта на разных уровнях детализации.

Количество удаляемых вершин поверхности в зависимости от изменения угла обзора камеры определяется из следующего соотношения:

71 в (И,-2)

1-

1Ц2 (/0ЛУг /2)

(6)

где /о\у1,/о\уг- углы обзора камеры наблюдения на разных уровнях детализации.

Метод выбора уровня детальности полигонального объекта обеспечивает одинаковое визуальное разрешение при различных условиях, что позволяет сократить вычисления, оставив качество изображения на прежнем уровне.

Метод отсечения на основе квадродеревъев основан на исключении тех фрагментов визуализируемой сцены, которые не попадают в область видимости, представленную равнобедренной трапецией. При реализации метода осуществляется равномерное разбиение пространства на равные прямоугольные области. Каждой области ставится в соответствие список тех объектов, которые на ней находятся. Определение принадлежности некоторой точки Р(а,$, находящейся внутри области трапеции, сводится к проверке условий:

Р{а,Р) = Ял-аЩ+рЖ, 0йа, /?<1, а + Д(1~/<)<1, (7)

где Л - координаты вершины трапеции, RQ - вектор, задающий большее

основание трапеции; Л'61 - вектор, задающий боковое ребро трапеции; а, ¡3 -параметры; /с - число, задающее отношение длин оснований.

Метод отсечения затеняемых областей основан на том, что области квадродерева, попадающие в поле зрения виртуальной камеры, но перекрываемые объектами визуальной обстановки, должны отсекаться. Метод реализуется в два этапа:

1. Определение граней, перекрывающих визуализируемые области. Выбираются грани удовлетворяющие следующим условиям: расстояние между центром грани и наблюдателем должно быть минимально; величина площади грани должна быть максимальной из всех рассматриваемых значений; значение угла между нормалью грани и прямой, проходящей через центр грани и точку наблюдения, должно быть минимально.

2. Отсечение областей, затеняемых выбранными гранями. Выбор отсекаемых областей основан на проверке условия принадлежности всех четырех вершин области некоторому пространству, перекрываемому гранями по формуле:

Ах1 +Ву, +С<0, (8)

где А, В, С - коэффициенты уравнений прямых, образующих область перекрытия.

Алгоритм отслеживания геометрии ландшафта основан на том, что для вычисления ориентации платформы, требуется определить координаты точек соприкосновения колес ТС с геометрией рельефа и на основе этого высчитать углы крена и тангажа. При отслеживании рельефа геометрии выбор следующего треугольника смежного с текущим на данном шаге происходит по условию: целевая точка (х1г _>>/) и вершина текущего треугольника противолежащая выбираемому пересекаемому ребру, должны лежать

по разные стороны от прямой, определяемой данным ребром. Это выполняется при помощи проверки условий.

Гл^+Ду. + СЬО, ¡Лх] -¡-Вух +С<0,

< „ или < „ (9)

+ Ву2 +С< 0; |Лх2 + Ву2 +С> 0;

где А, В, С - коэффициенты уравнения прямой, определяемой на текущем шаге пересекаемым ребром.

Для идентификации принадлежности точки области треугольника используется выражение:

Т(а, р) = р(аР + {\-а)0) + (\~Р)Я, (Ю)

где Р, Л,!2 - вершины треугольника; Г-тестируемая точка; а,р-коэффициенты.

Отсюда значения а и Д равны

(Т{а,р\ - Ду)(Дя -6,) + Щу -Яу)(Т(а,р)х - Хх)

а =-----т-т-; 0йа<1. (11)

(Т(а,Р)х - - Ру) + (Т{а,р\ - ЯДРГ -

(оРх + (1-а)2х)-Л/ V

При выполнении условия 0<а< 1 и 0 < Д < 1 точка входит в треугольник.

Алгоритм моделирования подрессоренной части транспортного средства. Для моделирования индивидуальных свойств ТС используется математическая модель угловых колебаний подрессоренной части, описываемая уравнением:

—Г+2' '-2

Л Л

+ 2р^- + кг<р = Ьр, (13)

где ср - угол наклона подрессоренной части машины; р - угол наклона не-подрессоренной части машины; р - коэффициент затухания; к - частота колебаний подрессоренной части машины; Ь - база автомобиля.

Величина угла р определяется следующим образом:

Р = (14)

ь о

где Ух- скорость движения.

Интегрирование выражения (14) длится до тех пор, пока угол а+Ла не станет равным Д. Решение уравнения (14) сводится к системе п обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка заменой у 'на неизвестную функцию, то есть уравнение второго порядка можно записать в виде системы двух уравнений:

\<Р' = Ч,

\д' = Ьр-2рд-к2<р.

Алгоритм определения пересечения плоскости корпуса машины с рельефом местности основан на тестировании пересечения треугольника и четы-

(15)

рехугольника (рис. 3). В процессе работы алгоритма анализируется взаимное расположение точек пересечения сторон объектов и плоскостей самих объектов.

Алгоритмы имитации движения по пересеченной местности задают ориентацию камеры наблюдения, расположенной на платформе ТС, в зависимости от рельефа местности и свойств подрессоренной части автомобиля, что приближает модель движения ТС к реальным условиям.

треугольника и четырехугольника

Алгоритм определения пересечения полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов основан на том, что два многогранника пересекаются без полного включения одного в другой тогда и только тогда, когда существует ребро одного многогранника, пересекающее некоторую грань другого. Предполагается, что в очередной момент времени на пересечение будут проверяться только те грани и их ребра ограничивающего объема, которые являются лицевыми по отношению к другому параллелепипеду, что позволит избежать лишних вычислений.

Лицевые грани определяются по значению косинуса угла <р между векторами 0Х07 и N. где N является нормапью к грани параллелепипеда (рис.4).

Для проверки на пересечение грани и ребра необходимо вычислить выражение

и проверить условия 0 < а, р<\, 0 < А < 1,

где Р/, Р: - концы ребра; и, V - вектора описывающие грань в пространстве; а, Д Л - коэффициенты.

