Geri Dön

Collision detection in dynamic environments

Dinamik ortamlarda çarpışma tespiti

  1. Tez No: 75638
  2. Yazar: İÇTEM ÖZKAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. VEYSİ İŞLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: çarpışma tespiti, uzayı bölümleme, hiyerarşik modelleme, sanal ortam. iv, collision detection, spatial subdivision, hierarchical modeling, virtual environment. Ill
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

oz DİNAMİK ORTAMLARDA ÇARPIŞMA TESPİTİ Özkaya, İçtem Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisiği Bölümü Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. Veysi İşler Aralık 1998, 60 Sayfa Çarpışma tespiti, etkileşimli sanal ortamlarda gerçekleştirilmesi önemli ve zor bir iştir. Çünkü hesaplamalar doğru ve hızlı bir şekilde yapılmalıdır. Bu çalışmada, hareketli hiyerarşik nesnelerin bulunduğu etkileşimli sanal ortamlar için çarpışma tespit yöntemleri geliştirilmiştir. Öncelikle, uzayı bölümleme yöntemi kullanılarak var olan bir çarpışma tespit yönteminin karmaşık sanal ortamlarda daha hızlı sonuç vermesi sağlanmıştır. Daha sonra, bu yöntem hareketli kısımlara sahip hiyerarşik nesnelere uygun olarak değiştirilmiştir. Bu iki yöntem de farklı sahneler üzerinde denenmiştir. Testlerden umut verici sonuçlar alınmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT COLLISION DETECTION IN DYNAMIC ENVIRONMENTS Özkaya, İçtem M.S. in Department of Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Veysi İşler December 1998, 60 Pages Collision detection is an important and difficult task to be performed in interactive virtual environments since the computations are to be completed accurately at interactive rates. In this study, collision detection methods have been developed for interactive virtual environments which include moving hierarchical objects. Firstly, we adapted an existing collison detection method to complex virtual environments by making use of spatial subdivision to increase its efficiency. Next, the method is modified for hierarchical objects with moving parts. Both of these methods are then tested for several different scenes. We obtained promising results which are also discussed.

Benzer Tezler

  1. Improved trajectory tracking via multi obstacle avoidance utilizing nonlinear model predictive controller

    Doğrusal olmayan model öngörülü kontrol kullanılarak çoklu engellerden kaçınma ile geliştirilmiş yörünge takibi

    ÖNDER HOROZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  2. Design, characterization, and applications of soft 3d printed strain gauges

    Yumuşak üç boyutlu yazdırılmış gerinme ölçerlerinin tasarımı, karakterizasyonu ve uygulamaları

    DOĞA ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÖZCAN

  3. X-bant gürültü radarı ile dron ve martıların mikro-doppler karakteristiklerin çıkarımı

    Extraction of micro-doppler characteristics of drone and seagulls with x-band noise radar

    KARTAL KAAN GÜMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  4. Vision-based detection and recognition of maritime objects for autonomous surface navigation

    Otonom deniz seyrüseferi için görüntü tabanlı engel tespiti ve gemi sınıflandırma

    SEVDA SAYAN YONCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  5. Motion planning and control with randomized payloads using deep reinforcement learning

    Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak rastgele yükler ile hareket planlama ve kontrol

    ALİ DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER