본 논문에서는 3차원상의 두 강체 사이의 침투깊이 (penetration depth)를 명시적으로 민코우스키 합 (explicit Minkowski sum)을 생성하는 방법 ($PD_e$)과 암시적으로 민코우스키 합 (implicit Minkowski sum)을 생성 하는 방법 ($PD_i$)을 이용하여 계산하는 알고리즘을 제안하고 이들의 성능을 비교한다. 3차원 강체들 간의 침투깊이를 구하는데 성능상에 큰 장애가 되는 것이 민코우스키 합의 생성이다. 본 논문의 알고리즘들은 우선 물체의 중심 차 (centroid difference)와 운동 일관성 (motion coherence)기법을 이용하여 침투깊이를 예측한다. 특히 $PD_e$는 추측된 침투깊이에 부분 민코우스키 합을 명시적으로 생성 혹은 갱신하여 침투깊이를 빠르게 구한다. 반면에 $PD_i$는 민코우스키 합을 명시적으로 생성하기보다는 민코우스키 합에 접하는 접평면만을 반복적으로 생성하여 국소적으로 최적화된 침투깊이를 계산한다. 본 연구의 알고리즘들을 수천 개의 삼각형으로 이루어진 강체를 이용해 실험한 결과 수 밀리초 (millisecond) 이내의 빠른 속도로 침투깊이를 계산할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
Geometric shape morphing is an interesting geometric operation that interpolates two geometric shapes to generate in-betweens. It is well known that Minkowski operations can be used to test and build collision-free motion paths and to modify shapes in digital image processing. In this paper, we present a new geometric modeling technique to control the morphing on geometric shapes based on Minkowski sum. The basic idea develops from the linear interpolation on two geometric shapes where the traditional algebraic sum is replaced by Minkowski sum. We extend this scheme into a Bezier-like control structure with multiple control shapes, which enables the interactive control over the intermediate shapes during the morphing sequence as in the traditional CAGD curve/surface editing. Moreover, we apply the theory of blossoming to our control structure, whereby our control structure becomes even more flexible and general. In this paper, we present mathematical models of control structure, their properties, and computational issues with examples.
기하학에서 민코스키합은 두 집합에 들어 있는 모든 점들간의 합으로 이루어지는 집합을 구하는 연산으로 정의되는데, 로보틱스, NC 가공, 솔리드 모델링 등의 다양한 분야의 기하학적 문제를 다루는 매우 유용한 이론적 도구로 사용되고 있다. 하지만, 단순한 정의에도 불구하고 수치연산의 반올림 오차로 인하여 다면체간의 민코스키합을 정밀하고 강건하게 계산하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 컨볼루션 계산방법을 이용하여 다면체간의 민코스키합 경계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 강건성을 보장하기 위한 방법으로 CLP(controlled linear perturbation) 기법을 처음으로 적용하였다. CLP는 인위적 교란방법의 하나로 알고리즘의 강건성을 해치는 반올림 오차에 의한 논리적 오류발생을 막는다. 본 논문의 알고리즘은 실험 예제들에서 민코스키합의 경계면을 구성하는 완전한 2차원 다양체 구조메시를 $10^{-14}$의 정밀도로 출력하고, 이때 입력 다면체의 꼭지점 좌표는 $10^{-10}$까지 교란되는 결과를 얻었다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권3호
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pp.37-41
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2007
The semi-convexity for planar shapes has been recently introduced in [2]. As a generalization of the convextiy, semi-convexity is closed under the Minkowski sum. But the definition of semi-convexity requires that the shape boundary should satifisfy a differentiability condition $C^{1:1}$, which means that it should be possible to take the normal vector field along the domain's extended boundary. In view of the fact that the semi-convextiy is a most natural generalization of the convexity in many respects, this is a severe restriction for the semi-convexity, since the convexity requires no such a priori differentiability condition. In this paper, we generalize the semi-convexity to the closure of the class of semi-convex $\mathcal{M}$-domains for any Minkowski class $\mathcal{M}$, and show that this generalized semi-convexity is also closed under Minkowski sum.
We present a novel GPU algorithm to compute outer cell boundaries of 3D arrangement subdivided by a given set of triangles. An outer cell boundary is defined as a 2-manifold surface consisting of subdivided polygons facing outward. Many geometric problems, such as Minkowski sum, sweep volume, lower/upper envelop, Bool operations, can be reduced to finding outer cell boundaries with specific properties. Computing outer cell boundaries, however, is a very time-consuming job and also is susceptible to numerical errors. To address these problems, we develop an algorithm based on GPU with a robust scheme combining interval arithmetic and multi-level precisions. The proposed algorithm is tested on Minkowski sum of several polygonal models, and shows 5-20 times speedup over an existing algorithm running on CPU.
In this paper, we establish an equivalence form of the Brunn-Minkowski inequality for volume differences. As an application, we obtain a general and strengthened form of the dual $Kneser-S\ddot{u}ss$ inequality.
In order to reduce the cost of product and save the processing time, optimal nesting of two-dimensional part is an important application in number of industries like shipbuilding and garment making. There have been many studies on finding the optimal solution of two-dimensional nesting. The problem of two-dimensional nesting has a non-deterministic characteristic and there have been various attempts to solve the problem by reducing the size of problem rather than solving the problem as a whole. Heuristic method and linearlization are often used to find an optimal solution of the problem. In this paper, theoretical and practical nesting algorithm for rectangular, circular and irregular shape of two-dimensional parts is proposed. Both No-Fit-Polygon and Minkowski-Sum are used for solving the overlapping problem of two parts and the dynamic programming technique is used for reducing the number search spae in order to find an optimal solution. Also, nesting designer's expertise is complied into the proposed algorithm to supplement the heuristic method.
In this paper, we present a new kind of duality between intersection bodies and projection bodies. Furthermore, we establish some counterparts of dual Brunn-Minkowski inequalities for intersection bodies.
We study surfaces in Euclidean space which are obtained as the sum of two curves or that are graphs of the product of two functions. We consider the problem of finding all these surfaces with constant Gauss curvature. We extend the results to non-degenerate surfaces in Lorentz-Minkowski space.
본 논문에서는 민코스키 합의 기본개념에 기초해서 2D 공간에서 Convex 다각형뿐만 아니라 일반적인 형상의 다각형, 즉 concave 다각형과 폴리라인을 포함한 기본도형 들에 대한 민코스키 합을 구현해 보고 이 결과를 토대로 민코스키 합의 특성과 민코스키 합을 이용해서 물체를 모델링 할 때의 장점 및 문제점들을 알아보고자 한다. 또한 3D 공간으로의 확장시 고려해야할 요소들과 다른 자료에서 소개된 응용가능 분야 이외의 새로운 분야에서의 사용 가능성을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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