,4лгорит м синтеза динамической поверхности основан на системе материальных частип. Деформируемая поверхность представляет собой матрицу материальных частиц, расположенных заданным образом в пространстве. Материальными частицами в такой модели будут узлы полигональной сети. Предполагается, что ближайшие частицы соединены упругими пружинами. Уравнение движения одной точки по оси 2 в этом случае имеет вид:

Рисунок 3 Тестирование на пересечение

Рисунок 4 Определение лицевых граней

(а,рЛ)г =(«,!', Рх-Рг А)

(16)

X

*<12Я1-8

I -1 _ _____

2т

где к - коэффициент упругости; т - масса точки: Z„ - высота точки в текущий момент времени; Z„, - высоты вершин, связанных с точкой, для которой в текущий момент времени вычисляются координаты; 9 - скорость изменения высоты точки; i - отрезок времени, S - коэффициент вязкости.

В третьей главе выполнено исследование разработанных методов и алгоритмов, произведена оценка их точности и быстродействия.

Исследование алгоритмов вставки овумерной сети в трехмерную поверхность состоит в анализе объема требуемых операций, необходимых для их реализации. Для алгоритмов, состоящих из нескольких последовательно выполняющихся шагов, сложность оценивается по правилу сумм.

Трудоемкость разработанных алгоритмов в худшем случае составляет 0(Ei где и Е: - количество ребер в двумерной сети и трехмерной поверхности. Разработанные алгоритмы наложения 2D-ceTH на ЗО-поверхиость имеют в худшем случае квадратичную зависимость трудоемкости от величины примитивов, присутствующих в сопрягаемых объектах, что с точки зрения вычислительной геометрии позволяет отнести их к эффективным алгоритмам.

Исследование алгоритма уменьшения детальности полигональных объектов демонстрирует рисунок 5. На нем отображена зависимость количества кадров в секунду (FPS - frame per second), воспроизводимых графической системой, от числа граней, образующих объект. Для увеличения количества примитивов при тестировании визуализировалось 10 одинаковых объектов (рис. 6).

а) б)

Рисунок 5 Зависимость чиста Рисунок 6. Уровни детализации объекта

кадров в секунду от геометрической «автомобиль»^) 2?04 грани, б) 144 грани сложности объекта

Для исследования метода выбора уровня детальности необходимо сопоставить среднее значение площади проекции граней при различном количестве граней, образующих поверхность. Среднее значение площади проекции грани на рассматриваемом уровне детализации будет равна

(18)

/V

где ,5, - площадь проекции г-ой грани на заданном уровне детализации; А' количество граней на заданном уровне детализации. Графики, представленные на рисунке 7, показывают значение средней площади проекции грани на различных уровнях детальности.

ЧА

см'

0,1- -

О

3 Уровень детальности

Рисунок 7. Значение средней площади проекции грани на различных уровнях детальности: 1 - при изменении расстояния между объектом и наблюдателем, 2 - при изменении угла обзора камеры Таким образом, разработанный метод выбора уровня детальности полигональных объектов в зависимости от изменения дистанции и угла обзора камеры обеспечивает одинаковое визуальное разрешение одного и того объекта при различной геометрической сложности.

Исследование методов отсечения невидимых граней. При реализации метода отсечения невидимых граней с использованием квадродеревьев наибольший интерес представляет степень разбиения пространства. Необходимо определить, сколько в среднем граней должно содержатся в одной области квадродерева, чтобы метод имел максимальное быстродействие. Было выявлено, что наибольшее быстродействие достигается при попадании 120-140 граней в область квадродерева (рис. 8).

FrS 100-■ 8060 АО-20■

FPS 100- -

-Ь-100

150

200 F

Рисунок 8. Зависимость скорости обновления изображения, от количества гранен, присутствующих в ячейке квадродерева

О 25 50 73 100

Рисунок 9. Графики изменения FPS с течением времени при движении камеры в виртуальном пространстве: 1 - использование метода отсечения невидимых граней на основе квадродеревьев, 2 - использование метода отсечения затеняемых областей Разработанный метод отсечения затеняемых областей позволяет повысить скорость обновления изображений, по сравнению с методом квадродеревьев, за счет отбраковки невидимых граней, попадающих в поле зрения (рис. 9).

Исследование алгоритма отслеживания геометрии ландшафта состоит в определении вычислительной сложности. Рассматривается три алгоритма определения ориентации плоскости платформы ТС: движение по ровной поверхности (отслеживания рельефа не происходит); перебор всех граней в текущей области квадродерева; перебор граней в текущей области квадродерева с использованием разработанного алгоритма. Было выявлено, что разработанный алгоритм определения ориентации платформы ТС в соответствии с

геометрией поверхности, по сравнению с традиционными алгоритмами, сокращает количество теш ируемых граней и тем самым увеличивает скорость синтеза изображений.

При исследовании алгоритма моделирования подрессоренной части ТС методом Рупге-Кутта четвертого порядка, было выявлено, что при значениях 2р<0,1 - порождается процесс автоколебаний ТС; при значениях 2р>0,3 - колебания устраняются, и увеличивается жесткость подрессоренной части ТС. При значениях 1с <0,222 колебания будут затухающими; при 1<г >0,222 -нарастающими.

Исследование алгоритма определения пересечений полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов проводилось на точность и быстродействие. За оценку точности аппроксимации ограничивающего объема был взят коэффициент сжатия р, определенный как отношение плотности г ограничивающего объема к его диаметру d.

"•г т

Быстродействие разработанного алгоритма сравнивалось со скоростью работы алгоритма тестирования на взаимное пересечение каждого ребра и грани обоих параллелепипедов и алгоритма, использующего информацию о разделяющих осях (рисунок 10).

FPS 50 40 30. 20 10

О ?5 50 75 100

Рисунок 10. Графики изменения FPS при тестировании объектов на основе ориентированных параллелепипедов, 1 - алгоритм тестирования на взаимное пересечение каждого ребра и грани обоих параллелепипедов, 2 алгоритм, использующий информацию о разделяющих осях, 3 - разработанный алгориш, использующий информацию о лицевых гранях

Разработанный алгоритм определения пересечений с применением ОВВ превосходит по точности известные алгоритмы, использующие другие ограничивающие объемы. За счет выявления лицевых граней этот алгоритм имеет большее быстродействие по сравнению с известными алгоритмами, реализованными на основе ориентированных ограничивающих параллелепипедов.

