增强型顶点块下降法 (AVBD)
Augmented Vertex Block Descent (AVBD)

原始链接: https://graphics.cs.utah.edu/research/projects/avbd/

顶点块下降法 (VBD) 是一种基于物理的仿真方法,以其速度、稳定性和并行性而著称。这项工作使用增广拉格朗日公式 (AVBD) 扩展了 VBD,以克服其关键限制。AVBD 引入了一种强大的方法来处理具有无限刚度的硬约束,而不会导致不稳定性,这比标准 VBD 有了显著改进。此外,它还极大地提高了高刚度比场景下的收敛速度。 增强的 AVBD 允许模拟涉及刚体堆叠和摩擦的复杂场景,包括具有约束关节(包括有限自由度)的铰接体,以及与软体相互作用的刚性系统。AVBD 在 GPU 上并行实现,即使有数百万个相互作用的对象,也能实现实时性能和稳定的模拟。实验结果表明,与现有替代方案相比,它具有优越的性能、收敛性和稳定性。一个二维演示可在网上进行交互式探索。新的公式能够进行以前的方法难以处理的复杂模拟,例如在具有挑战性的碰撞场景中保持精确的接触约束。

Hacker News 用户正在讨论犹他大学发表的“增强型顶点块下降法 (AVBD)”论文,这是一种可能与物理模拟相关的算法。 有人在寻找演示的源代码。另一些人则询问是否有游戏引擎正在使用这项技术。文章提到这篇论文将于八月份正式发表。一位评论者推测,鉴于作者的隶属关系,Roblox可能会采用这项技术。 有用户指出了在高粒子速度下碰撞检测的潜在问题。另一位用户链接了一篇相关的论文,“偏移几何接触”,该论文解决了VBD求解器的穿透问题,并暗示其与AVBD论文的兼容性。他们解释说,虽然IPC求解器理论上可以保证无穿透模拟,但它们对于实时应用来说太慢了。这种新方法提供了一种替代方案,其性能足以用于游戏和视觉特效,尽管高度精确的模拟可能仍然需要类似IPC的求解器。总体而言,人们对这些技术在实时图形应用中的潜力持乐观态度。
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原文

Vertex Block Descent is a fast physics-based simulation method that is unconditionally stable, highly parallelizable, and capable of converging to the implicit Euler solution. We extend it using an augmented Lagrangian formulation to address some of its fundamental limitations. First, we introduce a mechanism to handle hard constraints with infinite stiffness without introducing numerical instabilities. Second, we substantially improve the convergence in the presence of high stiffness ratios. These changes we introduce allow simulating complex contact scenarios involving rigid bodies with stacking and friction, articulated bodies connected with hard constraints, including joints with limited degrees of freedom, and stiff systems interacting with soft bodies. We present evaluations using a parallel GPU implementation that can deliver real-time performance and stable simulations with low iteration counts for millions of objects interacting via collisions, various joint/attachment constraints, and springs of various stiffness. Our results show superior performance, convergence, and stability compared to the state-of-the-art alternatives.

Online Demo

You can run the AVBD 2D Demo on your browser by clicking this link.

Comparisons

Our AVBD method can properly maintain contact constraints, while prior methods struggle with complex collisions, as can be seen in this example.

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