Seminar Computerspiele Räumliche Datenstrukturen. Ralf Pramberger

Transkript

1 Seminar Computerspiele Räumliche Datenstrukturen Ralf Pramberger

2 Themen 2 1. Grundlagen Szene Sichtbarkeit (Raytracing) Culling 2. Räumliche Datenstrukturen Bounding Volume Hierarchie Quadtree/Octree BSP-Tree

3 Einleitung 3 Was? Sichtbarkeit in der Computergrafik Optimierungsmöglichkeiten Räumliche Datenstrukturen Warum? Interessantes Forschungsgebiet Große Modelle benötigen gute Verfahren

4 Einleitung 4

5 Grundlagen: Szene 5 Szene Objekte Augpunkt Lichtquellen Materialeigenschaften

6 Grundlagen: Sichtbarkeit 6 Zwei bekannte Algorithmen: Painter s-algorithmus Raytracing

7 Grundlagen: Painter s-algorithmus 7 zeichne entfernte Objekte zu erst übermale mit näher gelegenen Objekten Probleme teilweise Überdeckung Rendern von Polygonen die hinterher nicht sichtbar sind

8 Grundlagen: Raytracing 8 Strahl für jeden Pixel von Augpunkt in die Szene Primitiver Ansatz: Für jedes vorhandene Objekt den Schnittpunkt berechnen Nahes Objekt wird am Pixel gezeichnet

9 Grundlagen: Culling 9 View Frustum Backface Occlusion

10 Räumliche Datenstrukturen: Allgemein 10 Erkenntnis: One of the great myths concerning computers is that one day we will have enough processing power (Real-Time Rendering, 3rd Edition, 14) Ziele: mehr FPS bessere Bilder (Auflösung, Stereobilder) komplexere Szenen Lösung: Räumliche Datenstruktur! Ansatz: Szene hierarchisch speichern Häufig mit Preprocessing

11 Räumliche Datenstrukturen: Übersicht 11 Bounding Volume Hierarchie (BVH) besteht aus Bounding Volumes Quadtree/Octree BSP-Tree

12 Bounding Volumes - Hüllkörper 12 Um jedes Objekt wird ein Bounding Volume berechnet Schnitttest ist oft effizienter als Test gegen Objekte Standard Formen:

13 Bounding Volumes Hierarchie (BVH) 13 Fasse einzelne BVs hierarchisch zusammen Flächen können sich schneiden Wurzel enthält alle sub BVs

14 Frustum Culling mit BVH 14 Algorithmus (View Frustum Culling) 1. Beginne mit Wurzel des Graphen 2. Teste jeden Knoten auf Schnitt mit Blickpyramide 3. Falls Schnitt nicht leer: traversiere rekursiv mit den Kindern 4. Sonst: stelle Bearbeitung des Knoten ein

15 Design für effizientes Culling 15 Hierarchie sollte an räumliche Aufteilung der Szene angepasst sein Vermeide zu flache Hierarchien Design-Entscheidung: wie groß sollen Objekte der untersten Stufe sein (Schrauben am Rad von Auto?) Culling entlastet GPU (weniger Polygone), belastet aber CPU. Ist das gut?

16 Quadtree(2D) und Octree (3D) 16 Quadtree für 2D, Octree für 3D Hierarchische Raumunterteilung Objektredundanzen Achselparallele Boxen unterschiedlicher Größe Teuer beim Aufbau (Preprocessing!)

17 5. Quadtree-Aufbau 17 Algorithmus: 1. Box um die gesamte Szene 2. Falls Stop-Kriterium erreicht, Objekte an Box binden 3. Sonst unterteile Box in SubBoxen

18 BSP-Tree 18 BSP-Tree: rekursive Unterteilung des Raums in zwei Halbräume Binärbaum (2 Kinder/Wurzel) Jeder Knoten ist eine Unterteilungsebene des Raums Linker Teilbaum liegt in Halbene der Normalen ( vorne )

19 BSP-Tree: Aufbau 19 Ebenensegmente werden alphabetisch eingelesen Rekursiv Aufteilen der verbleibenden Ebenensegmente links oder rechts Splitten wenn nicht entscheidbar E wurde in E1 und E2 geteilt

20 BSP-Tree: Aufbau 20 Ebenensegmente werden alphabetisch eingelesen Rekursiv Aufteilen der verbleibenden Ebenensegmente links oder rechts Splitten wenn nicht entscheidbar

21 BSP-Tree: Aufbau 21 Ebenensegmente werden alphabetisch eingelesen Rekursiv Aufteilen der verbleibenden Ebenensegmente links oder rechts Splitten wenn nicht entscheidbar

22 BSP-Tree: Traversierung 22 BSP Painter s-algo (back to front) falls Skalarprodukt des Sichtvektors mit aktuellem Normalenvektor <= 0 besuche den hinteren Halbraum (RWL) sonst besuche den vorderen Halbraum (LWR) A:RWL, C:LWR, E2:RWL, B:LWR, E1:RWL H, E2,C,G,A,E1,F,B,D

23 Räumliche Datenstrukturen: Anwendungsbereiche 23 Kollisionserkennung (1. Vortrag!) Sichtbarkeitsproblem: Culling Occlusion Tree Nachbarschaftssuche Stahlenschnittermittlung: Raytracing

24 Fragen? Grundlagen Szene Sichtbarkeit (Raytracing) Culling 2. Räumliche Datenstrukturen Bounding Volume Hierarchie Quadtree/Octree BSP-Tree

25 BVH vs. Hierarchische Raumunterteilung 25

26 Beispiel für BSP 26