物理模擬新生入學指南

前言

每次新同學過來,老師都要讓我介紹一下我們的工作,指導一下新生如何開始開展工作。為了減少重複的工作,我覺得有必要給寫下來給大家看。

我們組有手術模擬這方面的研究,其實歸根結底是物理模擬。這裡師兄給你講物理模擬的絕世秘訣。

物理模擬三大法則:(real-time)、(accuracy)、(robust)。

這三大法則都會為了達到物理模擬終極目標

在模擬世界裡,你分不清真實與虛擬。

如果你達到了這個目標,恭喜你!你就可以獨步武林,所向披靡了。

當然,除此之外,手術模擬還有一個重要的方面就是渲染,我總結渲染包括兩個方面:視覺的渲染,力覺的渲染。視覺的渲染,顧名思義就是看上去真實;力覺的渲染,就是我們手上的感受要真,碰到一塊肉和地板的感覺是不同的。

從計算機科學的角度來看,這些都屬於計算機圖形學( Computer Graphics),計算機圖形學就是一個江湖。要想在江湖上行走,當然要學一技之長傍身。這當然要從扎馬步開始。

計算機圖形學基本概念

3D計算機圖形學 中英文版本百度網盤鏈接:pan.baidu.com/s/1bo5jPZ 密碼:zy1m

Standford 大學計算機圖形學課程資料:Courses in Graphics

OpenGL 編程

這裡我 牆裂推薦一個很好的教程Learn OpenGL 。這裡面深入淺出的講了圖形學的一些基本概念,除此之外還有源代碼,可以一步一步的很快學習到大量的基礎知識,而且該教程是針對現代OpenGL管線的,加入了Shader的內容。

至於紅寶書什麼的,我看過,但是實在跟不下去,就果斷放棄了。

論文

首先,如何找論文的問題,請看我之前寫過的文章如何找論文。在計算機相關部分由CCF的對會議和期刊的排名。只要選擇其中幾個,找到對應的論文集就可以開始初步的了解了。

如果你覺得有點麻煩,沒問題。Ke-Sen Huangs Home Page 這個大哥哥給你準備好了饕餮盛宴,你可以大飽眼福了。裡面有歷年的計算機圖形學相關期刊和會議的論文集。

如果你就要看最新的物理模擬方面的進展,那麼Physics-Based Animation這個網站就是為你量身打造的。

我的工作

針對物理模擬,除了三大法則和一個目標。我覺得可以我可以講的更細一點,我們模擬的物體分為:剛體(rigid body),可變形物體(deformable body),煙與霧氣(gas and fog),液體(fluid), (snow),繩子(rod),布料(cloth)等等。可變形物體分為:彈性形變,塑性形變。

除了物體還分為模擬的效果:比如碰撞,切割,縫合,變化(水成冰),多種類型的交互(人穿著衣服調到水池裡,水池冒出水汽凝結在布娃娃的眉毛上)。

至於計算機圖形學都用什麼方法來實現這些效果。我從我的個人的角度來談一下。我目前做的是縫合的工作,這就要對可變性物體肉或者組織(tissue),針(rigid body),線(rod)進行建模,當然還有血液(fluid)。

Getting Started

下面是我對如何從0開始工作的一個具體實踐的建議:

每一部分花一周時間就可以看完了,有任何疑問可以來問我。

下面的這個視頻是Ladislav Kavan 開的一門課,他是Projective Dynamics 的作者之一,講了PBD, FEM 和 Projective Dynamics。裡面這位老師都是手寫公式的推導,相當厲害。可以一邊看視頻,一遍讀論文,這樣理解會快一點。

youtube.com/watch?

1. PBD可以結合下面的視頻看。

PBD下載鏈接:matthias-mueller-fischer.ch

PBD綜述:A Survey on Position Based Dynamics, 2017

對應的源代碼:github.com/InteractiveC

2. FEM 綜述

這個綜述對於沒有柔體動力學的人來說也可以很好的理解FEM在柔體變形中的應用,並且是以計算機圖形學的角度去看待這些問題的,所以這個綜述是目前我看到的最好的一個教程。

下載鏈接:femdefo.org/

3. Projective Dynamics

首先看這個文章:cs.utah.edu/~ladislav/l

然後看Projective Dynamics這篇文章

下載鏈接:projectivedynamics.org/

重現源代碼:rarietta/Projective-Dynamics

4. Projective Dynamics 的擴展

下載鏈接:cs.utah.edu/~ladislav/l

可以結合這個視頻觀看:v.qq.com/x/page/x0558as ,這個視頻是Mass-Spring Systems,Projective Dynamics 和 上面Quasi-Newton methods的作者Tiantian Liu做的一個報告。作者是個中國人,浙大畢業之後去的賓夕法尼亞大學,報告簡單易懂,高屋建瓴,能夠很好地幫助我們理解。

未完待續。。。。


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