Revisión de literatura de jerarquía volúmenes acotantes enfocados en detección de colisiones

(Eng) A bounding volume is a common method to simplify object representation by using the composition of geometrical shapes that enclose the object; it encapsulates complex objects by means of simple volumes and it is widely useful in collision detection applications and ray tracing for rendering algorithms. They are popular in computer graphics and computational geometry. Most popular bounding volumes are spheres, Oriented-Bounding Boxe s (OBB’ s), Axis-Align ed Bound ing Boxes (AABB’ s); moreover , the literature review includes ellipsoids, cylinders, sphere packing, sphere shells , k-DOP’ s, convex hulls, cloud of points, and minimal bounding boxe s, among others. A Bounding Volume Hierarchy is ussualy a tree in which the complete object is represented thigter fitting every level of the hierarchy. Additionally, each bounding volume has a cost associated to construction, update, and interference te ts. For instance, spheres are invariant to rotation and translations, then they do not require being updated ; their constructions and interference tests are more straightforward then OBB’ s; however, their tightness is lower than other bounding volumes. Finally , three comparisons between two polyhedra; seven different algorithms were used, of which five are public libraries for collision detection.(Spa) Un volumen acotante es un método común para simplificar la representación de los objetos por medio de composición de formas geométricas que encierran el objeto; estos encapsulan objetos complejos por medio de volúmenes simples y son ampliamente usados en aplicaciones de detección de colisiones y trazador de rayos para algoritmos de renderización. Los volúmenes acotantes son populares en computación gráfica y en geometría computacional; los más populares son las esferas, las cajas acotantes orientadas (OBB’s) y las cajas acotantes alineadas a los ejes (AABB’s); no obstante, la literatura incluye elipses, cilindros empaquetamiento de esferas, conchas de esferas, k-DOP’s, convex hulls, nubes de puntos y cajas acotantes mínimas, entre otras. Una jerarquía de volúmenes acotantes es usualmente un árbol, en el cual la representación de los objetos es más ajustada en cada uno de los niveles de la jerarquía. Adicionalmente, cada volumen acotante tiene asociado costos de construcción, actualización, pruebas de interferencia. Por ejemplo, las esferas so invariantes a rotación y translación, por lo tanto no requieren ser actualizadas en comparación con los AABB no son invariantes a la rotación. Por otro lado la construcción y las pruebas de solapamiento de las esferas son más simples que los OBB’s; sin embargo, el ajuste de las esferas es menor que otros volúmenes acotantes. Finalmente, se comparan dos poliedros con siete algoritmos diferentes de los cuales cinco son librerías públicas para detección de colisiones

Detection of Power Line Supporting Towers via Interpretable Semantic Segmentation of 3D Point Clouds

The inspection and maintenance of energy transmission networks are demanding and crucial tasks for any transmission system operator. They rely on a combination of on-theground staff and costly low-flying helicopters to visually inspect the power grid structure. Recently, LiDAR-based inspections have shown the potential to accelerate and increase inspection precision. These high-resolution sensors allow one to scan an environment and store it in a 3D point cloud format for further processing and analysis by maintenance specialists to prevent fires and damage to the electrical system. However, this task is especially demanding to handle on time when we consider the extensive area that the transmission network covers. Nonetheless, the transition to point cloud data allows us to take advantage of Deep Learning to automate these inspections, by detecting collisions between the grid and the revolving scene. Deep Learning is a recent and powerful tool that has been successfully applied to a myriad of real-life problems, such as image recognition and speech generation. With the introduction of affordable LiDAR sensors, the application of Deep Learning on 3D data emerged, with numerous methods being proposed every day to address difficult problems, from 3D object detection to 3D point cloud segmentation. Alas, state-of-the-art methods are remarkably complex, composed of millions of trainable parameters, and take several weeks, if not months, to train on specific hardware, which makes it difficult for traditional companies, like utilities, to employ them. Therefore, we explore a novel mathematical framework that allows us to define tailored operators that incorporate prior knowledge regarding our problem. These operators are then integrated into a learning agent, called SCENE-Net, that detects power line supporting towers in 3D point clouds. SCENE-Net allows for the interpretability of its results, which is not possible in conventional models, it shows an efficient training and inference time of 85 mn and 20 ms on a regular laptop. Our model is composed of 11 trainable geometrical parameters, like the height of a cylinder, and has a Precision gain of 24% against a comparable CNN with 2190 parameters.A inspeção e manutenção de redes de transmissão de energia são tarefas cruciais para operadores de rede. Recentemente, foram adotadas inspeções utilizando sensores LiDAR de forma a acelerar este processo e aumentar a sua precisão. Estes sensores são objetos de alta precisão que conseguem inspecionar ambientes e guarda-los no formato de nuvens de pontos 3D, para serem posteriormente analisadas por specialistas que procuram prevenir fogos florestais e danos à estruta eléctrica. No entanto, esta tarefa torna-se bastante difícil de concluir em tempo útil pois a rede de transmissão é bastasnte vasta. Por isso, podemos tirar partido da transição para dados LiDAR e utilizar aprendizagem profunda para automatizar as inspeções à rede. Aprendizagem profunda é um campo recente e em grande desenvolvimento, sendo aplicado a vários problemas do nosso quotidiano e facilmente atinge um desempenho superior ao do ser humano, como em reconhecimento de imagens, geração de voz, entre outros. Com o desenvolvimento de sensores LiDAR acessíveis, o uso de aprendizagem profunda em dados 3D rapidamente se desenvolveu, apresentando várias metodologias novas todos os dias que respondem a problemas complexos, como deteção de objetos 3D. No entanto, modelos do estado da arte são incrivelmente complexos e compostos por milhões de parâmetros e demoram várias semanas, senão meses, a treinar em GPU potentes, o que dificulta a sua utilização em empresas tradicionais, como a EDP. Portanto, nós exploramos uma nova teoria matemática que nos permite definir operadores específicos que incorporaram conhecimento sobre o nosso problema. Estes operadores são integrados num modelo de aprendizagem prounda, designado SCENE-Net, que deteta torres de suporte de linhas de transmissão em nuvens de pontos. SCENE-Net permite a interpretação dos seus resultados, aspeto que não é possível com modelos convencionais, demonstra um treino eficiente de 85 minutos e tempo de inferência de 20 milissegundos num computador tradicional. O nosso modelo contém apenas 11 parâmetros geométricos, como a altura de um cilindro, e demonstra um ganho de Precisão de 24% quando comparado com uma CNN com 2190 parâmetros

