Motor de detecció de col·lisions multiplataforma amb disseny orientat a dades
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/117989
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2017-04-28
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Aquest TFG (en modalitat B) es basa en la recerca, implementació i integració d’un
motor de col·lisions dins del framework d’Interiorvista.
El projecte té la finalitat d’escollir quina tècnica de detecció de col·lisions i quin disseny
és més adequat per a les necessitats actuals de l’empresa. Per assolir-ho s’ha fet un
estudi entre diferents tècniques de detecció de col·lisions i s’ha realitzat una
implementació eficient capaç de detectar totes les col·lisions possibles entre un
conjunt d’objectes definits.
Un cop analitzades i seleccionades quines tècniques són més adequades s’ha realitzat
la seva implementació. Aquesta part s’ha dividit en dos blocs molt diferenciats: el
primer on s’han desenvolupat les tècniques fent ús d’un disseny orientat a objectes i el
segon utilitzant un disseny orientat a dades. En aquest segon grup només s’han
implementat les dues combinacions de tècniques més eficients. Per escollir quines
combinacions eren les millors, s’ha realitzat una comparativa entre totes les opcions
implementades al primer bloc emprant un mateix conjunt d’objectes.
Finalment s’ha implantat la tècnica i el disseny guanyador dins del framework. This TFG (B modality) works on the basis of researching, developing and integrating a
collision engine inside the Interiorvista framework.
This project aims to choose the best collision detection algorithm and the best
architecture according to business requirements. To accomplish this objective, different
collision detections methods have been investigated and implemented optimally, being
able to detect every possible collision in a defined set of objects.
The development of the most fitting algorithms is only made when the research has
finished. This section of the project is planned on two different parts: the first one
includes the development of the algorithms working with an object-oriented architecture
and the second part is focused on data-oriented architecture. This second
development only makes use of the two best method combinations, which can be
chosen comparing the results of the object oriented implementation with the same set
of objects.
Finally the best algorithm and architecture have been integrated inside the framework. Este TFG (en modalidad B) se basa en la investigación, implementación e integración
de un motor de colisiones dentro del framework de Interiorvista.
El proyecto tiene la finalidad de escoger qué técnica de detección de colisiones y que
diseño es más adecuado para las necesidades de la empresa. Para alcanzarlo se ha
hecho un estudio entre diferentes técnicas de detección de colisiones y se ha
realizado una implementación eficiente capaz de detectar todas las colisiones posibles
entre un conjunto de objetos previamente definidos.
Una vez analizadas y seleccionadas qué técnicas son más adecuadas se ha llevado a
cabo su implementación. Esta sección se puede dividir en dos bloques muy
diferenciados: primero donde se han desarrollado las técnicas escogidas haciendo
uso de un diseño orientado a objetos y segundo utilizando un diseño orientado a
datos. En este segundo grupo solo se han implementado las dos combinaciones de
técnicas más eficientes. Para escoger cuáles son mejores, se ha realizado una
comparativa entre todas las opciones implementadas en el primer bloque utilizando un
mismo conjunto de objetos.
Finalmente se ha realizado la implantación de la mejor técnica y diseño dentro del
framework.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
121681.pdf | 9,076Mb | Visualitza/Obre |