Detecção de colisão em ambientes bidimensionais e tridimensionais utilizando estruturas de dados hierárquicas Quadtrees e Octrees

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A detecção de colisão entre objetos e outros eventos situados no espaço é uma grande problemática nas áreas da simulação, uma vez que o custo computacional cresce de maneira proporcional à complexidade computacional envolvida. Portanto, a escolha da técnica utilizada para realizar estas tarefas se torna importante, tanto em questão de qualidade quanto de desempenho. Entretanto, é possível encontrar este equilíbrio entre robustez e eficiência com a utilização de quadtrees e octrees. Estas estruturas de dados hierárquicas, combinam desempenho e qualidade e podem atender à diversas necessidades, tornando-se uma solução flexível e ao mesmo tempo eficiente para a indexação de eventos no espaço. De modo a evidenciar a eficiência destas estruturas de dados, este trabalho aborda um estudo comparativo realizado entre as mesmas e o modo convencional de detecção de eventos no espaço com foco na detecção de colisão e em uma análise quantitativa dos resultados obtidos.

Descrição

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.

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