Neural Network in Fixed Time for Collision Detection between Two Convex Polyhedra

In this paper, a different architecture of a collision detection neural network (DCNN) is developed. This network, which has been particularly reviewed, has enabled us to solve with a new approach the problem of collision detection between two convex polyhedra in a fixed time (O (1) time). We used two types of neurons, linear and threshold logic, which simplified the actual implementation of all the networks proposed. The study of the collision detection is divided into two sections, the collision between a point and a polyhedron and then the collision between two convex polyhedra. The aim of this research is to determine through the AMAXNET network a mini maximum point in a fixed time, which allows us to detect the presence of a potential collision

Réseaux de Neurones pour la Detection de Collisions et Localisation de Contacts des Polyèdres Convexes

Dans ce papier nous avons procéder au développement de l’architecture du Réseau de Neurones de Détection de collisions (DCNN). Ce réseau, dont on a particulièrement revue la conception, nous a permis de résoudre avec une nouvelle approche le problème de détection de collision entre deux polyèdres convexes en un temps fixe (o(1)time). Pour ce faire, nous avons employer deux types de neurones, linéaire et logique à seuil. Par ailleurs, les poids de connexion relatifs aux neurones ainsi que le seuil seront fournis sous forme de réels par le biais de notre système. Cela facilite la mise en oeuvre matériellement réelle des réseaux de neurones proposés.L'identification de ces collisions a été faite dans un premier temps entre un point et un polyèdre. Dans une seconde partie l’étude se fera entre deux polyèdres convexes. Notre but est de déterminer grâce aux fonctions MAXNET et MINNET, en un temps fixe, un point mini-maximum qui, lui, nous permet de statuer sur la présence d’une éventuelle collision