Collision detection in 3D space

Práce se zabývá detekcí kolizí v 3D simulačním prostoru. V první části jsou popsány nejpoužívanější algoritmy pro detekci, stejně jako některé knihovny hotových řešení. Druhá část práce obsahuje popis testovacího softwaru vytvořeného na základě knihovny OpenGL, včetně popisu důležitých částí. V poslední části práce jsou také prezentovány výsledky testování a porovnání vybraných algoritmů na vytvořených testovacích úlohách.The thesis deals with collision detection in 3D simulation space. In the first part, the most used algorithms for detection are presented as well as some complete solution libraries. The second part contains the description of the testing software, which is based on OpenGL library, including the description of important segments. The final section presents some testing problems on which the chosen algorithms were tested, results and method comparison.

Geometric algorithms for cavity detection on protein surfaces

Macromolecular structures such as proteins heavily empower cellular processes or functions. These biological functions result from interactions between proteins and peptides, catalytic substrates, nucleotides or even human-made chemicals. Thus, several interactions can be distinguished: protein-ligand, protein-protein, protein-DNA, and so on. Furthermore, those interactions only happen under chemical- and shapecomplementarity conditions, and usually take place in regions known as binding sites. Typically, a protein consists of four structural levels. The primary structure of a protein is made up of its amino acid sequences (or chains). Its secondary structure essentially comprises -helices and -sheets, which are sub-sequences (or sub-domains) of amino acids of the primary structure. Its tertiary structure results from the composition of sub-domains into domains, which represent the geometric shape of the protein. Finally, the quaternary structure of a protein results from the aggregate of two or more tertiary structures, usually known as a protein complex. This thesis fits in the scope of structure-based drug design and protein docking. Specifically, one addresses the fundamental problem of detecting and identifying protein cavities, which are often seen as tentative binding sites for ligands in protein-ligand interactions. In general, cavity prediction algorithms split into three main categories: energy-based, geometry-based, and evolution-based. Evolutionary methods build upon evolutionary sequence conservation estimates; that is, these methods allow us to detect functional sites through the computation of the evolutionary conservation of the positions of amino acids in proteins. Energy-based methods build upon the computation of interaction energies between protein and ligand atoms. In turn, geometry-based algorithms build upon the analysis of the geometric shape of the protein (i.e., its tertiary structure) to identify cavities. This thesis focuses on geometric methods. We introduce here three new geometric-based algorithms for protein cavity detection. The main contribution of this thesis lies in the use of computer graphics techniques in the analysis and recognition of cavities in proteins, much in the spirit of molecular graphics and modeling. As seen further ahead, these techniques include field-of-view (FoV), voxel ray casting, back-face culling, shape diameter functions, Morse theory, and critical points. The leading idea is to come up with protein shape segmentation, much like we commonly do in mesh segmentation in computer graphics. In practice, protein cavity algorithms are nothing more than segmentation algorithms designed for proteins.Estruturas macromoleculares tais como as proteínas potencializam processos ou funções celulares. Estas funções resultam das interações entre proteínas e peptídeos, substratos catalíticos, nucleótideos, ou até mesmo substâncias químicas produzidas pelo homem. Assim, há vários tipos de interacções: proteína-ligante, proteína-proteína, proteína-DNA e assim por diante. Além disso, estas interações geralmente ocorrem em regiões conhecidas como locais de ligação (binding sites, do inglês) e só acontecem sob condições de complementaridade química e de forma. É também importante referir que uma proteína pode ser estruturada em quatro níveis. A estrutura primária que consiste em sequências de aminoácidos (ou cadeias), a estrutura secundária que compreende essencialmente por hélices e folhas , que são subsequências (ou subdomínios) dos aminoácidos da estrutura primária, a estrutura terciária que resulta da composição de subdomínios em domínios, que por sua vez representa a forma geométrica da proteína, e por fim a estrutura quaternária que é o resultado da agregação