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算法开题报告 基于人工免疫系统的虚实交互碰撞检测技术研究 摘要： 碰撞检测问题是3D游戏、机器人、动画仿真、城市规划、医学等领域不可回避的问题之一。在AR（增强现实）环境中，目前普遍使用AABB、OOBB算法或是混合使用的算法来解决碰撞问题，这些算法实时性较好，但是真实性无法满足AR环境，尤其是自然人参与的AR交互过程要求。本文将利用实时性较好的AABB包围盒算法作为粗糙碰撞检测，再引入人工免疫系统来解决AR中的精确碰撞检测问题，以满足AR环境中的实时性和真实性要求。本文要实现的系统利用摄像机采集真实手的视频并利用通用AR平台(ARTOOLKITPLUS)产生出虚拟图像。手运动去与虚拟物体交互，并作出一定的碰撞响应，使虚拟物体变形。在没有力反馈的情况下，实现一定的交互效果。 关键词：增强现实、人工免疫系统，碰撞检测 1 文献综述 VR），是由美国VPL公司创建人拉尼尔（Jaron Lanier）在20世综合利用计算机图形系统和各种现实及控制等接口设备，在计算机上生成的、可交互的三维环境中提供沉浸感觉的技术。和其他的计算机系统相比，vR系统可提供实时交互性操作、三维视觉空间和多通道(目前主要限于视觉和听觉，但触觉和嗅觉方面的研究也正在不断取得进展)的人机界面。作为一种新型的人机接口VR不仅使参与者沉浸于计算机所产生的虚拟世界，而且还提供用户与虚拟世界之间的直接通讯手段。 （2Augmented Reality，简称AR），是在虚拟现实的基础上发展起来的新技术，也被称之为混合现实。是通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知的技术，将虚拟的信息应用到真实世界，并将计算机生成。它通过电脑技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。增强现实提供了在一般情况下，不同于人类可以感知的信息。它不仅展现了真 实世界的信息,而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头盔显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。增强现实借助计算机图形技术和可视化技术产生现实环境中不存在的虚拟对象，并通过传感技术将虚拟对象准确“放置”在真实环境中，借助显示设备将虚拟对象与真实环境融为一体，并呈现给使用者一个感官效果真实的新环境。因此增强现实系统具有虚实结合、实时交互、三维注册的新特点。 （3）求解离散点集最优包围空间的方法。基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象。碰撞检测技术中所用的包围盒有两个属性：简单性和紧密性。简单性是指包围盒间进行相交测试时需要的计算量，这不但要求几何形状简单容易计算，而且要求相交测试算法简单快速；紧密性要求包围盒尽可能的贴近被包围的对象，这一属性直接关系到需要进行相交测试的包围盒的数目，紧密性越好，参与相交测试的包围盒数目就越少。最常见的包围盒算法有AABB包围盒（Axis-aligned bounding box），包围球（Sphere）， 方向包围盒OBB（Oriented bounding box）以及固定方向凸包FDH（Fixed directions hulls或k-DOP）。 （4就是借鉴免疫系统机制和理论免疫学而发展的自适应系统。从工程领域角度及其运用领域和表现形式看，人工免疫系统是借鉴自然免疫系统机制以及免疫学理论所建立的算法、模型以及软硬件系统的总称。它是继人工神经网络、模糊系统和进化计算之后产生的智能计算技术，是生物科学与计算机科学的完美结合。 免疫系统作为一种高度复杂的生物系统，免疫系统是自然界复杂性的代表。以下针对本文所涉及的记忆学习，识别自我非我，多样性遗传，克隆选择机理作简要介绍。 记忆学习。众所周知，要是我们曾经患过流感，之后的近一段时间里要是再感染同样病毒就不会患病。这种记忆作用是又记忆T细胞和记忆B细胞所承担的。这是因为在一次免疫响应后，如果同类抗原再刺激时，在短时间内，免疫系统会产生比上一次较多的抗体，同时与该抗原的亲和力也提高了。 识别自我非我。这里的自我对应于机体自身的组织，非我对应于外来有害病原或者体内病变组织。免疫识别是通过淋巴细胞上的康源识别受体与抗原的结合实现的，结合的强度就称为亲和度。成熟的T细胞产生过程中首先要经历一个审查环节，只有那些不能与自我（即机体本身组织）发生应答的T细胞才可以离开胸腺，执行免疫应答的任务，这样可以防止免疫细胞对机体组织造成错误攻击。 多样性遗传机理。免疫系统的抗体库具有多样性，能及时有效地消除不同入侵抗原。根据免疫学知识，免疫系统大约含有10种不同的蛋白质，但外部潜在的抗原或是待识别的模式有10之多。要实现对数量级远远大于本身的抗原进行识别，需要有效的多样性166