Agents for educational games and simulations

This book consists mainly of revised papers that were presented at the Agents for Educational Games and Simulation (AEGS) workshop held on May 2, 2011, as part of the Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS) conference in Taipei, Taiwan. The 12 full papers presented were carefully reviewed and selected from various submissions. The papers are organized topical sections on middleware applications, dialogues and learning, adaption and convergence, and agent applications

New geometric algorithms and data structures for collision detection of dynamically deforming objects

Any virtual environment that supports interactions between virtual objects and/or a user and objects, needs a collision detection system to handle all interactions in a physically correct or plausible way. A collision detection system is needed to determine if objects are in contact or interpenetrates. These interpenetrations are resolved by a collision handling system. Because of the fact, that in nearly all simulations objects can interact with each other, collision detection is a fundamental technology, that is needed in all these simulations, like physically based simulation, robotic path and motion planning, virtual prototyping, and many more. Most virtual environments aim to represent the real-world as realistic as possible and therefore, virtual environments getting more and more complex. Furthermore, all models in a virtual environment should interact like real objects do, if forces are applied to the objects. Nearly all real-world objects will deform or break down in its individual parts if forces are acted upon the objects. Thus deformable objects are becoming more and more common in virtual environments, which want to be as realistic as possible and thus, will present new challenges to the collision detection system. The necessary collision detection computations can be very complex and this has the effect, that the collision detection process is the performance bottleneck in most simulations. Most rigid body collision detection approaches use a BVH as acceleration data structure. This technique is perfectly suitable if the object does not change its shape. For a soft body an update step is necessary to ensure that the underlying acceleration data structure is still valid after performing a simulation step. This update step can be very time consuming, is often hard to implement and in most cases will produce a degenerated BVH after some simulation steps, if the objects generally deform. Therefore, the here presented collision detection approach works entirely without an acceleration data structure and supports rigid and soft bodies. Furthermore, we can compute inter-object and intraobject collisions of rigid and deformable objects consisting of many tens of thousands of triangles in a few milliseconds. To realize this, a subdivision of the scene into parts using a fuzzy clustering approach is applied. Based on that all further steps for each cluster can be performed in parallel and if desired, distributed to different GPUs. Tests have been performed to judge the performance of our approach against other state-of-the-art collision detection algorithms. Additionally, we integrated our approach into Bullet, a commonly used physics engine, to evaluate our algorithm. In order to make a fair comparison of different rigid body collision detection algorithms, we propose a new collision detection Benchmarking Suite. Our Benchmarking Suite can evaluate both the performance as well as the quality of the collision response. Therefore, the Benchmarking Suite is subdivided into a Performance Benchmark and a Quality Benchmark. This approach needs to be extended to support soft body collision detection algorithms in the future.Jede virtuelle Umgebung, welche eine Interaktion zwischen den virtuellen Objekten in der Szene zulässt und/oder zwischen einem Benutzer und den Objekten, benötigt für eine korrekte Behandlung der Interaktionen eine Kollisionsdetektion. Nur dank der Kollisionsdetektion können Berührungen zwischen Objekten erkannt und mittels der Kollisionsbehandlung aufgelöst werden. Dies ist der Grund für die weite Verbreitung der Kollisionsdetektion in die verschiedensten Fachbereiche, wie der physikalisch basierten Simulation, der Pfadplanung in der Robotik, dem virtuellen Prototyping und vielen weiteren. Auf Grund des Bestrebens, die reale Umgebung in der virtuellen Welt so realistisch wie möglich nachzubilden, steigt die Komplexität der Szenen stetig. Fortwährend steigen die Anforderungen an die Objekte, sich realistisch zu verhalten, sollten Kräfte auf die einzelnen Objekte ausgeübt werden. Die meisten Objekte, die uns in unserer realen Welt umgeben, ändern ihre Form oder zerbrechen in ihre Einzelteile, wenn Kräfte auf sie einwirken. Daher kommen in realitätsnahen, virtuellen Umgebungen immer häufiger deformierbare Objekte zum Einsatz, was neue Herausforderungen an die Kollisionsdetektion stellt. Die hierfür Notwendigen, teils komplexen Berechnungen, führen dazu, dass die Kollisionsdetektion häufig der Performance-Bottleneck in der jeweiligen Simulation darstellt. Die meisten Kollisionsdetektionen für starre Körper benutzen eine Hüllkörperhierarchie als Beschleunigungsdatenstruktur. Diese Technik ist hervorragend geeignet, solange sich die Form des Objektes nicht verändert. Im Fall von deformierbaren Objekten ist eine Aktualisierung der Datenstruktur nach jedem Schritt der Simulation notwendig, damit diese weiterhin gültig ist. Dieser Aktualisierungsschritt kann, je nach Hierarchie, sehr zeitaufwendig sein, ist in den meisten Fällen schwer zu implementieren und generiert nach vielen Schritten der Simulation häufig eine entartete Hüllkörperhierarchie, sollte sich das Objekt sehr stark verformen. Um dies zu vermeiden, verzichtet unsere Kollisionsdetektion vollständig auf eine Beschleunigungsdatenstruktur und unterstützt sowohl rigide, wie auch deformierbare Körper. Zugleich können wir Selbstkollisionen und Kollisionen zwischen starren und/oder deformierbaren Objekten, bestehend aus vielen Zehntausenden Dreiecken, innerhalb von wenigen Millisekunden berechnen. Um dies zu realisieren, unterteilen wir die gesamte Szene in einzelne Bereiche mittels eines Fuzzy Clustering-Verfahrens. Dies ermöglicht es, dass alle Cluster unabhängig bearbeitet werden und falls gewünscht, die Berechnungen für die einzelnen Cluster auf verschiedene Grafikkarten verteilt werden können. Um die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes vergleichen zu können, haben wir diesen gegen aktuelle Verfahren für die Kollisionsdetektion antreten lassen. Weiterhin haben wir unser Verfahren in die Physik-Engine Bullet integriert, um das Verhalten in dynamischen Situationen zu evaluieren. Um unterschiedliche Kollisionsdetektionsalgorithmen für starre Körper korrekt und objektiv miteinander vergleichen zu können, haben wir eine Benchmarking-Suite entwickelt. Unsere Benchmarking- Suite kann sowohl die Geschwindigkeit, für die Bestimmung, ob zwei Objekte sich durchdringen, wie auch die Qualität der berechneten Kräfte miteinander vergleichen. Hierfür ist die Benchmarking-Suite in den Performance Benchmark und den Quality Benchmark unterteilt worden. In der Zukunft wird diese Benchmarking-Suite dahingehend erweitert, dass auch Kollisionsdetektionsalgorithmen für deformierbare Objekte unterstützt werden