融合随机森林模型的布料分层建模

目的 在布料仿真中,针对基于物理方法计算复杂、耗时长、实时性差的缺点,提出了一种融合随机森林模型的布料分层建模方法.方法 采用基于物理的方法计算出各个质点的初始位置,连接各个质点形成最初始水平布料.然后通过使用随机森林模型的回归算法来推断质点在下一水平布料的位置,使用√3细分法连接质点,再通过边翻转操作生成稳定的布料网格,重复上述过程直至产生满意的动画效果.结果 在固定共轭梯度法(CG)改进后的隐式积分方法和交替方向乘子法(ADMM)的迭代次数,保证两种传统方法计算的模拟结果具有相似误差的情况下,实验结果表明,当模拟的质点数较少时,融合随机森林模型的布料分层建模方法与两种传统基于物理的模拟方法相比,没有很大的优势,但在模拟足够数量的质点时,融合随机森林模型的布料分层建模方法的模拟速度相比于ADMM算法提高了约26％.结论 采用随机森林模型来进行分层布料模拟,省去了传统基于物理的模拟方法进行的大量数值计算,显著提升了布料模拟的效率,并且在施加外界力、与外界物体发生碰撞的情况下,融合随机森林模型的布料分层建模方法依旧可以产生稳定可靠的模拟动画,是一种高效的布料模拟方法.