Исследование алгоритма синтеза динамической поверхности состоит в оценке влияния количества источников возмущений на скорость формирования изображений.

<Г-Л

а) б)

Рисунок 12. Модель деформируемой с <? поверхности- а) 1 источник возмущения.

Рисунок 11. График зависимости FPS от б) 17 источников возмущения

количества источников возмущений Q

При исследовании алгоритма деформации поверхности бьшо выявлено, что скорость формирования изображения обратно пропорциональна количеству источников возмущения (рис. 11, 12), а качество синтезируемой поверхности увеличивается с уменьшением расстояния между узлами полигональной сети.

В четвертой главе рассматривается практическое применение разработанных методов и алгоритмов в системе синтеза визуальной обстановки для тренажеров ТС.

Моделирование дорог. Алгоритмы вставки 20-сети в ЗО-ловерхность позволяют автоматически моделировать дороги в интерагсгивном режиме. Вначале создается описание дороги, называемое коридором. Проектируемая 2D-сеть создается в результате размещения шаблонов в характерных точках трассы с заданным шагом. При вставке задаются значения допусков, показывающих, на какую величину формируемая модель дороги будет превышать уровень ЗО-поверхности рельефа. После этого на поверхность дороги накладывается текстура и геометрии присваивается коэффициент сопротивления грунта, влияющий на скорость движения ТС.

г-* t-->. и;».

И !

Рисунок 14 Модель дороги, полученная с помощью алгоритма вставки с трансформацией 2D-cera

Рисунок 13. Модель дороги, полученная с помощью алгоритма вставки без ломки 21>сети

Метод выбора уровня детапьности позволяет имитировать действие дальномера (рис. 15) и в автоматическом режиме рассчитывать его шкалы. Угол обзора камеры /ту' при смене кратности прибора наблюдения на величину X будет определяться:

/о\у = 2 aretan

-S

2S,,Äl

(20)

где Ь - высота объекта; I - расстояние от камеры до объекта; X - кратность прибора наблюдения; 5 - количество точек вывода изображения на экране по вертикали: 5/, - высота объекта на экране в точках.

а) б)

Рисунок 15. Дальномер- а) шкалы дальномера, б) имитация дальномера

Моделирование движения ТС. С помощью разработанных алгоритмов проводилось моделирование движения ТС в различных условиях (рис. 16-19).

Рисунок 16. Движение по пересеченной местности

L.^¿^

Рисунок 17. Моделирование алгоритма определения пересечения плоскости корпуса ТС с рельефом местности

4 >..,.--

Рисунок 18. Моделирование алгоритма Рисунок 19. Моделирование

пересечения объектов с использованием движения ТС по болотистой

ориентированных ограничивающих местности

параллелепипедов

Разработанные алгоритмы движения ТС по различным типам несущих поверхностей, определения пересечений с использованием ориентируемых ограничивающих объемов позволяют моделировать навигацию машины в пространстве с преодолением существующих препятствий и имитацией критических ситуаций что лает возможность проводить обучение водителей ТС с адекватной оценкой выполняемых действий.

Система синтеза визуальной обстановки для тренажеров ТС разработана в среде программирования Visual С+-' 6.0. Использована платформа PC с операционной системой Windows NT 2000 Интерфейс между комплексом программных средств и аппаратным обеспечением осуществляется посредст-

вом графической библиотеки ОрепСК Система синтеза визуальной обстановки состоит из следующих компонентов: модуля управления, модуля обработки команд ввода, редактора геометрии, редактора текстур, редактора свойств и методов элементов местности, генератора природных и искусственных явлений, имитатора прибора наблюдения, генератора источников освещения, модуля импорта геометрических данных, массивов объектов, массивов фрагментов местности, массивов текстур, загрузчика сцены, препроцессора, мо-

Рисунок 20. Структура системы синтеза визуальной обстановки для TTC

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе работы над диссертацией:

1. Обоснована актуальность создания системы синтеза визуальной обстановки TTC на базе современных персональных компьютеров, математических методов и программных средств.

2. Выявлено, что задачи автоматизированного сопряжения полигональных объектов, изменения уровня детальности, навигации ТС по пересеченной местности в настоящее время недостаточно решены. Показано, что существующие методы отсечения невидимых граней, пересечения полигональных объектов не удовлетворяют всем особенностям синтеза визуальной обстановки на персональном компьютере. Установлено, что методы формиро-

вания динамической поверхности не создают реализма отображаемой сцены, а также практически не отображают внешних возмущений.

3. Разработаны алгоритмы автоматизированной вставки 20-сети в 3D-поверхность, позволяющие моделировать дороги в системе синтеза визуальной обстановки TTC. Трудоемкость алгоритмов описывается квадратичной зависимостью, что позволяет отнести их к разряду эффективных.

4. Разработан метод выбора уровня детальности, позволяющий установить точные количественные соотношения между числом удаляемых вершин полигональных объектов и условиями визуализации, что повышает скорость синтеза виртуальных сцен, оставляя качество изображений на прежнем уровне.

5. Разработан метод отсечения затеняемых областей, позволяющий исключить из обработки участки местности, перекрываемые объектами сцены, что увеличивает скорость синтеза изображений.

6. Разработаны алгоритмы, имитирующие движение ТС по пересеченной местности с учетом подрессоренной части машины, что организует связь модели ТС с генератором изображения.

7. Разработан алгоритм определения пересечений объектов синтезированной среды с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов, имеющий большую точность и производительность по сравнению с ранее известными алгоритмами.

8. Разработан алгоритм синтеза динамической поверхности на основе системы частиц, позволяющий отображать внешние возмущения, что, в отличие от ранее используемых алгоритмов, повышает реализм сцсн.

9. Создана тиражируемая система синтеза визуальной обстановки, позволяющая строить на базе современных персональных компьютеров тренажеры для различных типов ТС.

В приложении приведены изображения визуальной обстановки, синтезированные с использованием разработанных методов и алгоритмов; акт внедрения, подтверждающий использование результатов работы в производстве.

Публикации но теме диссертации

1. Садыков С.С., Захаров A.A. Выбор уровня легальности при непрерывном упрощении поверхностей полигональных объектов// Вычислительные методы и программирование, 2003. Т. 4, №1. С. 86-97.

