凸包素u形分解の碰撞デテクタ

3Dモデルに碰撞対象を生成する作業は、モデラーがボイドボックスやカプセルや spherical プライ Primitiveなどから複雑なメッシュを近似するためにマニュアルでプリントが必要です。 見当のつかない_convex分解は、3Dモデルに凸包のクィッドリーゼメッシュを使用して実装し、ゲームのような限られたパフォーマンス要因向けに実用的ではありません。 増大した碰撞デテクトと、出力への直接の変更が維持できていないためです。 つまりの_primitiveは、モデリング時に入力の表面を完全にカバえることを約束します。 我らは、頂点下の分解から入力メッシュを_convexPrimitiveとして分解する方法を設計します。これは、剛体シミュレーションの方向によって受容されます。 このアプローチでは primitives を複雑な実物のメッシュにfits することで、凸性を保護しながらユーザー介入が可能になります。 そのデータセット上において、convex_primative 分解はcolliderと入力間の1往復平均並びにmedian ホアッダフおよびチャーピ デスタンスがV-HACDおよびCoACDと比較して低ければなりません。 各colliderの全体のバイト数を表しますという複雑さより、約一三倍にしか不要です。 最終的に、24つのテストモデル上でのrigid-bodyシミュレーションにおいてwall-clock時間で性能が引き続き改善されています。

arXiv:2602.07369v1 Announce Type: new Abstract: Creation of collision objects for 3D models is a time-consuming task, requiring modelers to manually place primitives such as bounding boxes, capsules, spheres, and other convex primitives to approximate complex meshes. While there has been work in automatic approximate convex decompositions of meshes using convex hulls, they are not practical for applications with tight performance budgets such as games due to slower collision detection and inability to manually modify the output while maintaining convexity as compared to manually placed primitives. Rather than convex decomposition with convex hulls, we devise an approach for bottom-up decomposition of an input mesh into convex primitives specifically for rigid body simulation inspired by quadric mesh simplification. This approach fits primitives to complex, real-world meshes that provide plausible simulation performance and are guaranteed to enclose the input surface. We test convex primitive decomposition on over 60 models from Sketchfab, showing the algorithm's effectiveness. On this dataset, convex primitive decomposition has lower one-way mean and median Hausdorff and Chamfer distance from the collider to the input compared to V-HACD and CoACD, with less than one-third of the complexity as measured by total bytes for each collider. On top of that, rigid-body simulation performance measured by wall-clock time is consistently improved across 24 tested models.