Detecção de Colisão Broad Phase: Nova Solução e Metodologia para Análise Padronizada de Algoritmos

  • Ygor Rebouças Serpa UNIFOR
  • Maria Andréia Formico Rodrigues UNIFOR

Resumo


Detecção de colisão é um problema computacional focado na identificação de interseções geométricas entre objetos e, em geral, relações de proximidade entre os mesmos. Apesar de sua notória relevância para várias áreas do conhecimento, poucos autores propuseram soluções simultaneamente gerais e escaláveis. Adicionalmente, não havia uma metodologia padrão, nem na academia, nem na indústria: somente modelos próprios de cenários e de análises comparativas tinham sido desenvolvidos, dificultando a reprodução e a comparação dos resultados. Neste contexto, apresentamos uma nova solução genérica e escalável para a detecção de colisão broad phase e uma nova metodologia para a análise comparativa de algoritmos, nomeada Broadmark, cujo código open-source está disponível publicamente, visando a transferência de conhecimento para a academia, indústria e sociedade. Assim, almejamos contribuir para a geração de soluções robustas e multi-facetadas aplicadas a cenários diversos e, portanto, para uma maior transparência, facilidade de modificação/extensão e reprodutibilidade dos resultados.

Palavras-chave: detecção de colisão, broad phase, arcabouço, opensource, algoritmos

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Publicado
30/06/2020
SERPA, Ygor Rebouças; RODRIGUES, Maria Andréia Formico. Detecção de Colisão Broad Phase: Nova Solução e Metodologia para Análise Padronizada de Algoritmos. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES (CTD), 33. , 2020, Cuiabá. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 55-60. ISSN 2763-8820. DOI: https://doi.org/10.5753/ctd.2020.11369.