2. Захаров A.A., Садыков С.С. Алгоритм определения пересечений полигональных объектов с использованием ориентируемых ограничивающих объемов// Вычислительные методы и программирование, 2003. Т. 4, №2, С. 195-200.

3. Садыков С.С., Захаров A.A. Алгоритмы моделирования дорог в системе тренажера наземного транспорта / "Надежность и качество, 2003". Труды междунар. симпоз- Пенза: Изд-во Пенз. юс. ун-та, 2003, С. 227-228.

4. Захаров A.A. Основные подходы к моделированию рельефа для задач транспортного тренажеростроения в системе «человек-машина» // Методы и устройства передачи и обработки информации. - СПб.: Гидрометеоиздат, 2001 - С.197-199.

5. Захаров A.A. Разработка информационной схемы канала видеоданных для тренажеров наземного транспорта// Тез. докл. Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРА. 2001. С.91-92.

6. Захаров A.A., Масанов А.Н. Некоторые задачи представления местности для тренажеров наземного транспорта Муром, ин-т Владимир, гос. ун-та. -Муром, 2002. - 24с.: 3 ил. - Библиогр. 16 назв. - Рус. - Деп. в ВИНИТИ 28.03.02, №561-В2002.

7. Захаров A.A. Брагин П.А. Разработка методов изменения геометрической сложности графических объектов для систем генерации визуальной обстановки// Методы и устройства передачи и обработки информации. - СПб.: Гидрометеоиздат, 2002 - С.88-92.

8. Захаров A.A., Масанов А.Н. Синтез изображений протяженных участков местности// Методы и устройства передачи и обработки информации. - СПб.: Гидрометеоиздат. 2002 - С. 98-102.

9. Захаров A.A. Имитация кратности приборов наблюдения для задач тренажеров транспортной техники// Системы управления и информационные технологии. Вып. 9. - Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2002. - С. 145-149.

Ю.Захаров A.A. Компьютерный синтез реалистичных изображений на основе фрактальной геометрии// Информационные технологии в проектировании, производстве и образовании: Сборник трудов Российской научно-технической конференции. - Ковров: КГТА, 2002. - С.163-164. П.Захаров A.A. Моделирование физических взаимодействий объектов в системах компьютерной графики/ Тез. докл. Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРА. 2002. С.86-88. 12.3ахаров A.A., Фомин A.A. Разработка программного комплекса синтеза визуальной обстановки автомобильных тренажеров// Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002.

13.Захаров A.A. Ершов Е.В. Алгоритм деформации поверхностей на основе системы частиц// Методы и устройства передачи и обработки информации. -СПб.: Гидрометеоиздат, 2003 - С. 243-247.

14.3ахаров A.A. Имитация движения по пересеченной местности в системах генерации визуальной обстановки автомобильных тренажеров // Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы III Междунар. науч.-пракг. конф., г. Новочеркасск, 2002 г.: В 4 ч./ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ).- Новочеркасск: ООО НПО "ТЕМП", 2002.-Ч. 1.-С. 37-38.

15.Садыков С.С., Захаров A.A. Исследование алгоритмов генерации изображений в тренажерных системах// Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002. С.38-42.

С. 33-37.

А втор ефер ат диссертации насоисканиеученой степени кандидата технических наук

Захаров Алексей Александрович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СИНТЕЗА ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ ДЛЯ ТРЕНАЖЕРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

Подписано в печать 18.12.2003. Формат 60x84/16. Бумага для множит, техники. Гарнитура Тайме. Печать офсетная. Усл.печ.л.1. Тираж 100 экз. Заказ № 576 Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета Издательско-полиграфический центр Адрес: 602264, Владимирская обл., г. Муром, ул. Орловская, 23

РНБ Русский фонд

7-4

J

09 ЙН9 2004

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ СИНТЕЗА ВИЗУАЛЬНОЙ

ОБСТАНОВКИ ДЛЯ ТРЕНАЖЕРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

1.1. Актуальность создания системы синтеза визуальной обстановки для тренажеров транспортных средств

1.2. Анализ математических методов и алгоритмов генерации визуальной обстановки

1.2.1. Алгоритмы формирования поля зрения

1.2.2. Алгоритмы построения геометрических моделей сцен

1.2.3. Методы уменьшения детальности полигональных объектов

1.2.4. Методы отсечения невидимых граней

1.2.5. Алгоритмы определения пересечений полигональных объектов

1.2.6. Методы построения динамических поверхностей

1.3. Анализ систем синтеза визуальной обстановки для тренажеров 34 Выводы по главе 1 42 Постановка задачи исследования

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА

ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ

2.1. Алгоритмы вставки двумерной сети в трехмерную поверхность

2.1.1. Алгоритм вставки без ломки двумерной сети

2.1.2. Алгоритм вставки с трансформацией двумерной сети

2.2. Уменьшение детальности полигональных объектов

2.2.1. Алгоритм упрощения полигональной сети

2.2.2. Метод выбора уровня детальности полигональной сети

2.3. Методы отсечения невидимых граней 65 2.3.1. Метод отсечения на основе квадродеревьев

2.3.2. Метод отсечения затеняемых областей

2.4. Алгоритмы имитации движения ТС по пересеченной местности

2.4.1. Алгоритм отслеживания геометрии ландшафта

2.4.2. Алгоритм моделирования подрессоренной части транспортного средства

2.4.3. Алгоритм определения пересечения плоскости корпуса машины с рельефом местности

2.5. Алгоритм определения пересечения полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов

2.6. Алгоритм синтеза динамической поверхности 93 Выводы по главе

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И

АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ

3.1. Исследование алгоритмов вставки двумерной сети в трехмерную поверхность

3.2. Исследование алгоритма уменьшения детальности полигональных объектов

3.3.Исследование метода выбора уровня детальности

3.4. Исследование методов отсечения невидимых граней

3.5. Исследование алгоритма отслеживания геометрии ландшафта

3.6. Исследование алгоритма моделирования подрессоренной части транспортного средства

3.7. Исследование алгоритма пересечения полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов

3.8. Исследование алгоритма синтеза динамической поверхности 115 Выводы по главе

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ

СИНТЕЗА ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ

4.1. Моделирование дорог в системе синтеза визуальной обстановки

4.2. Моделирование специализированного прибора наблюдения

4.3. Моделирование движения ТС

4.4. Структура системы синтеза визуальной обстановки для тренажеров ТС

Выводы по главе

С каждым днем в мире увеличивается количество транспортных средств (ТС). При этом в условиях расширяющихся функциональных характеристик современной техники предъявляются все более высокие требования к профессиональным навыкам людей, управляющих ТС. Навыки управления любым ТС, отработанные до автоматизма, приобретаются по истечении многочисленных тренировок. В идеале человек и ТС должны представлять собой единое целое. Только тогда эффект от выполненной работы будет максимальным, и только тогда повысится уровень безопасности человеческих жизней.

