Download - GPU-basierte Simulation dynamischer Terrains
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TU-Dresden
Lehrstuhl für Computergrafik
und Visualisierung GPU-basierte Simulation dynamischer
Terrains
DiplomverteidigungMaik Lathan2008
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Dynamische Terrains in der Computergrafik
GPU-basierte Simulation dynamischer Terrains
Die Anwendung – Sandbox.exe
Mögliche Erweiterungen von „Sandbox“
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Motivation
Simulation natürlicher Phänomene in der Computergrafik realistische virtuelle Umgebungen
Dynamische Terrains sind Grundlage verschiedener Anwendungen: WisVis, Filmindustrie, Spielindustrie, Militär
Bodenmechanik als Grundlage für Terrainverhalten Umfangreiche physikalische Phänomene
Berechnungen erfordern hohe Rechenleistung bisher effiziente Darstellung statischer Terrains
Leistung von Graphics Processing Unit (GPU) verwenden Bodenmechanik in Echtzeit simulieren und darstellen
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Zielstellung
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Grundlagen der Bodenmechanik I
Boden besteht aus granularen Partikeln Beispiel: Kies, Schotter, (Zucker)
Merkmale: Form, Farbe, Masse, chemischer Aufbau
Reibung zwischen Partikeln Aufschüttung bildet stabile Halde (Anstieg θ)
Wird Reibung überwunden, beginnt Boden zu fließen Festkörper & Flüssigkeit
Übergang zwischen „fest“ und „flüssig“ Bruchebene
Halde mit Gefälle
Bruchebene
Entmischung
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Grundlagen der Bodenmechanik II
Boden durch physikalisches Modell abbildenHöhensäulen [Li1993]Diskrete-Elemente [Cu1979]
Höhensäulen: Bodenvolumen diskret als „Säulen“ auf 2D-Raster abbilden
Berechnungen auf Basis der Höhendifferenz von Säulen
Diskrete-Elemente: Sandkörner als sphärische Partikel abbilden
Berechnung auf geometrischer Basis bzw. Wechselwirkungen zwischen Partikeln
Höhensäulen
Sphärisches Partikel
Partikelverbund
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Allgemeine GPU-Berechnungen
Darstellungsfähigkeiten für allgemeine Berechnungen verwenden
Algorithmen auf paralleler GPU-Architektur implementieren
Vereinfachte CPU-GPU-Analogien: Funktionsaufruf Darstellung Innere Funktion Pixel-Shader Array Textur
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Stark vereinfachte Shader-Modell 4.0 Architektur (DirectX10)
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Terrain-Modell
Sphärische Diskrete-Elemente bilden Erdboden Zustand: Ort x, Impuls p, Masse m, Radius r
Wechselwirkung bei Kollision: Partikel j Partikel i Kollisionskraft, Dämpfungskraft: FC+FD
n ip
jp relp
tanp
rp
x
Partikel
sonstndrk
drndrkFC ,)2(
02,)2(
tanppF relD
ijrel ppp
)(tan npnpp relrel
ix jx
d
ddn
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Verfahren I
Diskrete-Elemente bilden Partikelsystem in Simulationsraum SR simuliert
Inter-Partikelkollision beschleunigen Partikel in Voxelgitter einsortieren
Objekt-Partikelkollision beschleunigen Voxelgitter nutzen
Terrainoberfläche aus Partikel generieren optimierter Marching-Cubes-Algorithmus
Verfahren ist Kaskade von GPU-Shadern
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Verfahren II
Shader-Verbund der Simulation
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(A) GPU-Voxelgitter
Besteht aus homogenen Volumenelementen Partikel je Zeitschritt neu einsortiert
Voxelgitter besteht aus 3D-Textur und 1D-Textur Primäreinsortierung in 3D-Textur, sekundär in 1D-Textur als
Liste
Voxel
Grid
loxVoxel
GittersdesUrsprungGrido
nlängeVoxelkanteVoxell
41
3Voxel
3 4 …Partikel 3 bereits
einsortiert
4 1 …
0 1 2 3 4 5 6 7Voxel4, 3, 1
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(B) GPU-Kollision und Reaktion I
Dreiecksbasierte Objekte kollidieren mit Partikeln Terrain direkt manipulierbar
Suchraum für Kollision effizient einschränken Kollisionserkennung und -reaktion in 2 Phasen
1. Grobe Suche, 2. exakte Kollision Grobe Suche:
Voxelgitter ausnutzen Achsenorientierte Begrenzungsbox definiert Voxelvolumen
Exakte Kollision: Partikel in Objektvoxeln berücksichtigen Hierarchischer Schnitttest Kugel-Dreieck
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(B) GPU-Kollision und Reaktion II
Simulationsraum SR
7 6 54
3 2
Grobe Suche AOBB an Voxelgitter anpassen Voxel bestimmen
Exakte Kollision (Partikel 8)
Punkt-In-Dreieck? Kugel-Berührt-Kante? Kugel-Berührt-Ecke?