de duas ou mais estruturas terciárias. Este último nível estrutural é frequentemente conhecido por um complexo proteico. Esta tese enquadra-se no âmbito da conceção de fármacos baseados em estrutura e no acoplamento de proteínas. Mais especificamente, aborda-se o problema fundamental da deteção e identificação de cavidades que são frequentemente vistos como possíveis locais de ligação (putative binding sites, do inglês) para os seus ligantes (ligands, do inglês). De forma geral, os algoritmos de identificação de cavidades dividem-se em três categorias principais: baseados em energia, geometria ou evolução. Os métodos evolutivos baseiam-se em estimativas de conservação das sequências evolucionárias. Isto é, estes métodos permitem detectar locais funcionais através do cálculo da conservação evolutiva das posições dos aminoácidos das proteínas. Em relação aos métodos baseados em energia estes baseiam-se no cálculo das energias de interação entre átomos da proteína e do ligante. Por fim, os algoritmos geométricos baseiam-se na análise da forma geométrica da proteína para identificar cavidades. Esta tese foca-se nos métodos geométricos. Apresentamos nesta tese três novos algoritmos geométricos para detecção de cavidades em proteínas. A principal contribuição desta tese está no uso de técnicas de computação gráfica na análise e reconhecimento de cavidades em proteínas, muito no espírito da modelação e visualização molecular. Como pode ser visto mais à frente, estas técnicas incluem o field-of-view (FoV), voxel ray casting, back-face culling, funções de diâmetro de forma, a teoria de Morse, e os pontos críticos. A ideia principal é segmentar a proteína, à semelhança do que acontece na segmentação de malhas em computação gráfica. Na prática, os algoritmos de detecção de cavidades não são nada mais que algoritmos de segmentação de proteínas

Geometric Path-Planning Algorithm in Cluttered 2D Environments Using Convex Hulls

Routing or path planning is the problem of finding a collision-free path in an environment usually scattered with multiple objects. Finding the shortest route in a planar (2D) or spatial (3D) environment has a variety of applications such as robot motion planning, navigating autonomous vehicles, routing of cables, wires, and harnesses in vehicles, routing of pipes in chemical process plants, etc. The problem often times is decomposed into two main sub-problems: modeling and representation of the workspace geometrically and optimization of the path. Geometric modeling and representation of the workspace are paramount in any path planning problem since it builds the data structures and provides the means for solving the optimization problem. The optimization aspect of the path planning involves satisfying some constraints, the most important of which is to avoid intersections with the interior of any object and optimizing one or more criteria. The most common criterion in path planning problems is to minimize the length of the path between a source and a destination point of the workspace while other criteria such as minimizing the number of links or curves could also be taken into account. Planar path planning is mainly about modeling the workspace of the problem as a collision-free graph. The graph is, later on, searched for the optimal path using network optimization techniques such as branch-and-bound or search algorithms such as Dijkstra\u27s. Previous methods developed to construct the collision-free graph explore the entire workspace of the problem which usually results in some unnecessary information that has no value but to increase the time complexity of the algorithm, hence, affecting the efficiency significantly. For example, the fastest known algorithm to construct the visibility graph, which is the most common method of modeling the collision-free space, in a workspace with a total of n vertices has a time complexity of order O(n2). In this research, first, the 2D workspace of the problem is modeled using the tessellated format of the objects in a CAD software which facilitates handling of any free-form object. Then, an algorithm is developed to construct the collision-free graph of the workspace using the convex hulls of the intersecting obstacles. The proposed algorithm focuses only on a portion of the workspace involved in the straight line connecting the source and destination points. Considering the worst case that all the objects of the workspace are intersecting, the algorithm yields a time complexity of O(nlog(n/f)), with n being the total number of vertices and f being the number of objects. The collision-free graph is later searched for the shortest path between the two given nodes using a search algorithm known as Dijkstra\u27s