Существенно повысить уровень профессиональной подготовки позволяют тренажерные комплексы, создаваемые на базе компьютерных технологий. Тренажеры ТС предназначены для обучения человека навыкам управления без использования самой машины. При этом обучение водителя на тренажере должно соответствовать подготовке управлению реальным ТС. Максимальное подобие может быть достигнуто различными способами: отображением визуальной информации местности; соответствием интерьера и моторно-сенсорных полей, поступающих от кабины ТС; шумовыми эффектами. Одним из самых важных факторов, который позволяет создать максимальный эффект присутствия обучаемого в виртуальном мире, является отображение визуальной обстановки местности (80 % информации поступает по визуальному каналу). Несмотря на довольно прогрессивное развитие машинной графики, вопрос синтеза реальных сцен с помощью широкораспространенных вычислительных средств пока не решен на удовлетворительном уровне.

Особенно остро эта проблема проявляется в условиях ограничения возможностей по применению аппаратных средств. Техническое обеспечение современных тренажеров наземного транспорта ограничено использованием широкораспространенных персональных компьютеров, снабженных акселераторами, которые не позволяют пока с достаточной степенью правдоподобия отображать виртуальный мир в реальном масштабе времени.

Применение дорогостоящих графических станций и комплексов, применяемых в САПР или при создании мультимедийной продукции, не распространено из экономических соображений.

Проблема усложняется также тем, что синтезируемая обстановка для тренажеров транспортных средств (TTC) специализированного назначения значительно отличается от изображений, генерируемых в системах визуализации, например автомобильных тренажеров. Экстремальные условия, вызванные сложной формой рельефа, многочисленными объектами окружающей среды, водными преградами, накладывают свой отпечаток на процесс синтеза виртуального мира в тренажерах для спецтехники и требуют разработки новых методов и алгоритмов, позволяющих моделировать реалистичные изображения с использованием широкораспространенных аппаратных средств ВТ (в первую очередь ПЭВМ).

Цель и задачи работы. Целью настоящей работы является создание методов и алгоритмов, позволяющих строить системы синтеза визуальной обстановки на базе широкораспространенных ПЭВМ для тренажеров ТС.

Реализация данной цели требует решения следующих задач: анализа методов и алгоритмов синтеза визуальной обстановки; разработки и исследования алгоритмов, формирования полигональных поверхностей сложной формы путем вставки двумерной сети в трехмерную поверхность; разработки и исследования алгоритма уменьшения детальности полигональных объектов; разработки и исследования метода выбора уровня детальности полигональных объектов; разработки и исследования метода отсечения граней, перекрываемых объектами визуальной обстановки; разработки и исследования алгоритмов, имитирующих движение ТС по дорожной сети и пересеченной местности с учетом подрессоренной части машины; разработки и исследования алгоритма, определяющего пересечение полигональных объектов с использованием ориентированных ограничивающих параллелепипедов; разработки и исследования алгоритма синтеза динамической поверхности; создания системы синтеза визуальной обстановки для TTC с использованием разработанных методов и алгоритмов на базе универсальных ПЭВМ.

Методы исследования. В работе использованы методы машинной графики, вычислительной геометрии, теоретической механики, численные методы.

Научная новизна работы. В процессе проведенных исследований получены следующие новые результаты:

1. Алгоритмы вставки полигональной сети в трехмерную поверхность, позволяющие внедрять модель проектируемого сооружения в модель существующего рельефа.

2. Метод выбора уровня детальности полигональных объектов, позволяющий задавать количество граней поверхности объекта в зависимости от условий визуализации, сокращая тем самым объем вычислений.

3. Метод отсечения затеняемых областей, позволяющий удалять невидимые грани в процессе графической обработки.

4. Алгоритмы взаимодействия ТС с объектами внешней среды, позволяющие моделировать его навигацию в виртуальном мире.

Практическая ценность работы. Включенные в диссертацию результаты получены автором при выполнении ГБ НИР №340/98.

Разработанные методы и алгоритмы позволяют:

1. Внедрять модели инженерных сооружений в модель рельефа.

2. Сокращать вычислительные затраты, выполняемые в процессе визуализации синтезируемых сцен.

3. Моделировать навигацию ТС в виртуальном мире.

4. Синтезировать динамические поверхности.

5. Создавать систему синтеза визуальной обстановки, которая может быть использована при создании TTC различных типов.

Апробация работы. Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуждались на: научных конференциях преподавателей МИ ВлГУ (2001 г., 2002 г., 2003 г.); на международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2001 г. и 2002 г.); на Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в проектировании, производстве и образовании» (Ковров, 2002 г.); на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2002 г.), на международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2003 г.).

Работа выполнена на кафедре "Информационные системы" Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, включая 10 статей и 5 тезисов докладов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, имеющего 103 наименования.

Основные результаты, полученные в работе, сводятся к следующему:

1. Обоснована актуальность создания системы синтеза визуальной обстановки тренажера наземного транспорта на базе современных персональных компьютеров, математических методов и программных средств.

2. Выявлено, что задачи автоматизированного сопряжения полигональных объектов, изменения уровня детальности, навигации ТС по пересеченной местности в настоящее время недостаточно решены. Показано, что существующие методы отсечения невидимых граней, пересечения полигональных объектов не удовлетворяют всем особенностям синтеза визуальной обстановки на персональном компьютере. Установлено, что методы формирования динамической поверхности не создают реализма отображаемой сцены, а также практически не отображают внешних возмущений.