Wirkende Kraft ermitteln (Modell) Kraft in Textur speichern
F
91
8
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(C) GPU-Partikelsystem I
Simulation basiert auf Newton‘scher Mechanik Simulationszeitschritt 100ms Partikelzustand in 2x 2D-Texturen gespeichert
Berechnungen durch gerastertes Vollbildrechteck
Je Texel ein Partikel!
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(C) GPU-Partikelsystem II
Kräfte akkumulieren FGes und System integrieren Gravitation (konstant je Partikel) Partikel-Simulationsraum-Kollision Partikel-Objekt-Kollision Partikel-Partikel-Kollision
Voxelgitter für Partikel-Partikel-Kollision nutzen 27 Nachbarvoxel betrachten
Zustandstextur der Partikel aktualisieren
tFpp Ges' tmpxx '' ttszeitschriSimulationt
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(D) GPU-Oberflächenrekonstruktion I
Partikelsystem in Terrainoberfläche umwandeln Phase 1: Skalarfeld berechnen Phase 2: Marching-Cubes generiert Oberfläche Marching-Cubes verwendet Voxelgitter als Grundlage Geometry-Shader generiert Oberflächendreiecke
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(D) GPU-Oberflächenrekonstruktion II
Modell der Oberflächenrekonstruktion
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sonst,0
rr,41
r2r
r2r
crit
2
crit
4
crit
Fieldf
tGitterpunkPartikelAbstand r
Radiuskritscherrcrit [Triquet2001]
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(D) GPU-Oberflächenrekonstruktion III
Phase 1 – Skalarfeld Feldfunktion je Gitterpunkt je Partikel auswerten Schichten ermitteln, die Partikel überdeckt Je Schicht ein Rechteck im Voxelgitter darstellen Feldwerte summieren AlphaBlending
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(D) GPU-Oberflächenrekonstruktion IV
Phase 2: Marching-Cubes Dreiecksnetz Platten durchwandern, jedes Voxel Angrenzende Schichten auswerten 8 Ecken Dreiecke erzeugen VertexBuffer
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Ergebnisse
DEMO
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Zusammenfassung
Verfahren komplett mit GPU berechnet (DirectX10) Partikelsystem, Kollisionsreaktion und
Oberflächenkonstruktion dynamische Terrainsimulation
Verfahren basiert auf physikalisch plausibler DEM-Methode Erosion, Einschläge, Lawinen
Objekte können mit Terrain interagieren Materialtransport
Volumetrischer Erdboden Höhlen, Durchdringungen
Echtzeitfähig mit 10.000 Partikeln
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Ausblick
Beschränkung des Simulationsraums aufheben 3D-Hash anstatt Voxelgitter nutzen
Partikelanzahl reduzieren (viele nicht sichtbar) Partikelanzahl- und Größe an Erfordernis anpassen
Physikalische Simulation auf Aktionsvolumen einschränken wodurch definieren sich die Volumen?
Terrain auf hoch paralleler Architektur berechnen (IBM Cell, NV TESLA) einzelne Bereiche mit SPU/GPU berechnen/simulieren
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Ende
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit