和视觉、听觉一样,力觉也是人类感知外界的重要模态之一。在真实世界中,人类通过力觉系统感知物体的形状、温度、硬度等。在虚拟世界里,人们使用各种机电设备来感知计算机产生的虚拟物体,这些机电设备被称为力觉设备。人们使用力觉设备感知虚拟物体的过程被称为力觉绘制。 在过去的几十年中,人们已经研究开发了大量有效的力觉绘制算法。然而,要取得更稳定、更准确的反馈力,使用户能够更真实地感知虚拟物体,还需要进一步研究开发更有效的力觉绘制算法。力觉绘制算法的研究开发充满着挑战,这种挑战体现在三个方面:第一,力觉绘制算法对效率要求相当高,通常需要达到1Khz以上;第二,力觉绘制算法需要基于力觉设备交互的特点定制,因为力觉绘制与力觉设备密切相关;第三,力觉绘制算法往往对目标模型的复杂度比较敏感,其性能依赖于目标模型的复杂度。 有一类交互是面接触交互。有很多力觉设备提供了面接触交互接口,如CyberGrasp。针对面接触交互的力觉设备,我们提出了一种新的基于面接触的力觉绘制算法。它采用共点的线段簇作为力觉代理,而不像已有的力觉绘制算法将力觉代理表示成一个点或三维网格。共点线段簇通过采样接触面构造,较好体现了面接触交互的特点。算法还对目标物体进行均匀空间剖分,以加快力觉绘制的过程,满足力觉绘制算法效率的需求。算法既符合力觉设备交互的特点又有足够高的效率,能够提供稳定且真实的反馈力。 高度复杂模型的实时力觉绘制是力觉绘制领域的难题和热点。对模型复杂度敏感的算法都不能很好地实时绘制高度复杂模型。为了克服这个问题,我们提出一种新的基于力觉包围盒的实时力觉绘制算法。力觉包围盒是目标物体的一种表示,专用于力觉绘制。它记录着离散采样的光线与目标物体的相交信息。为目标物体构造好力觉包围盒之后,碰撞检测算法只需要执行一次有向线段与包围盒求交运算和五次双线性插值运算就可以求出碰撞信息。检测过程避免了大量不必要的求交运算,从而变得相当快速。碰撞检测过程得到碰撞信息可直接用于反馈力计算。绘制过程中,算法与原来的高度复杂模型不直接相关,从