3. Разработаны новые алгоритмы автоматизированной вставки 20-сети в 3D-поверхность, позволяющие моделировать дороги в системе синтеза визуальной обстановки TTC. Трудоемкость алгоритмов описывается квадратичной зависимостью, что позволяет отнести их к разряду эффективных.

4. Разработан метод выбора уровня детальности, позволяющий установить точные количественные соотношения между числом удаляемых вершин полигональных объектов и условиями визуализации, что повышает скорость синтеза виртуальных сцен, оставляя качество изображений на прежнем уровне.

5. Разработан метод отсечения затеняемых областей, позволяющий исключить из обработки участки местности, перекрываемые объектами сцены, что увеличивает скорость обновления изображений.

6. Разработаны алгоритмы, имитирующие движение ТС по пересеченной местности с учетом свойств подрессоренной части ТС, при приемлемых вычислительных затратах для реализации на современном персональном компьютере.

7. Разработан алгоритм определения пересечений объектов синтезированной среды с использованием ориентированных ограничивающих объемов, имеющий высокую точность и большую производительность по сравнению с ранее известными алгоритмами.

8. Разработан алгоритм синтеза динамической поверхности на основе системы частиц, позволяющий отображать внешние возмущения, что, в отличие от ранее используемых алгоритмов, повышает реализм сцен.

9. Создана тиражируемая система синтеза визуальной обстановки, позволяющая строить на базе современных персональных компьютеров тренажеры для различных типов ТС.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Садыков С.С., Захаров A.A. Выбор уровня детальности при непрерывном упрощении поверхностей полигональных объектов// Вычислительные методы и программирование, 2003. Т. 4, №1. С. 86-97.

2. Захаров A.A., Садыков С.С. Алгоритм определения пересечений полигональных объектов с использованием ориентируемых ограничивающих объемов// Вычислительные методы и программирование, 2003. Т. 4, № 2, С. 195-200.

3. Садыков С.С., Захаров A.A. Алгоритмы моделирования дорог в системе тренажера наземного транспорта / "Надежность и качество, 2003". Труды междунар. симпоз.- Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003, С. 227-228.

4. Захаров A.A. Основные подходы к моделированию рельефа для задач транспортного тренажеростроения в системе «человек-машина» // Методы и устройства передачи и обработки информации. — СПб.: Гидрометеоиздат, 2001 -С. 197-199.

5. Захаров A.A. Разработка информационной схемы канала видеоданных для тренажеров наземного транспорта// Тез. докл. Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». — Рязань: РГРА. 2001. С.91-92.

6. Захаров A.A., Масанов А.Н. Некоторые задачи представления местности для тренажеров наземного транспорта /Муром, ин-т Владимир, гос. ун-та. - Муром, 2002. - 24с.: 3 ил. - Библиогр. 16 назв. - Рус. - Деп. в ВИНИТИ 28.03.02, № 561-В2002.

7. Захаров A.A. Брагин П.А. Разработка методов изменения геометрической сложности графических объектов для систем генерации визуальной обстановки// Методы и устройства передачи и обработки информации. - СПб.: Гидрометеоиздат, 2002 - С.88-92.

8. Захаров A.A., Масанов А.Н. Синтез изображений протяженных участков местности// Методы и устройства передачи и обработки информации. — СПб.: Гидрометеоиздат, 2002 - С. 98-102.

9. Захаров A.A. Имитация кратности приборов наблюдения для задач тренажеров транспортной техники// Системы управления и информационные технологии. Вып. 9. - Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2002. — С. 145-149.

Ю.Захаров A.A. Компьютерный синтез реалистичных изображений на основе фрактальной геометрии// Информационные технологии в проектировании, производстве и образовании: Сборник трудов Российской научно-технической конференции. - Ковров: КГТА, 2002. -С.163-164.

11.Захаров A.A. Моделирование физических взаимодействий объектов в системах компьютерной графики/ Тез. докл. Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРА. 2002. С.86-88.

12.3ахаров A.A., Фомин A.A. Разработка программного комплекса синтеза визуальной обстановки автомобильных тренажеров// Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002. С. 33-37.

1 З.Захаров A.A. Ершов Е.В. Алгоритм деформации поверхностей на основе системы частиц// Методы и устройства передачи и обработки информации. — СПб.: Гидрометеоиздат, 2003 - С. 243-247.

14.3ахаров A.A. Имитация движения по пересеченной местности в системах генерации визуальной обстановки автомобильных тренажеров // Компьютерные технологии в. науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы III Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 2002 г.: В 4 ч. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ).- Новочеркасск: ООО НПО "ТЕМП", 2002. - Ч. 1. - С. 37-38.

15.Садыков С.С., Захаров A.A. Исследование алгоритмов генерации изображений в тренажерных системах// Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002. С.38-42.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Артемьев Ю.А. Тренажеры водителей колесных и гусеничных машин: Аналит. обзор за 1980-1987 гг. № 4388. - М.: ЦНИИ информации, 1988. -34с.

2. Ахо А., Хопркрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. — М.: Мир, 1979. 284 с.

3. Бабенко B.C. Имитаторы визуальной обстановки тренажеров летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1978. — 143 с.

4. Бабенко B.C. Моделирование визуальной обстановки в тренажерах транспортных средств. Киев: Знание, 1984. 320 с.

5. Бартош B.C., Лаврентьев М.М. Динамическая модель автомобиля в реальном времени// Автометрия, 2000, № 4. С. 108-115.

6. Башков Е.А., Казак A.B. Генераторы изображения для авиатренажеров// Зарубежная радиоэлектроника, 1984, № 8, С. 64-79.

7. Бичаев Б.П. Морские тренажеры (структура, модели, обучение) — Л.: Судовождение, 1986.— 288 с.

8. Волков В.В., Луизов A.B., Овчинников Б.В. и др. Эргономика зрительной деятельности человека. — Л.: Машиностроение, 1989. — 112с.9. «Грузовая» промышленность СНГ: большие и маленькие// Авторевю, 2000, №18, С. 11-14.

9. Ю.Гусев A.B., Ивашин С.Л., Талныкин Э.А. Математические модели сцен в синтезирующих системах визуализации реального времени// Автометрия, 1985, №4. С. 3-9.

