Instant Radiosity

本文介绍了即时辐射度技术(Instant Radiosity)的发展历程及其在实时全局光照中的应用。从Alexander Keller 1997年的开创性工作出发,讨论了如何通过虚拟点光源(VPL)的离散模拟来提高radiosity算法的效率,并概述了2008年一篇总结性的论文中关于VPL使用的优化方法。

呃,写完没法发布。。。辛苦敲一堆字都没了,杯具!

RealTime global illumination尺度就到一次间接光照,这个已经是很多电影CG所做的事情,足够了。

Radiosity使用热力辐射来模拟间接光照,这里有一些假设,就是材质的BRDF是diffuse的,也就是漫反射的。

原本的radiosity巨费,是把每个surface分成居多的patch,每个patch 当 作光的发射器,然后一顿做,相当于一种简化的ray tracing, 而且radiosity是可以做很多遍的简介光照,这个当然就是offline做了:

所以效率太差,不能忍。

Instant Radiosity,Alexander Keller, 97年发的,算是开山之作,主要就是把居多的patch模型(那个算是积分级别的)简化成离散的近似模拟(monte carlo integration),这个模型也就是放置很多虚拟的点光源(virtual point light, VPL for short),一般其实是半球光源,但是密度远远低于一堆patch的,效率大增. 而且这个简介光照只做一次。

有图有真相:

这个基本够了,后来一个文章:http://www.liensberger.it/Web/Blog/wp-content/uploads/Instant_Radiosity_kl08.pdf

Instant RadiosityAn Approach for Real-Time Global Illumination

这个文章大约发布于08年,对当时的一堆技术做了总结,像个大杂烩,对VPL的使用做了一些优化,

包括:

  • 使用VPL的时候用deferred lighting更快
  • 可以使用VPL集合的一部分,就是说更加简化了一些
  • 可以的话使用上一帧的可以用的VPL

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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