10. ЬГуслиц B.C. и др. Автомобильные тренажеры. М.: Транспорт, 1975. — 96 с.

11. Данилов A.M., Лапшин Э.В., Андреев А.Н., Блинов A.B., Юрков Н.К. Основные направления проектирования авиационных тренажеров// Тезисы докладов

12. Международного симпозиума «Надежность и качество, 1999». Пенза: Изд-во ПГУ, 1999.С.375-379.

13. Елыков Н. А., Белаго И. В., Кузиковский С. А., Некрасов Ю. Ю. Об одном подходе к визуальной имитации динамической морской поверхности// Автометрия, 2001, №2. С. 51-65.

14. Иванов В.П., Батраков A.C. Трехмерная компьютерная графика/ Под ред. Г.М. Полищука. -М.: Радио и связь, 1995 -223с.

15. Киричук В. С., Коршевер И. И., Синелыциков В. В. Анализ изображений динамических сцен: модели, алгоритмы и системы реального времени// Автометрия, 1998, № 3, С. 3-16.

16. Ковалев A.M., Талныкин Э.А. Машинный синтез визуальной обстановки// Автометрия, 1984, № 4, С. 78-83.

17. Копанев A.A. Информационное и техническое обеспечение тренажерных комплексов. СПб.: С.-Петербург, гос. ун-т водных коммуникаций, 1998. -139с.

18. ЗЬКорячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. — М.: Энергоатомиздат, 1987. — 400 с.

19. Краснов M.B.OpenGL. Графика в проектах Delphi. СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 2000. - 352 с.

20. Лапковский А.К. Алгоритмы изображения движущихся тел при параллельном и центральном проецировании: Аксонометрия и компьютеризация изображений. Минск: Навука i тэхнжа, 1993 — 206 с.

21. Линтикам Д.С. Графические рабочие станции// PC MAGAZINE, 1998, № 6, С. 44-72.

22. Литвинцева Л.В., Налитов С.Д. Тарасов В.Б. Состояние и перспективы применения технологии виртуальной реальности// Технологии виртуальной реальности: состояние и тенденции развития: Материалы конференции. -М.: Кибернетика, 1996. С. 98-106.

23. Мартинес Ф. Синтез изображений. Принципы, аппаратное и программное обеспечение: Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1990. - 192 с.

24. Масанов А.Н., Садыков С.С., Малов В.Е. Танковые тренажеры. Введение компьютерных технологий. — Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2002. 144 с.

25. Меерович Г.Ш., Годунов А.Н., Ермолов O.K. Авиационные тренажеры и безопасность полетов. М.: Воздушный транспорт, 1990. - 343 с.

26. Ньюмен У. Спрулл Р. Основы интерактивной машинной графики: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 573 с.

27. Незаменимые машины для землеройных работ //Строительная техника и технологии, 2000, №2, С. 4-8.

28. Палташев Т.Т., Кпимина С.И., Лях A.C., Ю В.К. Технология визуализации в компьютерном синтезе реалистичных изображений// Зарубежная радиоэлектроника, 1984, № 8, С. 64-79.

29. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия/ Пер. с англ. — М. Мир, 1989.-478 с.

30. Прохоров А. Полеты не во сне и не наяву.//Мир ПК, 1997, №7. С. 108-110

31. Прохоров А. Многоликая виртуальная реальность // Компьютер-пресс, 2000, №8, С. 9-15.

32. Роджерс Д. Математические основы машинной графики/ Пер. с англ. Ю.П. Кулебякина, В.Г. Иваненко и др., под ред. Ю.И. Топчеева. М.: Машиностроение, 1980.-240 с.

33. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики/ Пер. с англ. — М.: Мир, 1989.-512 с.

34. Садыков С.С., Захаров A.A. Исследование алгоритмов генерации изображений в тренажерных системах// Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. С.38-42.

35. Садыков С.С., Захаров A.A. Выбор уровня детальности при непрерывном упрощении поверхностей полигональных объектов// Вычислительные методы и программирование, 2003. Т. 4, № 1. С. 86-97.

36. Садыков С.С., Захаров A.A. Алгоритмы моделирования дорог в системе тренажера наземного транспорта / "Надежность и качество, 2003". Труды междунар. симпоз.- Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003, С. 227-228.

37. Самошкин М.А. Автоматизация преобразования и обработки графической с- информации Минск.: Навука i тэхшка, 1991. - 335 с.

38. Смоляров A.M. Системы отображения информации и инженерная психология: Учеб. пособие. -М.: Высш. школа, 1982.-272 с.

39. Сольницев Р.И. Автоматизация проектирования систем автоматического управления: Учеб. для вузов по спец. «Автоматика и упр. в техн. системах». -М.: Высш. шк., 1991.-335 с.

40. Томпсон Н. Секреты программирования трехмерной графики для Windows 95/ Пер. с англ. СПб.: Питер, 1997.- 352 с.

41. Торгашев М.А. Синтез виртуальных сцен в реальном режиме времени в видеотренажерных задачах: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ.-мат.наук:05.13.01. -М., 2001. -20 с.

42. Файн B.C. Алгоритмическое моделирование формообразования. -М.: Наука, 1975-141 с.

43. Фокс А. Ю., Пратт М.Д. Вычислительная геометрия: применение в проектировании и производстве/ Пер. с англ. Г.П. Бобенко, Г.П. Воскресенского; Под ред. К. И. Бабенко. — М.: Мир, 1982 — 304 с.

44. Фоли Д. Основы интерактивной машинной графики: в 2-х кн., кн.1 / Пер. с англ. В.А. Галактионова и др.; под ред. Ю.М. Баяковского. — М.: Мир, 1985 — 367с.

45. Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. М.:ДИАЛОГ- МИФИ, 2000. - 288 с.

46. Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Полигональные модели. М.:ДИАЛОГ- МИФИ, 2000. - 464 с.

47. Шукшунов В.Е. и др. Тренажерные системы. М.: Машиностроение, 1981 — 256 с.

48. Эгрон Ж. Синтез изображений. Базовые алгоритмы/ Пер. с фр. А.В. Серединского. М.: Радио и связь, 1983 с. — 216 с.

49. Янг М. Программирование графики в Windows 95: Векторная графика на языке С++/ Пер. с англ. М.: Восточная книжная компания, 1997. - 368 с.

50. Azuma Ronald, Neely Howard, Daily Michael, Geiss Ryan Visualisation tools for free flight air-traffic management// IEEE Comput. Graph. and Appl. 2000, 20, №5.-pp. 32-36.

51. Akenine-Miller T. Haines E. Real-Time Rendering/ A.K. Peters Ltd., 2002. p.880.

52. Benosman R., Kang S.B. Panoramic Vision. Springer, 2001. - p. 449.

53. Cohen J., Lin M., Manocha D., Ponamgi M. I-collide: An interactive and exact collision detection system for large-scale environments// Proc. of ACM Interactive 3D Graphics Conference, 1995. pp. 189-196.

54. Coorg S., Teller S. Real-Time .Occlusion Culling for Models with Large Occluders// Proceedings 1997 Symposium on Interactive 3D Graphics, 1997, pp. 83-90.

55. Fournier A., Reeves W.T. A simple model of ocean waves// Computer Graphics: Proceedings of SIGGRAPH 86, 1986, p. 75.

56. Garland M., Heckbert P. S. Surface Simplification using Quadric Error Metrics// Proceedings of SIGGRAPH 97, 1997, pp. 209-216.

57. Gottschalk S., Lin M., Manocha D. Obb-tree: A hierarachical structure for rapid interference detection// In Proc. of ACM Siggraph' 96, 1996. pp. 171-180.

58. Gueziec A. Surface Simplification Inside a Tolerance Volume// Second Annual International Symposium on Medical Robotics and Computer Aided Surgery. 1995, pp. 132-139.

59. Held M. Klosowski J.T. Mitchell J.S.B. Evaluation of collision detection methods for virtual reality fly-throughs// In Proc. 7th Canad. Conf. Comput. Geom., 1995. pp. 205-210,

60. Hoppe H., Derose T., Duchamp T., Mcdonald J., Stuetzle W. Mesh Optimization// Proceedings of SIGGRAPH 93. In Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series. 1993, pp. 19-26.

61. Hoppe H. Progressive Meshes// Proceedings of SIGGRAPH 96. 1996. pp. 99108.

62. Hubbard P.M. Collision detection for interactive graphics applications// IEEE Trans. Visual. Comput. Graph., 1 (3), 1995. pp. 218-230.

63. Hubbard P.M. Approximating polyhedra with spheres for time-critical collision detection// ACM Transactions on Graphics, vol. 15, №. 3, 1996, pp. 179-210.

64. King Y. Never Let Em See You Pop-Issues in Geometric Level of Detail Selection// Game Programming Gems, Charles River Media, 2000, pp. 432-438.

65. Klosowski J. Held M., Mitchell J.S.B., Sowizral H. Zikan K. Efficient collision detection using bounding volume hierarchies of k-dops// In Siggraph'96 Visual Proceedings, 1996. p. 151

66. Knuth D.E. Big omicron and big omega and big theta, SIGACT News 8(2), 1976, pp. 18-24.

67. Luebke, David P., A Developer's Survey of Polygonal Simplification Algorithms// IEEE Computer Graphics & Applications. 2001. vol. 21, № 3, pp. 24-35.

68. Mastyn G.A., Watterberg P., Mareda J. Fourier synthesis of ocean scenes// IEEE computer graphics and applications, 1987. p. 16.

69. Melax S. A Simple, Fast, and Effective Polygon Reduction Algorithm// Game Developer. 1998, vol. 5, № 11, pp. 44-49.

70. Peachey D.R. Modeling waves and surfaces// Computer Graphics: Proceedings of SIGGRAPH 86, 1986, p. 65.

71. Reeves W.T. Particle Systems A Technique for Modeling a Class of Fuzzy Objects//Computer Graphics, 17(3), 1983, pp. 359-376.

72. Reynolds C.W. Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model. Computer Graphics, 21(4), 1987, pp. 25-34.

73. Rohlf J., Helman J. IRIS Performer: A High Performance Multiprocessing Toolkit for Real-Time 3D Graphics// SIGGRAPH 94 Proceedings, 1994, pp. 381-394.

74. Ronfard R., Rossignac J. Full-Range Approximation of Triangulated polyhedra// Proceedings of Eurographics96. In Computer Graphics Forum. 1996, 15 (3). pp. 67-76.

75. Rossignac J., Borrel P. Multi-Resolution 3D Approximations for Rendering Complex Scenes// Modeling in Computer Graphics.: Springer-Verlag, 1993, pp. 455—465.

76. Schmalstieg D., Tobler R. F., Fast Projected Area Computation for Three-Dimensional Bounding Boxes// Journal of graphics tools. 1999, vol. 4, № 2. pp. 37-43.

77. Schroeder W. J., Zarge J. A., Lorensen W. E. Decimation of Triangle Meshes// Proceedings of SIGGRAPH 92, 1992, 26(2), pp. 65-70.

78. Trott M. The Mathematica Guidebook for Graphics Springer, 2002. - 1000 pp.

79. Turk G. Re-Tiling Polygonal Surfaces// Proceedings of SIGGRAPH 92. 1992, 26(2), pp. 55-64.

80. Weghorst H., Hooper G., Greenberg D. Improvedcomputationalmethods for ray tracing// ACM Transactions on Graphics, 1984. pp. 52-69.

81. Welzl E. Smallest enclosing disks (balls and ellipsoids)//New Results and New Trends in Computer Science, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 555, 1991, pp. 359-370.

82. Witkin A.P., Heckbert P.S. Using Particles to Sample and Control Implicit Surfaces. Computer Graphics, 28 (3), 1994, pp. 269-277.

83. Witkin A. An Introduction to Physically Based Modelling. Course Notes, 1997, p. 13

84. Zachmann G. Felger W. The BoxTree: Enabling real-time and exact collision detection of arbitrary polyhedra// Proc. SIVE'95, 1995. pp. 104-113.

85. Znou Kun, Pan Zhi-Geng, Shi Jiao-Ying. Smooth transition between levels of detail of models// Aided Design and Computer Graphics, 2000, N 6. 463-467.